그래프 없는 멀티홉 RAG 프레임워크 오픈소스 공개 — 재구축 비용 없이 Graph-RAG와 대등한 정확도 (Apache-2.0)
We open-sourced a graph-free multi-hop RAG framework — matches Graph-RAG accuracy without the rebuild cost (Apache-2.0)
핵심 요약
데이터 재구축 비용을 없애고 그래프 없이도 멀티홉 RAG 성능을 구현한 MOTHRAG 프레임워크를 소개합니다.
- 그래프 없는 구조 — 오프라인 그래프 구축 과정이 없어 데이터 업데이트 시 재인덱싱 비용이 발생하지 않음
- 쿼리 타임 오케스트레이션 — GPU 없이 범용 API를 활용하여 효율적인 멀티홉 검색을 수행함
- 벤치마크 성능 — HotpotQA, 2WikiMultiHop 등 주요 지표에서 기존 그래프 기반 시스템보다 우수한 정확도를 보임
- 오픈소스 라이선스 — Apache-2.0으로 공개되어 pip 설치 및 API 키 설정만으로 즉시 사용 가능함
MOTHRAG를 방금 오픈소스로 공개했습니다. 지식 그래프를 완전히 배제한 멀티홉 RAG 프레임워크입니다.
우리가 계속 부딪혔던 문제는 정확한 멀티홉 시스템(GraphRAG, HippoRAG, RAPTOR)들이 모두 오프라인에서 그래프를 구축해야 한다는 점이었고, 데이터가 바뀔 때마다 그래프를 재구축해야 했습니다. 자주 업데이트되는 코퍼스(corpus)의 경우, 이는 끊임없는 재인덱싱 비용으로 이어집니다.
MOTHRAG는 대신 그래프 없는 밀집 인덱스(dense index)와 쿼리 타임 오케스트레이션을 사용합니다. 그래프도 없고, GPU도 필요 없으며, 모든 구성 요소가 범용 API 기반입니다. 멀티홉 벤치마크에서 그래프 기반 시스템들과 대등한 성능을 내며, 업데이트 시에도 전체 재구축 대신 임베딩 후 추가(embed-and-append)만 하면 됩니다.
| Benchmark | MOTHRAG (ours) | GraphRAG | HippoRAG | RAPTOR |
|---|---|---|---|---|
| HotpotQA | 78.1 | 68.6 | 75.5 | 69.5 |
| 2WikiMultiHop | 76.3 | 58.6 | 71.0 | 52.1 |
| MuSiQue | 50.5 | 38.5 | 48.6 | 28.9 |
Apache-2.0 라이선스이며, pip install과 API 키만 있으면 실행 가능합니다. 현재 솔직한 약점은 MuSiQue에서의 리콜(recall) 병목 현상인데, 이 부분은 계속 작업 중입니다. 레포는 댓글에 남겨두겠습니다.
프로덕션 환경에서 변경되는 데이터를 대상으로 RAG를 운영 중인 분들의 피드백을 기다립니다!
