기존 RAG의 한계: '의미'만 있고 '논리'는 없다
기존의 벡터 검색(Vector Search) 기반 RAG는 단어의 의미적 유사성을 찾는 데는 탁월하지만, 데이터 간의 구조적 관계나 비즈니스 제약 조건을 무시하는 경향이 있습니다. 예를 들어 "A 규정의 예외 조항을 알려줘"라는 질문에 대해, 단순히 'A 규정'과 유사한 문구만 가져올 뿐, 실제 예외 관계를 논리적으로 추론하지 못해 잘못된 답변을 내놓기도 합니다.
빅스터 하이브리드 RAG 데이터 파이프라인
지식 그래프(Graph DB)와 벡터 데이터베이스(Vector DB)의 병렬 처리를 통한 검증 프로세스
Vector Retrieval
비정형 데이터의 유연한 탐색
수만 개의 문서 중 사용자의 질문과 가장 의미가 가까운 후보군(Top-K)을 0.1초 내에 찾아냅니다. 이는 광범위한 컨텍스트를 확보하는 '지능의 넓이'를 담당합니다.
Ontology Reasoning
지식 구조를 통한 정밀 검증
벡터 검색이 가져온 후보 중 온톨로지의 Semantic/Kinetic Layer를 통해 실제 비즈니스 로직과 관계가 일치하는지 검증합니다. 이는 답변의 신뢰도를 높이는 '지능의 깊이'를 담당합니다.
하이브리드 RAG가 비즈니스에 주는 가치
무결성 답변 (Grounding)
온톨로지 기반의 근거 확인을 통해 AI 환각 현상을 원천적으로 방지합니다.
복합 추론 능력 (Multi-hop)
여러 문서에 흩어진 정보를 연결하여 복잡한 질문에도 정확한 인과관계를 설명합니다.
실시간 지식 업데이트
Dynamic Layer를 통해 매일 쏟아지는 최신 데이터를 별도의 학습 없이 즉시 서비스에 반영합니다.