# GraphRAG 실무: Neo4j로 만드는 사내 지식검색 — 강의자료

## 과정 개요

그래프 데이터베이스 위에 GraphRAG 파이프라인을 구축해 사내 문서 검색 정확도를 높이는 실무 과정

Neo4j에 지식그래프를 적재하고, 벡터 검색과 그래프 탐색을 결합한 GraphRAG 파이프라인을 구현합니다. 기존 RAG 대비 답변 신뢰도와 출처 추적성을 비교 검증합니다.

| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 난이도 | 중급 |
| 진행 방식 | 기업교육 |
| 표준 소요시간 | 16시간 (2일) |
| 대상 | 지식그래프 입문 과정 이수자, 사내 검색·챗봇 담당자 |
| 관련 기술 | RAG, GraphRAG, Knowledge Graph, Graph Database |

## 학습 목표

- Neo4j 기반 지식그래프 구축
- GraphRAG 파이프라인(청크-그래프-검색) 구현
- RAG 대비 검색 신뢰도 비교 평가

## 모듈별 강의 내용

### Module 1. Neo4j 지식그래프 구축

- 문서에서 엔티티·관계 추출
- 그래프 스키마 설계 및 적재

문서에서 엔티티와 관계를 자동으로 뽑아내는 것과, 그 결과를 검토·수정하는 것 사이의 균형이 실무에서 중요합니다. 실제 문서로 그래프 스키마를 설계하고 Neo4j에 적재합니다.

### Module 2. GraphRAG 파이프라인

- 벡터 검색과 그래프 탐색 결합
- 청크 전략과 컨텍스트 조립

벡터 검색만으로는 놓치는 맥락을 그래프 탐색이 보완합니다. 문서를 어떻게 청크로 나누고, 그 청크를 그래프 노드와 어떻게 연결할지 설계합니다.

### Module 3. 검증과 비교

- 기존 RAG 대비 신뢰도·출처추적성 평가
- 사내 검색 서비스 적용 방안

같은 질문을 기존 RAG와 GraphRAG에 각각 던져 답변의 신뢰도와 출처 추적성을 직접 비교합니다. 사내 검색 서비스에 적용할 때 고려할 점도 함께 다룹니다.

## 진행 안내

각 모듈은 개념 설명 후 실습으로 이어지는 순서로 진행합니다. 모듈별 실습 문제는 별도 워크북 문서를 참고하세요.