1. 개요RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 외부 지식 검색 결과를 생성형 AI 입력에 결합해 최신·정확한 답변을 생성하는 아키텍처Vector RAG는 벡터 임베딩 기반 유사도 검색, Graph RAG는 그래프 구조 기반 관계 검색에 특화되어, 도메인 구조와 질문 난이도에 따라 선택 및 혼용2. RAG, Vector RAG 및 Graph RAG가. 개념구분주요 내용RAG RAG는 질문→관련 문서 검색→LLM에 함께 입력→답변 생성의 파이프라인으로, 모델 파라미터 밖의 지식을 실시간 활용하는 프레임워크내부 파라미터 지식 한계를 극복하고, 도메인 문서·DB·API 등 다양한 외부 지식 소스를 통합하는 것이 핵심Vector RAG 문서,단락,문장을 임베딩 벡터로 변환 후, 질문..