# GraphRAG로 구축하는 전사 지식베이스 — 실습 워크북

이 워크북은 강의자료의 각 모듈에 대응하는 실습 문제와 체크리스트로 구성되어 있습니다. 데이터/AI 엔지니어, 지식관리 담당자이 강의 후 스스로 점검할 수 있도록 만들었습니다. (난이도: 고급)

## 사전 준비

- 노트북 지참
- 별도 사전 지식이 필요하지 않습니다 — 강의 중 필요한 개념은 그때그때 설명합니다

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## Module 1. RAG의 한계와 GraphRAG

**핵심 내용**

전통적 RAG는 문서를 조각내 검색하기 때문에 조각 간의 관계를 놓치기 쉽습니다. GraphRAG는 이 관계를 그래프로 표현해 검색 정확도와 출처 추적성을 높입니다.

**실습 문제**

1. 이 모듈에서 다룬 내용 중 "전통적 RAG 아키텍처와 한계"을(를) 자신의 언어로 한 문단으로 설명해 보세요.
2. "GraphRAG가 해결하는 문제"에 해당하는 상황을 자신의 업무·과제에서 하나 찾아보고, 이번 모듈에서 배운 방법을 어떻게 적용할지 적어보세요.

**체크리스트**

- [ ] RAG의 한계와 GraphRAG 관련 핵심 개념을 다른 사람에게 설명할 수 있다
- [ ] 실습 문제 2개를 모두 작성했다

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## Module 2. Knowledge Graph 설계

**핵심 내용**

좋은 지식그래프는 도메인의 핵심 엔티티와 관계를 먼저 정의하는 데서 시작합니다. 실제 사내 문서를 대상으로 엔티티·관계를 추출하고 Graph Database 스키마로 옮깁니다.

**실습 문제**

1. 이 모듈에서 다룬 내용 중 "엔티티·관계 모델링 방법론"을(를) 자신의 언어로 한 문단으로 설명해 보세요.
2. "Graph Database 스키마 설계 실습"에 해당하는 상황을 자신의 업무·과제에서 하나 찾아보고, 이번 모듈에서 배운 방법을 어떻게 적용할지 적어보세요.

**체크리스트**

- [ ] Knowledge Graph 설계 관련 핵심 개념을 다른 사람에게 설명할 수 있다
- [ ] 실습 문제 2개를 모두 작성했다

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## Module 3. 검색·추론 파이프라인 구축

**핵심 내용**

사용자 질의를 그래프 탐색에 맞는 하위 질의로 확장하고, 답변에 출처 노드를 함께 반환하도록 설계합니다. 기존 RAG와 나란히 비교해 신뢰도 차이를 직접 확인합니다.

**실습 문제**

1. 이 모듈에서 다룬 내용 중 "질의 확장과 그래프 탐색"을(를) 자신의 언어로 한 문단으로 설명해 보세요.
2. "출처 추적 가능한 응답 생성"에 해당하는 상황을 자신의 업무·과제에서 하나 찾아보고, 이번 모듈에서 배운 방법을 어떻게 적용할지 적어보세요.

**체크리스트**

- [ ] 검색·추론 파이프라인 구축 관련 핵심 개념을 다른 사람에게 설명할 수 있다
- [ ] 실습 문제 2개를 모두 작성했다


## 마무리 회고

- 오늘 배운 내용 중 실무에 가장 먼저 적용해볼 것은 무엇인가요?
- 더 깊이 알아보고 싶은 주제가 있다면 무엇인가요?