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GraphRAG·지식그래프·온톨로지 읽을 논문

GraphRAG 지식 지도에서 빈칸으로 남은 영역을 채우기 위한 읽기 대기열입니다. 하나씩 정리하면서 상태를 바꿉니다.

  • 작성: 2026-09-28 · 갱신: 2026-10-02 (E 그룹 추가)
  • 수집 방법: A~D는 arXiv·GitHub 웹 검색 5회. E는 arXiv API 검색어 5개로 2026년 제출분 247건을 모아 관련 235건 중 골랐습니다. 이미 정리했거나 대기열에 있는 논문은 뺐습니다
  • 주의: 요지 칸은 검색 결과의 초록 요약을 옮긴 것이고 본문은 확인하지 않았습니다. 정리할 때 원문으로 다시 확인합니다

진행 방법

  1. 아래 표에서 대기 중 우선순위가 가장 높은 논문을 고릅니다
  2. readings/papers/[YYYYMMDD] 제목.md로 README의 정리 형식을 따라 정리합니다
  3. 이 표의 상태를 정리 완료로 바꾸고 제목에 노트 링크를 겁니다
  4. README의 "그래프와 지식 표현" 표와 지식 지도에 반영합니다
  5. 읽어 보니 정리할 가치가 없으면 상태를 보류로 두고 이유를 한 줄 적습니다

상태 값은 대기, 읽는 중, 정리 완료, 보류 네 가지입니다.

추천 순서

지금 저장소는 GraphRAG를 어떻게 하는가에 치우쳐 있습니다. 그래서 써야 하는가(A)를 먼저 읽고, 그다음 비어 있는 그래프를 만드는 쪽(D)으로 넘어갑니다.

A1 → A2 → D1 → D4 → B1 → 나머지
  • A1과 A2는 LogicRAG의 "그래프를 미리 만들 필요 없다"는 주장과 함께 읽으면 좋습니다
  • D1은 기업 데이터에서 온톨로지를 만드는 문제라 실무와 가장 가깝습니다
  • D4 서베이를 D 그룹 초반에 읽어 두면 나머지 구축 논문의 위치를 잡기 쉽습니다
  • E 그룹은 우선 1부터 읽습니다. 순서는 E2(SCAIR) → E1(post-graph-rag) → E30(k-core 계층) → E4(CacheRAG) → E11 · E12 → E16 → 나머지 우선 1입니다

A. GraphRAG가 정말 필요한가

ID 우선 논문 arXiv 요지 상태
A1 1 Do We Still Need GraphRAG? Benchmarking RAG and GraphRAG for Agentic Search Systems 2604.09666 에이전트형 검색에서 일반 RAG와 GraphRAG를 같은 조건으로 비교 (RAGSearch) 정리 완료
A2 1 When to use Graphs in RAG (ICLR 2026) 2506.05690 GraphRAG-Bench. 그래프가 이기는 조건과 지는 조건. 코드 정리 완료
A3 2 WildGraphBench 2602.02053 다듬은 짧은 지문이 아니라 길고 이질적인 실제 문서로 평가 대기
A4 3 RAG vs. GraphRAG: A Systematic Evaluation and Key Insights 2502.11371 RAG와 GraphRAG의 초기 체계적 비교 대기
A5 3 GraphRAG-Bench: Domain-Specific Reasoning 2506.02404 16개 분야 교재 기반 대학 수준 다단계 추론 벤치마크 대기

B. 비용을 줄인 GraphRAG

ID 우선 논문 arXiv 요지 상태
B1 2 LiteRAG: Cost-Efficient Graph-Based RAG 2609.10239 그래프 기반 RAG의 구축·질의 비용 절감. 이 목록에서 가장 최신 대기
B2 2 Pruning Minimal Reasoning Graphs for Efficient RAG 2602.04926 추론에 필요한 최소 그래프만 남기는 가지치기 대기
B3 3 Efficient RAG via Token Co-occurrence Graphs 2606.30093 LLM 추출 없이 토큰 동시 출현으로 그래프 구성 대기
B4 3 EraRAG: Efficient and Incremental RAG for Growing Corpora 2506.20963 코퍼스가 늘 때 전체 재구축 없이 증분 갱신 대기
B5 - PathRAG: Pruning Graph-based RAG with Relational Paths 2502.14902 노드 쌍 사이 핵심 경로만 흐름 전파로 골라 토큰 절감. 대기열 밖에서 추가 정리 완료

