말씀선집 GraphRAG 연구/RAG 검색결과 설명 설계안 문서 원본 보기

= RAG 검색결과 설명 설계안 =

이 문서는 말씀선집 RAG 검색 결과를 사용자에게 어떻게 보여 줄지 설명하기 위해 만든 2026년 7월 30일자 장표 산출물을 정리한다.

== 목적 ==

사용자 질문은 다음과 같다.

<blockquote>
하나님은 인류를 어떻게 구원하시는가?
</blockquote>

이 질문에 대해 RAG가 찾은 원문 결과를 단순히 나열하는 데서 끝나지 않고, 다음 두 가지를 분리해서 보여 주는 방식을 설명한다.

# RAG가 실제로 찾은 순서: 점수 기반 우선순위 리스트
# 사람이 이해하기 좋은 설명 순서: 답변 논리에 맞춘 서사형 묶음

== 핵심 설계 판단 ==

검색결과 본문을 리스트화할 때는 우선순위형과 서사형 중 하나만 선택하는 방식보다, 두 층을 분리하는 것이 안정적이다.

{| class="wikitable"
! 구분 !! 기준 !! 장점 !! 주의점
|-
| 우선순위형 리스트 || <code>keyword_score</code>, <code>rerank_score</code>, <code>matched_terms</code> || RAG가 왜 이 결과를 먼저 보여 주는지 투명하다. 사용자가 원문을 직접 검토하기 좋다. || 점수 1등이 항상 설명 순서 1번은 아니다.
|-
| 서사형 묶음 || 답변 논리에 맞춘 대상, 정의, 진행 경로, 결론 순서 || 발표자료나 교육용 설명에서 이해하기 쉽다. || 원래 검색 순서와 재배열 이유를 함께 보여 주어야 신뢰가 생긴다.
|}

== 권장 구조 ==

검색 화면에서는 RAG가 찾은 결과를 점수 우선순위로 먼저 공개한다.

그 다음 답변 화면에서는 같은 근거를 다음과 같이 서사형으로 다시 묶는다.

# 대상과 범위: 하나님 구원의 목적은 특정 집단이 아니라 전인류를 향한다.
# 정의: 구원은 본연세계로 돌아가는 것, 곧 복귀이다.
# 진행 방식: 사탄세계와의 분립, 하나님의 사랑, 세계를 위한 희생이라는 길로 설명된다.
# 결론: 하나님은 복귀역사를 통해 인류 구원을 진행하신다.

== 실제 RAG 검색 결과 요지 ==

질문: <code>하나님은 인류를 어떻게 구원하시는가?</code>

실제 API에서 추출된 검색어:

* <code>구원하시</code>
* <code>하나님</code>
* <code>인류</code>

{| class="wikitable"
! 순위 !! 출처 !! 본문 요지 !! 검색 근거 !! 점수
|-
| 1 || 말씀선집 133권 274쪽 || 하나님의 목적은 특정 민족·인종·종교단체가 아니라 전인류를 구원하는 데 있다. || 구원하시, 하나님, 인류 || keyword 156 / rerank 195
|-
| 2 || 말씀선집 87권 163-164쪽 || 하나님은 배반한 인류를 버리지 않고 죄악과 도탄에서 구원하고자 하신다. || 구원하시, 하나님, 인류 || keyword 151 / rerank 190
|-
| 3 || 말씀선집 52권 38-39쪽 || 하나님은 우리를 통하여 온 인류를 영육 양면으로 구원하실 수 있다. || 하나님, 인류 || keyword 151 / rerank 185
|-
| 4 || 말씀선집 52권 36쪽 || 사탄세계로부터 분립된 기반 위에서 하나님이 인간 구원의 역사를 진행하신다. || 하나님, 인류 || keyword 149 / rerank 183
|-
| 5 || 말씀선집 52권 39-40쪽 || 사탄분립, 하나님 사랑, 타락한 형제들을 위한 희생이 구원의 공식으로 제시된다. || 하나님, 인류 || keyword 144 / rerank 178
|-
| 6 || 말씀선집 100권 234-235쪽 || 구원은 타락세계를 본연세계로 환원시키는 것, 곧 복귀이다. || 구원하시, 하나님, 인류 || keyword 133 / rerank 172
|-
| 7 || 말씀선집 42권 278쪽 || 메시아와 참감람나무의 비유를 통해 인류가 구원받는 길을 설명한다. || 구원하시, 하나님, 인류 || keyword 132 / rerank 171
|}

