VectorRAG는 텍스트 유사도 기반으로 구체적 정보 검색에 강점이 있지만, 파편화된 정보의 연결이나 전체 맥락 파악에는 한계가 있습니다. 반면 GraphRAG는 데이터 간 관계와 엔티티를 추출해 지식 그래프를 구축하므로, 복합적인 추론과 요약에 탁월합니다.

철도 공사 오류 검증처럼 규정 간의 상관관계나 인과관계 분석이 중요한 도메인에서는 단순 벡터 검색보다 GraphRAG 방식이 훨씬 정교한 검증 성능을 보여줍니다. 랭체인을 활용해 두 방식의 장점을 결합한 하이브리드 구조를 설계해 보시는 것을 추천합니다.