nano-GraphRAG 소개
GraphRAG는 복잡하고 강력한 도구이지만, GraphRAG의 공식 구현체는 이해하거나 수정하기 어렵습니다. nano-GraphRAG는 이를 극복하기 위해 개발된 더 작고, 빠르고, 간결한 대안입니다. 공식 프로젝트에 비해 코드 라인이 적어 해커블하며, 핵심 기능을 유지하면서도 훨씬 다루기 쉽습니다. (nano-GraphRAG의 Benchmark와 Issue를 참고해주세요!)
nano-GraphRAG는 GraphRAG의 간단하고 해커블한 구현체로, 더 작은 크기와 빠른 성능을 자랑합니다. GraphRAG는 지식 그래프를 활용한 응답 생성 모델로, 강력한 성능을 자랑하지만 복잡한 구조 때문에 다루기 쉽지 않습니다. nano-GraphRAG는 이 문제를 해결하기 위해 개발된 프로젝트로, 약 800줄의 코드로 이루어져 있어 간결하고, 비동기 및 타입 안전성을 갖추고 있어 유연하게 사용할 수 있습니다.
nano-GraphRAG의 주요 기능
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간결한 구현: 약 800줄의 코드로 핵심 기능을 모두 포함합니다.
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비동기 지원: 모든 메서드에 대응하는 비동기 메서드를 제공합니다.
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이중 LLM 지원: 고성능 및 저비용 LLM을 각각 사용할 수 있는 기능을 제공합니다.
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확장 가능성: 기본 저장소, 벡터 저장소, 그래프 저장소 등을 원하는 방식으로 교체할 수 있습니다.
nano-GraphRAG GitHub 저장소
GraphRAG 논문
GraphRAG GitHub 저장소 (feat. Microsoft)
이 글은 GPT 모델로 정리한 글을 바탕으로 한 것으로, 원문의 내용 또는 의도와 다르게 정리된 내용이 있을 수 있습니다. 관심있는 내용이시라면 원문도 함께 참고해주세요! 읽으시면서 어색하거나 잘못된 내용을 발견하시면 덧글로 알려주시기를 부탁드립니다. 
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