대규모 언어 모델과 RAG 시스템은 정보를 검색하고 답변을 생성하는 데는 뛰어나지만, 기업 환경에서는 단순한 문서 검색만으로는 충분하지 않습니다.
기업의 실제 업무는 제품, 프로세스, 정책, 의사결정 등 다양한 요소 간의 관계 구조 위에서 작동합니다.
이러한 구조가 정의되지 않으면 AI는 맥락을 제대로 이해하지 못하고, 일관성 없는 결과나 신뢰하기 어려운 판단을 내릴 수 있습니다.
온톨로지는 이러한 문제를 해결하기 위해 기업 지식을 관계 중심의 의미 구조(시맨틱 레이어)로 정리합니다.
이를 통해 AI는 단순히 정보를 찾는 수준을 넘어 맥락을 이해하고 추론할 수 있게 됩니다.
온톨로지가 없는 AI는 다음과 같은 문제를 겪습니다.
여러 시스템에 흩어져 있는 데이터
시스템마다 다른 용어와 정의
데이터 간 관계 구조의 부재
추론 과정의 불투명성
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