C. 에이전트 결합과 확장

ID 우선 논문 arXiv 요지 상태
C1 2 A-RAG: Agentic RAG via Hierarchical Retrieval Interfaces 2602.03442 고정된 검색 알고리즘 대신 모델이 계층형 검색 인터페이스를 골라 씀 대기
C2 3 LivingRAG: Augmenting Graph RAG with Experience 2608.25960 지난 질의응답 경험을 그래프에 누적 대기
C3 3 HVM-GraphRAG: Holistic-View Multimodal GraphRAG 2607.24861 복잡한 문서 대상 멀티모달 GraphRAG 대기
C4 3 FinReflectKG HalluBench 2603.20252 지식그래프 기반 금융 질의응답의 환각 탐지 벤치마크 대기
C5 3 LegalGraphRAG 2605.28120 법률 추론용 멀티 에이전트 GraphRAG 대기

D. 온톨로지와 지식그래프 구축

저장소에 아직 한 건도 없는 영역입니다.

ID 우선 논문 arXiv 요지 상태
D1 1 OntoEKG: LLM-Driven Ontology Construction for Enterprise KGs 2602.01276 기업 비정형 데이터에서 클래스·속성 추출, 계층화, RDF 직렬화 대기
D2 2 OntoKG: Ontology-Oriented KG Construction with Intrinsic-Relational Routing 2604.02618 속성을 스키마 모듈로 분류해 보냄. Wikidata 2026-01 덤프로 구현 대기
D3 2 Ontology Generation using Large Language Models 2503.05388 LLM 온톨로지 생성. 예전에 한 번 검토했지만 노트는 없음 대기
D4 2 LLM-empowered Knowledge Graph Construction: A Survey 2510.20345 지식그래프 구축 쪽 전체 지형을 정리한 서베이 대기
D5 3 Towards Automated Ontology Generation from Unstructured Text: A Multi-Agent LLM Approach 2604.23090 여러 LLM 에이전트가 비정형 텍스트에서 온톨로지 생성 대기
D6 3 Automatic Ontology Construction Using LLMs as an External Layer of Memory, Verification, and Planning 2604.20795 RDF/OWL 그래프를 LLM의 외부 기억·검증 계층으로 사용 대기

E. 2026년 최신 논문

2026년 arXiv 제출분에서 기법·벤치마크·보안 논문만 골랐습니다. 도메인 적용 사례는 뺐습니다. 우선 1은 스키마가 정해진 정형 데이터를 PostgreSQL 위 그래프로 운영하는 경우에 바로 옮길 수 있는 것입니다.

기업 그래프 운영과 거버넌스

ID 우선 논문 arXiv 요지 상태
E1 1 post-graph-rag: PostgreSQL-Native Bi-Temporal Graph RAG 2608.24921 벡터·그래프·커뮤니티 요약을 PostgreSQL 하나에 둔다. 적재 전 추출 검증, 정규 엔티티 하나로 병합, 관계의 유효 기간을 기록해 대체된 사실을 구분 대기
E2 1 SCAIR: Schema-Conditioned Agentic Iterative Reasoning for Enterprise KGs (ACL 2026 Industry) 2607.22571 실제 CMDB로 만든 기업 그래프 벤치마크. 스키마를 사전 지식으로 주입하고 스키마를 따르는 순회만 허용. 학습 없음 대기
E3 1 MAGG: Multi-Agent KG Construction with Domain-Expert Review 2608.28642 트리플마다 소유자·채택 근거·감사 메타데이터를 남기는 거버넌스 그래프. 질의도 소유 도메인별 전문가로 라우팅 대기
E4 1 CacheRAG: Semantic Caching for KGQA 2604.26176 질의 계획을 캐시해 상태 없는 플래너를 계속 배우게 한다. 중간 의미 표현으로 스키마 환각을 줄이고 깊이·폭이 제한된 결정적 부분그래프 확장 대기
E5 3 EvoRAG: Feedback-driven Evolving KG-RAG 2604.15676 응답 피드백을 역전파해 그래프 의존 관계를 과제에 맞게 고친다 대기

