검색은 되는데,
왜 답은 못 믿을까요?
데이터는 많지만 연결되어 있지 않고, AI는 답하지만 근거가 없습니다.
파편화된 데이터
ERP·그룹웨어·엑셀·문서에 흩어진 데이터에는 통합된 의미 모델이 없습니다. 단순 질의 하나에 부서를 오가며 며칠이 걸립니다.
RAG의 한계
Vector DB 검색은 ‘비슷한 문장’을 찾을 뿐입니다. “이 고객사와 연결된 계약·주문·담당자는?” 같은 관계 추론과 멀티홉 질의는 불가능합니다.
구축·운영의 벽
전문 인력이 수개월 상주하는 기존 온톨로지 구축은 수억 원이 듭니다. 어렵게 구축해도 운영할 인력이 없으면 3개월 안에 방치됩니다.
연결하면, 3일 뒤
지식 계층이 도착합니다
고객이 할 일은 데이터를 연결하고 스키마를 한 번 확인하는 것뿐입니다.
연결
DB는 읽기 전용으로, 문서는 업로드로 연결합니다. 원본 시스템은 바꾸지 않고 그 위에 얹습니다. HWP를 포함한 국내 환경 1급 지원.
자동 설계
AI가 데이터를 프로파일링해 온톨로지 스키마를 제안합니다. 모든 제안에 근거 샘플이 붙고, 고객은 읽기 전용 뷰로 확인만 하면 됩니다.
구축
확정된 스키마로 객체·관계를 추출하고 검증합니다. 같은 대상은 비파괴 방식으로 병합되어 언제든 한 클릭으로 되돌릴 수 있습니다.
상시 운영
알파카랩스 운영팀이 데이터 변화를 감지하고 검수합니다. 시간이 지나도 썩지 않는 지식, 운영까지가 제품입니다.
읽기 전용 지식그래프가 아니라,
질의하고 실행하는 운영 시스템
멀티홉 질의
“이 고객사와 연결된 지연 주문의 담당자는?” 관계를 따라가는 질문에 그래프 탐색으로 답합니다. 유사 문서 검색이 아니라 추론입니다.
근거 기반 답변
모든 답변에 출처 문서·구간과 신뢰도가 붙습니다. 신뢰도가 기준에 못 미치면 답하지 않습니다. 틀린 답 한 번이 무답변 열 번보다 치명적이니까요.
MCP 표준 연동
구축된 온톨로지는 MCP 표준으로 노출됩니다. Claude를 비롯한 어떤 AI 에이전트든 별도 개발 없이 회사의 지식을 바로 소비합니다.
Action: 조회를 넘어 실행
상태 변경, 알림 발송 같은 행위를 검증·권한·감사로그와 함께 정의합니다. 에이전트가 안전하게 ‘일’을 할 수 있는 계층입니다.
전용 인스턴스: 데이터 무반출
고객사마다 격리된 전용 환경에 배포합니다. 그래프·원문·임베딩은 고객의 보안 경계 밖으로 나가지 않습니다. 망분리 환경도 지원합니다.
한국 기업 환경 특화
HWP 문서, ㈜·(주) 법인명 정규화, 사업자번호 기반 동일 기업 식별, 국내 기업 데이터의 현실을 1급으로 지원합니다.
“근거 보기”가
신뢰의 전부입니다
모든 사실에 출처가 있습니다
온톨로지의 모든 객체와 관계에 원본 문서와 위치(스팬)가 기록됩니다. 답변에서 클릭 한 번으로 원문을 확인합니다.
모르면, 모른다고 답합니다
신뢰도가 기준 미달이면 답변을 거부하고 검수로 보냅니다. 그럴듯한 환각으로 신뢰를 잃는 일을 설계 단계에서 차단합니다.
운영이 신뢰를 유지합니다
데이터는 매일 변합니다. 알파카랩스 운영팀이 변화를 검수하고 스키마 진화를 제안해, 도입 90일 뒤에도 정확한 지식을 보장합니다.
㈜한결과 연결된 지연 주문의 담당자는 누구야?
지연 중인 주문은 #4821 1건이며, 영업 담당자는 김OO 매니저입니다. 지연 사유는 9월 12일 입고 지연으로 기록되어 있습니다.
보안 요건이 까다로울수록,
Ontokit이 맞습니다
클라우드부터 망분리 온프렘까지, 데이터가 있는 곳으로 플랫폼이 갑니다.
전용 클라우드
- 고객사별 격리된 전용 스택
- 가장 빠른 도입, 즉시 시작
- 알파카랩스 원격 운영 포함
고객 클라우드 계정
- 고객 인프라 안에 직접 배포
- 네트워크·보안 정책 협의 반영
- 데이터 주권 완전 보장
온프렘 / 망분리
- 외부 연결 0건의 완전 격리 운영
- 온프렘 LLM 옵션
- 정기 현장 운영 서비스