문서를 잘 찾는 AI에서, 회사의 일을 이해하는 AI로

기대효과 · 분석

여러 시스템의 정보를 함께 설명하고 변경 영향·적용 근거를 추적하기 쉬워질 수 있다. 그래프 구축과 최신화 비용을 포함해 일반 검색 방식과 비교해야 한다.

선택

문서형 RAG가 틀리는 실제 질문을 모은 뒤, 관계 탐색이 필요한 질문에서만 그래프를 비교 검증한다. ‘모든 데이터를 온톨로지화’하는 대형 사업부터 시작하지 않는다.

실패 조건

잘못된 고객 식별·관계·규정 버전은 그래프로 저장해도 그대로 전파된다. 관계를 만드는 비용과 운영 책임이 불명확하면 시연 뒤 사용되지 않는 데이터 지도가 될 수 있다.

한국 적용

한국어 모델 선택만으로 해결되지 않는 기업 내부 용어·업무 관계가 구축 사업의 핵심이 될 수 있다. LG CNS는 개발 업무에서 이를 제품에 명시한 국내 사례다.

확인된 발표와 원문