그래프가 필요한가와 비용

ID 우선 논문 arXiv 요지 상태
E6 1 When Is Graph Structure Worth Its Cost? (EffiRAG) 2609.18099 그래프는 관련 단락을 찾는 데만 쓰고 답은 원문에서 생성. LightRAG 대비 120문항 중 93건 선호, 전체 비용 57% 절감 대기
E7 2 UnWeaving the knots of GraphRAG: VectorRAG is almost enough 2603.29875 청크를 독립 벡터로 다루는 문제를 풀면 벡터 RAG로 거의 충분하다는 주장 대기
E8 2 Is GraphRAG Needed? (ACL 2026 GEM) 2606.25656 반정형 지식베이스에서 RAG·GraphRAG·모듈형·에이전트형 9개 시나리오를 표준 구현으로 비교 대기
E9 2 Use Graph When It Needs 2602.03578 필요한 질의에만 그래프를 쓰는 적응형 통합 대기
E10 2 GraphRAG-Router 2604.16401 질의마다 GraphRAG와 생성 LLM을 강화학습으로 고른다. 큰 LLM 과사용 약 30% 감소 대기

질의별 탐색 제어와 에이전트

ID 우선 논문 arXiv 요지 상태
E11 1 MOSAIC: Query-Aware Exploration Policy Adaptation 2609.11065 LLM이 질의마다 시작점·순회·중단·근거 선택 정책을 정한다. 고정 정책 대비 경로 평가 81.9% 감소. 학습 없음 대기
E12 1 A2RAG: Adaptive Agentic Graph Retrieval 2601.21162 근거 충분성을 확인하고 부족할 때만 검색을 키운다. 그래프 신호를 원문 근거로 되돌려 추출 손실에 대응. 토큰·지연 약 50% 감소 대기
E13 2 PathRouter 2606.16409 결과 보상만 쓰면 지름길 정답도 보상받는 문제를 고쳐 보상을 검색 품질에 맞춘다 대기
E14 3 GraphScout 2603.01410 LLM이 스스로 그래프를 탐색하는 능력을 학습 대기
E15 3 MemGraphRAG (KDD 2026) 2606.00610 기억 장치를 둔 다중 에이전트 GraphRAG 대기

불완전한 그래프와 근거

ID 우선 논문 arXiv 요지 상태
E16 1 Toward Robust GraphRAG: Retrieval Drift from Imperfect KGs (CS-RAG) 2603.14828 그래프 잡음은 검색 표류를, 누락은 없는 구조를 지어내게 만든다. 질의를 원자 제약 순서로 계획하고 근거가 부족하면 원문으로 복구 대기
E17 2 Relink (AAAI 2026) 2601.07192 질의 시점에 근거 그래프를 만든다. 원문에서 뽑은 잠재 관계로 끊긴 경로를 즉석 복구 대기
E18 2 EvLink (EMNLP 2026) 2609.29695 그래프에서 이어진다고 근거가 되는 것은 아니다. 단락 단위로 근거 연결을 만든다 대기
E19 3 LineageRAG 2608.16004 근거마다 원문 구간을 붙여 근거 계보를 만든다 대기
E20 2 When to Trust (WWW 2026) 2601.09241 불완전한 부분그래프에서도 확신하는 과신을 인과 관점으로 보정 대기
E21 2 Why Neighborhoods Matter: Provenance in Agentic GraphRAG 2605.15109 인용만으로는 충분하지 않다. 방문했지만 인용하지 않은 엔티티도 답에 영향을 주므로 출처를 탐색 궤적 단위로 봐야 한다 대기

