✨ 프로젝트 개요

대규모 내부 기술 문서를 LLM이 분석하여 답변과 근거를 제시하고, 데이터 간의 관계를 지식 그래프 (Knowledge Graph)로 시각화하여 직관적인 탐색을 돕는 R&D 지원 플랫폼입니다.

🚩 Problem

프로젝트 초기에는 최대한 많은 관계를 한 번에 보여주는 것이 목표였습니다. 이를 위해 수만~수천만 단위 데이터 처리가 가능한 WebGL 기반 Sigma.js 도입을 검토했습니다.

Sigma.js 5000개 노드 예시

렌더링 성능 자체는 충분히 확보할 수 있었지만, 실제 사용성 측면에서는 다음과 같은 문제가 드러났습니다.

수천 개 이상의 노드와 엣지가 동시에 노출되면서, 사용자가 관계를 이해하기보다는 시각적 노이즈에 압도되는 상황이 빈번하게 발생
서비스 특성상 LLM의 답변에 따라 그래프가 단계적으로 확장되고, 특정 관계 흐름을 애니메이션으로 강조해야 했으나, 기성 그래프 라이브러리의 구조는 이러한 요구를 세밀하게 제어하기에는 유연성이 부족
결과적으로 “대량 렌더링 성능”과 “사용자가 맥락을 따라갈 수 있는 탐색 경험” 사이에 명확한 간극이 존재

이 문제는 단순히 더 빠른 렌더링 기법을 찾는 것이 아니라, 그래프를 데이터 시각화가 아닌 ‘탐색 인터페이스’로 재정의해야 하는 문제라고 판단했습니다.

기획·백엔드와 협업하여 접근 방식을 다음과 같이 전환했습니다.