정의
Research Evidence Graph는 리서치 결과를 문서 목록이 아니라 근거와 관계의 그래프로 관리하는 구조다. 각 인사이트는 독립 문장으로만 존재하지 않고, 출처, 고객 맥락, 제품 영역, 분석 단위, 관련 인사이트와 연결된다.
단순 RAG와의 차이
일반적인 RAG는 질문과 비슷한 문서를 찾아 LLM에 넣는다. Research Evidence Graph는 문서 유사도만 보지 않고, 인사이트 사이의 관계와 조건을 보존한다. 따라서 “이사를 앞둔 고객에게 가장 효과적인 콘텐츠는 무엇인가?”처럼 여러 맥락을 합쳐야 하는 질문에 더 잘 맞는다.
그래프의 노드와 엣지
- Insight node: 고객 행동, pain point, 니즈, 전환 장벽.
- Evidence node: 인터뷰 발화, 설문 결과, 로그 분석, 리포트.
- Context node: 세그먼트, 여정 단계, 상품/서비스 영역.
- Relation edge: supports, contradicts, refines, applies_to, limited_by.
운영상 가치
Research Evidence Graph는 특정 리서처의 기억을 조직 시스템으로 옮긴다. 구성원은 사람에게 “그거 어디서 봤죠?”라고 묻는 대신 시스템에 질문하고, 시스템은 관련 근거를 연결해 답변한다.
위험
그래프가 제대로 작동하려면 각 인사이트의 분석 단위와 한계를 명시해야 한다. 사용자 단위 발견을 주문 KPI에 그대로 일반화하거나, 특정 세그먼트의 행동을 전체 고객으로 확장하면 잘못된 결론이 된다.
연결
- 20260711-insight-as-queryable-logic — 그래프로 만들기 위한 인사이트 단위.
- 20260711-ureka — 실제 구현 사례.
- 20260711-insight-assets-require-analysis-unit-preservation — 분석 단위 보존의 중요성.