- 스키마 설계부터 엔티티 추출·그래프 시각화·검증까지… 별도 데이터 모델링 없이도 현업 담당자가 직접 자사 데이 맞춤형 지식 체계 구축 가능

- 과정이 투명하게 보이는 '화이트박스' 방식… 보험·금융·증권 등 규정 문서 많은 업권 1차 공략

인공지능(AI) 전문기업 바이브컴퍼니(대표 김경서)가 기업 문서에서 온톨로지 지식그래프를 자동으로 설계·구축하고, 이를 기반으로 근거가 검증된 답변까지 제공하는 온톨로지 자동화 솔루션을 공개했다고 밝혔다. 이번 온톨로지 자동화 솔루션은 ‘바이브 온톨로지 RAG 플랫폼’ 내 탑재되어 제공된다.

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온톨로지는 개념 및 관계 중심으로 데이터를 구조화해 생성형 AI의 환각(할루시네이션)을 줄이는 필수 기반 기술이다. 그동안 기업 지식의 대부분을 차지하는 상품약관·매뉴얼 등 비정형 문서를 온톨로지화하는 작업은 소수 전문가의 수작업에 의존해 막대한 시간과 비용이 소요됐으며, 내부 설계 과정을 직접 확인하지 못하는 한계가 있었다.

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바이브컴퍼니가 선보인 솔루션은 이러한 복잡한 구축 과정을 투명하게 공개하고, 도메인 지식을 가진 현업 담당자가 직접 참여할 수 있는 직관적인 프로세스를 제공한다. 문서를 업로드하면 AI가 온톨로지 스키마 초안을 자동 제안하며, 담당자가 대화형 방식으로 텍스트를 입력해 스키마를 즉시 수정·확정할 수 있어, 초기 데이터 모델링 단계에서 소요되는 전문가 의존도를 크게 낮춘다.

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확정된 스키마를 바탕으로 문서 내 핵심 정보(엔티티)와 관계가 자동 추출되면 즉시 시각적인 지식그래프로 구현된다. 실제 업무 질문을 던지면 AI 답변이 지식그래프의 어느 개념을 근거로 도출되었는지 경로를 명확히 보여준다. 예컨대 암보험 약관을 올린 뒤 면책·감액 조건을 질문하면, 약관 곳곳에 흩어진 조건들을 복합적인 관계로 연결해 원문 출처와 함께 정확한 답변을 찾아낸다.

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이처럼 온톨로지 검색(RAG)는 기존 하이브리드 검색의 한계를 극복하고 기업형 AI 에이전트의 강력한 지식 기반이 된다. 그 결과 "소비 패턴을 분석해 여행 업종 소비 비중이 가장 높은 고객이 누구인지, 해당 고객이 실제 여행 혜택이 있는 어떤 카드를 쓰고 있는지"와 같은 고차원적인 복합 질의에도 정확한 답변이 가능하다.

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김경서 바이브컴퍼니 대표는 "소수 전문가에 의존하던 온톨로지 구축 과정을 자동화하여 도입 효율성을 높였다"며 "온톨로지가 만들어지는 과정을 고객이 직접 보고, 고치고, 검증할 수 있게 하여 온톨로지가 모든 기업의 기본 인프라가 되도록 대중화를 이끌겠다"고 말했다.