01
문서 검색으로 충분한 경우
질문이 문서 한두 개의 내용을 찾는 수준이고 용어와 권한이 안정적이면 검색 개선이나 RAG부터 검토합니다. 모든 AI 프로젝트에 온톨로지·그래프 DB가 필요한 것은 아닙니다.
ALPHACA LABS / CUSTOM DEVELOPMENT
온톨로지(ontology) 구축·컨설팅·개발
알파카랩스는 기업 데이터의 업무 개념·관계·규칙을 정리하는 온톨로지 컨설팅과 구축 개발을 지원합니다. ERP·DB·엑셀·문서에서 답해야 할 대표 질문을 먼저 정하고, 개념 모델과 원천 매핑, 지식그래프·AI 연동, 검수·운영 인수의 범위를 설계합니다. 자체 솔루션 Ontokit의 적용과 별도 개발은 데이터·보안 조건에 맞춰 비교합니다.
어떤 팀에 맞나요?
부서마다 같은 고객·품목·계약의 뜻이 다르거나 여러 시스템의 관계를 따라 근거 있는 답을 찾아야 하는 조직에 맞습니다.
함께 정하는 제공 범위
- 대표 업무 질문·원천 데이터 진단과 개념·관계 모델링
- 원천 매핑·중복 식별·출처·권한과 사람 검수 설계
- 지식그래프·RAG·에이전트 연동의 PoC와 운영 인수 범위 협의
개발 전에 비교할 조건
02
온톨로지를 검토할 경우
같은 고객·품목·계약을 시스템마다 다르게 부르거나 주문·계약·담당자의 관계를 따라 답해야 한다면 의미 모델과 식별자 매핑을 검토합니다. 그래프 저장 방식과 OWL·RDF 같은 표준의 필요성은 별도로 결정합니다.
03
데이터 진단이 먼저인 경우
원천 접근 권한, 현업 검수자, 업무 용어의 책임자가 없으면 구축부터 시작하지 않습니다. 데이터 현황과 실패 사례, 답하지 말아야 할 질문을 정리하는 컨설팅을 우선 검토합니다.
ONTOLOGY / SCOPE BEFORE SCALE
온톨로지 구축, 무엇을 납품받고 어떻게 검수하나요?
온톨로지(ontology)는 고객·계약·주문 같은 업무 개념과 관계의 의미를 정하는 모델입니다. 지식그래프는 그 기준에 따라 실제 개체와 사실을 연결합니다. 그래프 DB 설치, 문서 검색 챗봇, OWL 파일 작성 중 하나만으로 기업의 의미 모델과 운영 체계가 완성되지는 않습니다.
아래는 신규 프로젝트에서 협의할 산출물과 검수 기준입니다. 각 항목이 기본 패키지에 모두 포함되거나 과거 고객에게 전부 납품됐다는 뜻은 아닙니다. 컨설팅만 필요한지, Ontokit 적용이나 맞춤 개발까지 필요한지 단계별로 정합니다.
| 단계 | 협의할 산출물 | 검수 기준 |
|---|---|---|
| 진단·컨설팅 | 대표 질문, 원천 목록, 업무 용어·식별자와 권한 지도 | 어떤 질문을 어떤 데이터로 답할지와 제외할 범위를 현업이 합의합니다. |
| 온톨로지 모델링 | 개념·관계·제약 정의, 원천 매핑, 변경 승인 규칙 | 같은 고객·품목의 식별 기준과 관계의 방향·의미를 샘플로 검토합니다. |
| PoC·연동 개발 | 합의한 범위의 개체·관계 데이터, 질의/API, 출처·권한 검증 결과 | 정답·오답·권한 거절·근거 부족의 대표 표본으로 기존 방식과 비교합니다. |
| 운영·인수 | 갱신·검수 절차, 버전·복원 계획, 모델·매핑·소스 인수 목록 | 담당자가 변경·재처리·권한 회수와 이전 버전 복원을 확인합니다. |
비용은 데이터와 검수 범위로 나눕니다
파일 수만 세지 않고 원천별 접근 방식, 중복·결측과 용어 충돌, 관계 질의의 복잡도, 권한·출처 요구와 배포 환경을 확인합니다. PoC와 운영 확대를 분리하고 모델 호출·인프라·라이선스·현업 검수·유지보수 비용의 포함 여부를 비교합니다. 데이터 확인 전 가격과 기간을 일률적으로 약속하지 않습니다.
온톨로지 구축 비용·PoC 가이드 ↗업체는 같은 질문과 샘플로 비교합니다
예쁜 그래프 데모만 비교하지 않습니다. 같은 원천 샘플과 질문을 제시하고 출처의 정확한 위치, 다른 부서의 접근 차단, 중복 개체의 병합·복원, 갱신 실패 후 재처리와 소스 인수 조건을 확인하세요. OWL·RDF·SHACL 같은 표준은 필요한 상호운용성과 검증 요구에 따라 선택하며 사용 자체를 품질 보증으로 취급하지 않습니다.
