1부: 온톨로지 기반 AI 에이전트로의 전환 (요약)
해당 영상은 'LLM RAG dev (AI)' 채널의 최남규 대표가 진행한 세미나의 1부 발표로, 온톨로지(Ontology)의 기본 용어 설명을 제공하고, 기존의 인텐트 중심 AI 에이전트 연구를 엔티티 중심의 팔란티어(Palantir) 온톨로지 개념으로 전환하려는 연구 방향을 제시하는 내용을 담고 있습니다.
1. 발표 배경 및 연구 방향
- 동기: 발표자는 최근 팔란티어의 온톨로지 개념을 접하고, 이를 통해 AI 에이전트 연구의 개념과 사상을 배우고 응용해야겠다는 생각으로 세미나를 준비했습니다.
- 연구 전환: 발표자는 2025년에 인텐트 중심의 AI 에이전트 연구를 진행했으나, 향후에는 인텐트 중심에서 엔티티 중심의 AI 에이전트로 전환하는 연구를 추진하여 한국형 팔란티어 온톨로지 AI 에이전트를 구현하는 것을 목표로 제시했습니다.
2. 온톨로지 핵심 용어 설명
| 용어 | 정의 및 특징 |
|---|---|
| 온톨로지 (컴퓨터 과학) | 특정 분야의 지식을 클래스, 속성, 관계, 개체(엔티티) 등으로 구조화하고 컴퓨터가 처리할 수 있는 형식으로 표현한 기술 체계입니다. |
| 그래프 DB | 온톨로지 개념을 활용하여 비구조화된 데이터를 저장 및 관리하는 시스템으로, 노드(개체)와 엣지(관계)로 표현된 실제 데이터입니다. |
| 클래스 (Class) | 사람, 도시와 같은 일반적인 개념의 분류입니다. |
| 엔티티 (Entity) | 홍길동, 서울과 같이 클래스 중에서 고유 명사에 해당되는 특정 고유 객체입니다. |
| 지식 그래프 | 클래스 노드와 엔티티 노드를 엣지로 연결하여 관계를 도식화한 것으로, 단순히 포함 관계를 넘어 액션(행동)까지 표현이 가능합니다. |
3. 온톨로지의 응용 (Graph RAG & 팔란티어)
- 그래프 RAG: 기존 RAG의 한계점(단순 내용 유사성 기반)을 보완하기 위해, 데이터를 지식 그래프 형태로 구조화하고 구조와 관계 정보를 활용하여 LLM의 검색 및 추론 능력을 증강하는 기능입니다.
- 팔란티어 온톨로지: 단순한 데이터베이스 스키마를 넘어, 실제 비즈니스 현실을 플랫폼 내에서 객관적이고 실행 가능한(액션 포함) 형태로 디지털화하는 핵심 기술입니다. 이는 기업 운영의 디지털 트윈 수준이라고 할 수 있습니다.
4. AI 에이전트의 구조적 전환
- 기존 인텐트 기반 에이전트: 사용자의 지시를 인텐트로 인식하고, 이에 부합하는 액션 워크플로를 실행하는 개념이 중심이었습니다.
- 엔티티 중심 전환의 이점: 기존 인텐트 기반 구조보다 팔란티어의 객체 기반 구조(클래스 안에 속성, 메소드, 관계 포함)가 엔티티와 관계, 액션을 처리하는 데 더 세부적이고 객체지향적인 설계가 가능하여 처리 효율이 높다고 설명합니다.
- 전환 아이디어: 기존 인텐트 기반 AI 에이전트에서 인텐트를 엔티티 중심으로 전환하는 것이 비교적 어렵지 않을 것이라는 가설을 제시했습니다.
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