== 장표 산출물 ==

* 가로형 PDF: [[:File:WordsRAG_result_design_v2_landscape_20260730.pdf|WordsRAG_result_design_v2_landscape_20260730.pdf]]

<gallery mode="packed" heights="170">
File:WordsRAG_result_design_v2_slide_01_20260730.png|1. 검색결과를 답변 구조로 바꾸는 방법
File:WordsRAG_result_design_v2_slide_02_20260730.png|2. 실제 검색 입력과 핵심어
File:WordsRAG_result_design_v2_slide_03_20260730.png|3. 검색결과 본문 리스트화
File:WordsRAG_result_design_v2_slide_04_20260730.png|4. 본문 리스트에 필요한 항목
File:WordsRAG_result_design_v2_slide_05_20260730.png|5. 우선순위형과 서사형 판단
File:WordsRAG_result_design_v2_slide_06_20260730.png|6. 원문 리스트와 서사형 답변 2단 구조
File:WordsRAG_result_design_v2_slide_07_20260730.png|7. 서사 묶음 A: 대상과 범위
File:WordsRAG_result_design_v2_slide_08_20260730.png|8. 서사 묶음 B: 정의와 방법
File:WordsRAG_result_design_v2_slide_09_20260730.png|9. 최종 답변 구조
</gallery>

== 장별 설명 ==

{| class="wikitable"
! 장 !! 제목 !! 설명
|-
| 1 || 검색결과를 답변 구조로 바꾸는 방법 || RAG 검색결과를 단순 나열하지 않고, 검색 투명성과 설명 전달력을 함께 확보하는 전체 문제의식을 제시한다.
|-
| 2 || 실제 검색 입력과 핵심어 || 사용자 질문에서 <code>구원하시</code>, <code>하나님</code>, <code>인류</code>가 검색어로 추출되고, 이 검색어들이 원문 후보를 찾는 기준이 된다는 점을 설명한다.
|-
| 3 || 검색결과 본문 리스트화 || RAG가 찾은 Top 결과를 점수순으로 그대로 보여 준다. 이 장은 답변 논리를 만들기 전, 사용자가 원문 근거와 점수를 검토할 수 있게 하는 투명성 장이다.
|-
| 4 || 본문 리스트에 필요한 항목 || 검색결과 리스트에는 출처, 본문 요지, 매칭어, 점수, 서사 묶음 태그가 함께 있어야 함을 설명한다. 특히 “왜 이 결과가 들어왔는가”가 보이는 것이 중요하다.
|-
| 5 || 우선순위형과 서사형 판단 || 검색결과를 점수순으로 놓을지, 답변 논리에 맞게 재배열할지 결정해야 하는 지점을 설명한다. 결론은 둘 중 하나를 고르는 것이 아니라, “찾은 순서”와 “설명 순서”를 분리하는 것이다.
|-
| 6 || 원문 리스트와 서사형 답변 2단 구조 || 화면 설계 관점에서 왼쪽에는 RAG가 찾은 순서를, 오른쪽에는 사람이 이해할 설명 순서를 배치하는 2단 구조를 제안한다.
|-
| 7 || 서사 묶음 A: 대상과 범위 || 133권 274쪽과 87권 163-164쪽을 묶어, 하나님의 구원 목적이 특정 집단이 아니라 전인류를 향한다는 답변 축을 만든다.
|-
| 8 || 서사 묶음 B: 정의와 방법 || 100권 234-235쪽과 52권 38-40쪽을 묶어, 구원은 복귀이며 그 길은 사탄분립, 하나님 사랑, 세계를 위한 희생으로 설명된다는 답변 축을 만든다.
|-
| 9 || 최종 답변 구조 || 앞의 원문 근거들을 의미 경로로 연결하여 최종 답변 예시를 제시한다. 핵심은 검색결과 본문은 우선순위 리스트로 늘어놓고, 최종 설명은 서사형으로 묶는 것이다.
|}

