sayzardAkshay (@akshay_pachaar)
벡터 DB는 단일 쿼리와 개별 청크 유사도 검색에는 적합하지만, 여러 청크의 정보를 종합해야 하는 질문에서는 한계가 있다고 지적한다. FalkorDB의 GraphRAG-Bench 결과를 근거로, GraphRAG 방식이 이런 다중 홉 추론 문제에서 격차를 드러낸다고 설명한다.
Akshay 🚀 (@akshay_pachaar) on X
Vector DBs can't reason. Top-k similarity ranks chunks one at a time against a query. That's fine for single-hop fact lookups, and it breaks the moment a question needs information stitched across multiple chunks. That's what the FalkorDB GraphRAG-Bench results expose. The gap