기업 AI, RAG 넘어 ‘정확성 계층’ 경쟁…온톨로지 기반 데이터 에이전트 부상

AI 요약

거대언어모델(LLM)과 검색증강생성(RAG) 도입이 늘었지만 현업에서는 AI 답변 정확도를 신뢰하기 어렵고 사람이 다시 검증하는 이중 작업이 이어지고 있습니다. 업계는 데이터의 의미와 조직의 경험을 반영하는 온톨로지 기반 시맨틱 레이어와 지식 베이스를 결합한 '정확성 계층' 구축을 과제로 보며, 온톨로지 기반 플랫폼 Timbr.ai는 온톨로지의 의미 체계와 축적된 사례를 함께 참조해 거버넌스를 통과한 SQL만 실행하고 완전 일치 사례를 재사용하거나 유사 사례는 예시로 안내하며 선례가 없을 때 온톨로지로 새 쿼리를 생성하는 방식으로 푸시다운 방식으로 원본 데이터를 복제하지 않고 질의를 처리해 온프레미스·프라이빗 클라우드에서도 적용 가능하며 생성된 SQL의 개념·로직·메타데이터를 역추적해 설명 가능성을 확보합니다. 코세나는 Timbr.ai의 국내 공식 총판이며 이승훈 코세나 대표는 기존 시스템을 대체하기보다 그 위에 의미와 기억의 계층을 더해 신뢰할 수 있는 답변 체계를 만드는 데 초점을 맞추고 있다고 밝혔습니다.