온톨로지 구축 업체 선정 체크리스트 ↗공개된 관련 구축 사례
아래는 공개가 허용된 실제 프로젝트입니다. 해당 서비스의 모든 기능이나 업종을 수행했다는 의미는 아닙니다. 상세 페이지에서 프로젝트별 담당 범위와 대표 화면을 확인하세요.
대표 이미지·프로젝트 담당 범위 확인 ↗호전실업
기업 데이터 AI 에이전트 ↗
기존 ERP에 쌓여 있던 데이터를 전처리해 AI 에이전트용 온톨로지로 구축하고, 이를 기반으로 질의응답형 에이전트를 개발했습니다. 여러 시스템에 흩어져 있던 재고 정보를 한 번의 질의로 확인할 수 있도록 만들었습니다.
- 담당 범위:
- 프론트/백엔드 개발
- 프로젝트 기간:
- 26.01 - 26.05
상담 전에 준비하면
좋은 자료
완성된 요구사항 문서가 없어도 됩니다. 현재 자료에서 확인할 범위부터 정리합니다.
- 01AI 또는 담당자가 답해야 하는 대표 질문과 실제 오답·누락 사례
- 02ERP·DB·엑셀·문서 목록, 식별자, 갱신 주기와 접근 가능 범위
- 03업무 용어를 확정할 현업 담당자와 데이터·보안 책임자
- 04원문 출처·권한·미응답 기준, PoC 우선순위와 운영 환경
업무 정리 → 범위·연동·검수 조건 합의 → 설계·개발 → 검수·인수 순서로 진행 범위를 협의합니다. 비용·일정·운영 지원과 외부 서비스 비용은 확인한 요구사항과 계약 조건으로 정합니다.
구축 범위 문의하기 ↗업체 선정·구축 가이드
자주 묻는 질문
온톨로지 구축 업체를 찾을 때 알파카랩스는 어떤 범위를 검토하나요?
기업 업무 질문과 원천 데이터를 진단하고 개념·관계 모델, 원천 매핑, 출처·권한·검수와 AI 연동의 설계·개발 범위를 검토합니다. Ontokit 적용, 기존 시스템 연동과 별도 개발은 구분해 제안하며 공개 사례에 없는 업종·성과를 수행 이력으로 주장하지 않습니다.
온톨로지 컨설팅과 지식그래프 구축은 같은 일인가요?
다릅니다. 컨설팅에서는 업무 개념·관계·질문과 책임을 합의하고, 지식그래프 구축에서는 실제 개체·관계 데이터를 원천과 연결합니다. 컨설팅만 진행할지, 매핑·적재·질의·운영 화면 개발까지 포함할지 산출물로 구분합니다.
온톨로지 구축 비용과 PoC 기간은 어떻게 정하나요?
원천 수와 데이터 품질, 개념·관계의 복잡도, 질문과 검수 표본, 보안 환경, 연동·인수 범위로 산정합니다. 데이터 샘플과 현업 검수자 없이 고정 금액이나 기간을 약속하지 않습니다. 모델·인프라·라이선스·운영 비용과 현업 검수 공수도 별도로 확인합니다.
RAG나 GraphRAG가 있으면 온톨로지는 필요 없나요?
RAG는 검색 근거를 답변 생성에 활용하는 접근이고, 온톨로지는 업무 개념과 관계의 의미를 정하는 층입니다. GraphRAG와도 같은 뜻은 아닙니다. 문서 검색이 충분한지, 관계 질의와 공통 의미 모델이 필요한지 대표 질문을 같은 표본으로 비교한 뒤 선택합니다.
온프레미스·폐쇄망에서도 구축할 수 있나요?
고객 VPC·온프레미스·망분리 환경을 검토할 수 있습니다. 다만 원천 데이터뿐 아니라 외부 모델 호출, 임베딩, 로그, 원격 운영과 업데이트의 반출 경계까지 확인해야 합니다. 환경 점검 없이 데이터 무반출이나 모든 폐쇄망 호환을 보장하지 않습니다.
납품 이후 온톨로지 수정과 소유권은 어떻게 정하나요?
개념 모델·매핑·검수 데이터·소스·배포 설정의 전달 항목과 수정 권한을 계약에서 정합니다. 제3자 제품의 라이선스는 별도 조건이며 변경 승인자, 버전 복원, 운영 지원과 장애 대응 범위도 합의해야 합니다.
알파카랩스의 공개된 관련 구축 사례가 있나요?
호전실업의 기업 데이터 AI 에이전트: 기존 ERP에 쌓여 있던 데이터를 전처리해 AI 에이전트용 온톨로지로 구축하고, 이를 기반으로 질의응답형 에이전트를 개발했습니다. 여러 시스템에 흩어져 있던 재고 정보를 한 번의 질의로 확인할 수 있도록 만들었습니다. 담당 범위: 프론트/백엔드 개발. 프로젝트별 담당 범위와 대표 화면은 각 상세 페이지에서 확인할 수 있습니다.