검색 알고리즘

ID 우선 논문 arXiv 요지 상태
E22 2 Query-Aware Flow Diffusion (ICLR 2026) 2605.18775 질의 반영 흐름 확산. 부분그래프 품질에 이론적 보장 대기
E23 3 Corpus-Guided Dual-Path Propagation 2609.37661 질의 유사도가 낮은 연결 근거를 살리고 무관한 엔티티 활성화를 억제 대기
E24 3 Minimal and Sufficient Reasoning Subgraphs with GFMs 2603.07179 그래프 기반 모델로 최소·충분 추론 부분그래프. 데이터가 적은 도메인 겨냥 대기
E25 3 DotRAG: Retrieval-Time Reasoning Along Paths 2605.18760 학습 없이 경로를 따라 검색 단계에서 추론 대기
E26 3 HELP: HyperNode Expansion and Logical Path-Guided Localization 2602.20926 하이퍼노드 확장과 논리 경로로 근거 위치 탐색 대기
E27 3 PAGE-RAG: Provenance-Aware Graph Evidence Promotion 2608.29753 정해진 예산 안에서 출처를 따져 근거를 앞으로 올린다 대기
E28 3 FlowRAG 2606.17856 빈도 인식 다중 단위 그래프 흐름 대기
E29 3 Query-Aware Spreading Activation 2606.30133 시작 노드 이후에도 질의를 반영해 전파 대기

그래프 구축과 커뮤니티

ID 우선 논문 arXiv 요지 상태
E30 1 Core-based Hierarchies for Efficient GraphRAG (KDD 2026) 2603.05207 희소 그래프에서 Leiden 커뮤니티는 재현되지 않음을 증명하고 선형 시간·결정적인 k-core 계층으로 대체. 토큰 예산 기반 요약 샘플링 대기
E31 2 Cross-Chunk Graph Augmentation 2605.28004 청크 안에서만 관계를 뽑아 놓치는 청크 간 관계를 복원 대기
E32 3 AtomicRAG: Atom-Entity Graphs 2604.20844 청크 대신 원자 사실을 기본 단위로 대기
E33 3 EHRAG (ACL 2026 Findings) 2604.17458 NER 기반 경량 그래프에 하이퍼그래프로 의미 연결 추가 대기
E34 3 LiteSemRAG 2604.16350 색인과 질의 모두 LLM을 쓰지 않는 그래프 검색 대기
E35 3 OMD-GraphRAG 2603.25152 온톨로지 기반 추출, 다차원 군집 대기
E36 2 Ontology-grounded Post-extraction Correction 2605.29168 먼저 추출하고 온톨로지로 나중에 교정하는 신경-기호 구축 대기
E37 3 Agentic Crawling and Graph Construction in Enterprise Documents 2604.14220 기업 문서를 재귀 탐색해 대체 관계와 다단계 참조를 따라간다 대기

보안

ID 우선 논문 arXiv 요지 상태
E38 1 AGEA: Agentic Graph Extraction Attacks (ACL 2026) 2601.14662 질의 예산 제한 블랙박스 조건에서 엔티티·관계를 최대 90% 복원 대기
E39 2 Graphs Don't Stay Secret 2602.06495 방어 장치가 있어도 부분그래프 복원 가능 대기
E40 2 LogicPoison 2604.02954 텍스트 오염에는 강한 GraphRAG를 논리 구조로 공격 대기
E41 3 KEPo (WWW 2026) 2603.11501 지식 변화로 위장한 그래프 오염 대기
E42 3 Adulteration-Based Protection of Proprietary KGs 2601.00274 가짜 정보를 섞어 훔친 그래프를 무용하게 만드는 방어 대기

평가와 벤치마크

ID 우선 논문 arXiv 요지 상태
E43 1 MissDiag 2608.18489 누락 유형별로 강건성을 나눠 잰다. 정답에 인접한 근거 손실이 가장 크고, 원문 맥락 제거는 영향이 없거나 오히려 도움이 되기도 함 대기
E44 2 Structural Analysis of Graph-Augmented Retrieval for Industrial KGs 2606.06003 항공우주 공급망 그래프(46노드)에서 검색 구조 8종을 질의 의도 10종으로 비교 대기
E45 2 The Commercial Tax 2608.16096 멀티홉 벤치마크 상위 시스템을 상용 라이선스·구축비로 점검 대기
E46 3 MKG-RAG-Bench (KDD 2026) 2606.26458 멀티모달 지식그래프 RAG 검색 벤치마크 대기
E47 3 Signal or Noise? Multimodal GraphRAG 2609.35304 모달리티를 더 넣을수록 좋다는 가정 검증 대기
E48 3 TrioRAG: Graph-free Multimodal RAG 2609.19417 그래프 없이 세 검색 신호를 늦게 결합 대기

참고 서베이와 목록

정리 대상은 아니고 위치를 잡을 때 참고합니다.