== 보고용 설명문 ==

이 자료는 말씀선집 RAG 검색 결과를 사용자가 신뢰할 수 있게 보여 주기 위한 화면·설명 설계안이다. RAG 검색 결과는 점수와 매칭어에 따라 순위가 매겨지지만, 그 순위가 곧바로 사람이 이해하기 좋은 설명 순서가 되는 것은 아니다.

예를 들어 “하나님은 인류를 어떻게 구원하시는가?”라는 질문에서 RAG Top 1은 133권 274쪽이다. 이 근거는 구원의 범위가 전인류라는 점을 강하게 보여 준다. 그러나 구원의 정의를 설명할 때는 100권 234-235쪽의 “구원은 본연으로 돌아가는 것, 곧 복귀”라는 구절이 더 직접적이다. 따라서 검색 화면에서는 133권 274쪽을 Top 1로 보여 주되, 최종 설명을 만들 때는 100권 234-235쪽을 “구원의 정의” 위치로 재배열해야 한다.

결론적으로 위키와 서비스 화면에서는 두 구조를 함께 보존해야 한다. 첫째, RAG가 실제로 찾은 결과는 우선순위형 리스트로 공개한다. 둘째, 답변 본문은 대상, 정의, 진행 방식, 결론이라는 서사형 구조로 묶는다. 이렇게 하면 사용자는 원문 근거를 직접 검토할 수 있고, 동시에 최종 답변도 자연스럽게 이해할 수 있다.

== GraphRAG 논문과의 연결 ==

이번 설계안은 검색결과를 예쁘게 보여 주는 화면 설계만이 아니라, GraphRAG 논문 흐름과 연결된 운영 원칙이다. 핵심은 검색 단계와 설명 단계를 구분하는 것이다.

{| class="wikitable"
! 설계 판단 !! 연결 논문 !! 연결 의미
|-
| 검색결과 본문은 점수 우선순위 리스트로 먼저 공개한다. || [[말씀선집 GraphRAG 연구/논문 03 - Improving LLM Reliability with RAG in Religious Question-Answering: MufassirQAS|논문 03 - 종교 질의응답 RAG와 출처 기반 답변]], [[말씀선집 GraphRAG 연구/논문 04 - FARSIQA: Faithful and Advanced RAG System for Islamic Question Answering|논문 04 - 반복 검색과 근거 충분성 평가]] || 종교 문헌 질의응답에서는 모델이 그럴듯한 문장을 먼저 쓰는 것보다, 어떤 원문이 근거로 선택되었는지 사용자가 확인할 수 있어야 한다. 따라서 출처, 매칭어, 점수, 본문 요지를 먼저 보여 주는 구조가 필요하다.
|-
| 점수순 결과와 최종 답변 순서를 분리한다. || [[말씀선집 GraphRAG 연구/논문 09 - Retrieval-Augmented Generation with Graphs: A Survey|논문 09 - GraphRAG 구성요소 서베이]] || GraphRAG 시스템은 검색기, 정리기, 생성기가 서로 다른 역할을 가진다. 검색기는 관련 근거를 찾고, 정리기는 근거를 의미 단위로 묶으며, 생성기는 설명 가능한 답변으로 바꾼다. 그러므로 "찾은 순서"와 "설명 순서"를 같은 것으로 취급하면 안 된다.
|-
| 최종 답변은 서사형 묶음으로 구성한다. || [[말씀선집 GraphRAG 연구/논문 02 - From Local to Global: A Graph RAG Approach to Query-Focused Summarization|논문 02 - Microsoft GraphRAG 기본 방법론]] || Microsoft GraphRAG의 Local Search와 Global Search 관점에서 보면, “하나님은 인류를 어떻게 구원하시는가?”는 한 문장만 찾는 질의가 아니라 여러 근거를 연결해 전체 의미를 요약해야 하는 질의이다. 따라서 전인류, 복귀, 사탄분립, 희생, 메시아 같은 의미 노드를 연결해 설명해야 한다.
|-
| 권·쪽·문단 구조를 보존한다. || [[말씀선집 GraphRAG 연구/논문 07 - Document GraphRAG: Knowledge Graph Enhanced Retrieval Augmented Generation for Document Question Answering Within the Manufacturing Domain|논문 07 - Document GraphRAG]] || 말씀선집은 긴 PDF 말뭉치이므로 chunk만 보여 주면 문맥이 약해진다. 권, 페이지, 문단, 인용 위치를 보존해야 검색결과 리스트와 최종 답변이 모두 검증 가능해진다.
|-
| 한국어 말씀선집 검색에서는 키워드와 의미 검색을 함께 본다. || [[말씀선집 GraphRAG 연구/논문 10 - 한국어 Hybrid RAG 기반 질의응답 시스템 구축에 관한 연구|논문 10 - 한국어 Hybrid RAG 적용]] || “구원하시”, “하나님”, “인류”처럼 표면어가 중요한 질문에서는 키워드 점수가 필요하고, 복귀·구원·본연세계처럼 의미가 이어지는 질문에서는 벡터/그래프 기반 확장이 필요하다. 그래서 우선순위 리스트에는 점수와 매칭어를, 서사형 답변에는 의미 연결을 함께 둔다.
|}

