환각 없는 온톨로지 그라운딩 검색·에이전트
벡터 RAG의 한계를 온톨로지로 넘습니다
GraphRAG(그래프 기반 검색 증강 생성)는 문서를 단순 벡터로만 검색하는 대신, 도메인 온톨로지와 지식그래프로 엔티티·관계를 구조화하여 LLM이 추적 가능한 근거로 추론하게 하는 검색 아키텍처입니다. TreeSoop은 RAG 8개 프로젝트와 LangGraph 오케스트레이션, VFS 기반 RAG로 벡터의 한계를 실전에서 넘어본 경험 위에 온톨로지·GraphRAG 그라운딩을 구축하는 위시켓 평점 4.92 파트너입니다.
단순 벡터 유사도 검색은 엔티티 간 관계를 이해하지 못해 엉뚱한 문단을 근거로 끌어오고, 다단계 추론이 필요한 질문에서 환각(hallucination)과 부정확한 답변을 냅니다.
내부에 그래프·온톨로지 전문성이 없어 데모까지는 가지만, 실제 운영 규모의 데이터·정합성·거버넌스 요건에서 프로젝트가 무너집니다. (엔터프라이즈 GraphRAG 실패의 다수 원인)
초기 구축 후 스키마·엔티티가 조직 변화에 따라 낡아가는데(drift), 유지·개선을 책임질 주체가 없어 지식그래프가 방치되고 검색 품질이 서서히 무너집니다.
업무 전문가 워크숍으로 핵심 엔티티·관계·속성을 정의하고, 검색·추론에 최적화된 도메인 온톨로지와 스키마를 설계합니다.
벡터 검색과 지식그래프 순회(graph traversal)를 결합한 하이브리드 검색으로, 관계 기반 다단계 질의에도 정확한 근거를 찾아 LLM에 전달합니다.
문서 전반에 흩어진 동일 개체를 하나로 통합(entity resolution)하고 엔티티 간 관계를 명시적으로 모델링하여, 답변마다 그래프 경로로 출처를 추적할 수 있게 합니다.
semantic steward 자동화로 스키마 변경·신규 엔티티를 지속 반영하고, 온톨로지 drift를 감지·보정하는 거버넌스 체계를 함께 이관하여 6개월 뒤에도 살아있는 지식그래프를 유지합니다.
도메인 전문가와 함께 핵심 엔티티·관계·용어 체계를 정의하고 지식그래프 스키마 초안을 확정합니다.
문서·DB에서 엔티티와 관계를 추출하고, 중복 개체를 통합(entity resolution)하여 지식그래프를 구축합니다.
벡터 검색과 그래프 순회를 결합한 GraphRAG 파이프라인을 LLM·에이전트와 통합하고 근거 추적을 검증합니다.
anti-drift 모니터링과 semantic steward 자동화, 운영 대시보드를 인수인계하여 지속 유지 체계를 넘깁니다.
법령·내규·계약을 온톨로지로 구조화하여 관계 기반 질의에도 정확한 근거와 출처 경로를 제시하는 GraphRAG 검색 구축
자율 에이전트가 벡터가 아닌 지식그래프에 근거해 추론하도록 그라운딩하여, 다단계 작업에서도 사실 정합성을 유지
도면·BOM·부품 스펙을 엔티티와 관계로 지식그래프화하여 유사 부품·대체품·연관 도면을 관계 기반으로 검색
8건
RAG 구축 프로젝트
벡터·하이브리드 RAG 실전 납품 track record
LangGraph
오케스트레이션 스택
다단계 검색·추론 파이프라인 표준
1주
온톨로지 워크숍
PoC 착수까지 도메인 온톨로지 정의 기간
추적 가능
근거 그라운딩
답변마다 그래프 경로로 출처 추적