따라서 이 위키 페이지는 다음 논문들과 함께 읽어야 한다.

* [[말씀선집 GraphRAG 연구/논문 02 - From Local to Global: A Graph RAG Approach to Query-Focused Summarization|논문 02 - Microsoft GraphRAG 기본 방법론]]
* [[말씀선집 GraphRAG 연구/논문 03 - Improving LLM Reliability with RAG in Religious Question-Answering: MufassirQAS|논문 03 - 종교 질의응답 RAG와 출처 기반 답변]]
* [[말씀선집 GraphRAG 연구/논문 04 - FARSIQA: Faithful and Advanced RAG System for Islamic Question Answering|논문 04 - 반복 검색과 근거 충분성 평가]]
* [[말씀선집 GraphRAG 연구/논문 07 - Document GraphRAG: Knowledge Graph Enhanced Retrieval Augmented Generation for Document Question Answering Within the Manufacturing Domain|논문 07 - Document GraphRAG]]
* [[말씀선집 GraphRAG 연구/논문 09 - Retrieval-Augmented Generation with Graphs: A Survey|논문 09 - GraphRAG 구성요소 서베이]]
* [[말씀선집 GraphRAG 연구/논문 10 - 한국어 Hybrid RAG 기반 질의응답 시스템 구축에 관한 연구|논문 10 - 한국어 Hybrid RAG 적용]]

== 원본 작업 파일 ==

로컬 작업 파일은 다음 위치에 보존되어 있다.

* <code>/home/ruyjin/.openclaw/workspace/outputs/graphrag_rag_result_design_v2.html</code>
* <code>/home/ruyjin/.openclaw/workspace/outputs/graphrag_rag_result_design_v2_landscape.pdf</code>
* <code>/home/ruyjin/.openclaw/workspace/outputs/graphrag_rag_result_design_v2/</code>

== 관련 문서 ==

* [[말씀선집 GraphRAG 연구]]
* [[말씀선집 GraphRAG 연구/논문 02 - From Local to Global: A Graph RAG Approach to Query-Focused Summarization]]
* [[말씀선집 GraphRAG 연구/논문 09 - Retrieval-Augmented Generation with Graphs: A Survey]]
* [[말씀선집 GraphRAG 연구/DB 구조 설계와 테스트 결과]]
* [[말씀선집 GraphRAG 연구/임베딩 공부 방향과 실습 계획]]
* [[AI 친화형 교리 FAQ]]

[[분류:말씀선집GraphRAG]]
[[분류:RAG]]
[[분류:AI검색]]
[[분류:동우공부]]