흩어진 기업 데이터를,
출처가 연결된 온톨로지로
구축합니다
ERP·그룹웨어·엑셀·문서의 객체와 관계를 연결하고, 답변 근거를 확인할 수 있는 지식 계층을 구축합니다. 데이터 환경과 보안 정책을 진단한 뒤 배포와 운영 범위를 정합니다.
객체와 관계 구성
정책 설정
조건 협의
프로젝트별로 정의
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 없을 수 있습니다. 이 경우 질문의 의미와 데이터 위치를 함께 확인해야 해 답변까지 여러 담당자를 거치게 됩니다.
RAG의 한계
벡터 검색만으로 구성한 RAG는 유사 문서 검색에는 적합하지만, “이 고객사와 연결된 계약·주문·담당자는?”처럼 여러 관계를 따라가는 질의에는 별도의 구조와 검증이 필요합니다.
구축·운영의 벽
온톨로지는 구축 이후에도 데이터와 업무 규칙의 변화를 반영해야 합니다. 운영 책임과 검수 절차가 없으면 지식의 최신성을 유지하기 어렵습니다.
연결한 데이터가
지식 계층으로 정리됩니다
고객이 할 일은 데이터를 연결하고 스키마를 한 번 확인하는 것뿐입니다.
연결
DB는 읽기 전용으로, 문서는 업로드로 연결합니다. 원본 시스템은 바꾸지 않고 그 위에 지식 계층을 구성합니다. HWP 문서 형식도 연결 대상으로 검토합니다.
자동 설계
AI가 데이터를 프로파일링해 온톨로지 스키마를 제안합니다. 제안 근거와 샘플을 고객 담당자가 읽기 전용 화면에서 검수합니다.
구축
확정된 스키마로 객체·관계를 추출하고 검증합니다. 같은 대상은 비파괴 방식으로 병합하고 변경 이력을 기준으로 이전 상태를 확인할 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
답변에 출처 문서·구간과 검수 상태를 연결합니다. 설정한 기준을 충족하지 못한 질의는 미응답이나 검수 대상으로 처리할 수 있습니다.
MCP 표준 연동
구축된 온톨로지는 MCP를 지원하는 에이전트와 연동할 수 있습니다. 도구, 권한, 질의 범위는 사용하는 환경에 맞춰 설정합니다.
Action: 조회를 넘어 실행
상태 변경, 알림 발송 같은 행위를 검증·권한·감사로그와 함께 정의합니다. 에이전트가 안전하게 ‘일’을 할 수 있는 계층입니다.
전용 인스턴스와 격리 배포
고객사별 전용 환경, 고객 VPC, 온프렘·망분리 배포를 검토할 수 있습니다. 데이터 이동과 운영 접근 범위는 고객 보안 정책에 맞춰 협의합니다.
한국 기업 환경 특화
HWP 문서, ㈜·(주) 법인명 정규화, 사업자번호 기반 동일 기업 식별처럼 국내 기업 데이터에서 자주 만나는 형식을 다룹니다.
“근거 보기”가
신뢰의 전부입니다
객체와 관계의 출처를 확인합니다
온톨로지의 객체와 관계에 원천 문서와 위치를 연결합니다. 답변에서 근거로 사용한 원문을 확인할 수 있습니다.
미응답 기준을 설정합니다
근거가 부족하거나 검수 기준을 충족하지 못하면 미응답이나 검수 대상으로 처리하도록 정책을 구성할 수 있습니다.
운영이 신뢰를 유지합니다
데이터와 업무 규칙의 변화를 정기적으로 검토하고, 스키마와 검수 기준의 변경이 필요하면 운영 담당자와 조정합니다.
㈜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
- 원격 운영 범위 협의
- 데이터 저장 위치와 접근 권한 설정
고객 클라우드 계정
- 고객 인프라 안에 직접 배포
- 네트워크·보안 정책 협의 반영
- 고객 인프라 정책 안에서 데이터 관리
온프렘 / 망분리
- 외부 연결을 제한하는 격리 구성 협의
- 온프렘 모델 사용 조건 검토
- 현장 운영 범위 별도 협의
자주 묻는 질문
도입 전에 가장 자주 확인하는 조건을 정리했습니다.
어떤 데이터 원천을 연결할 수 있나요?
데이터베이스, ERP·그룹웨어 같은 업무 시스템, 엑셀과 문서 파일을 검토할 수 있습니다. 실제 연결 방식은 원천 시스템의 API·권한·보안 정책과 문서 형식을 확인한 뒤 정합니다.
온톨로지 구축 기간은 얼마나 걸리나요?
원천 데이터 수, 스키마 복잡도, 표준화 상태, 검수 담당자의 가용성에 따라 달라집니다. 진단 단계에서 우선 연결할 업무와 검수 기준을 정한 뒤 일정을 제안합니다.
클라우드 밖으로 데이터를 보내야 하나요?
전용 클라우드, 고객 VPC, 온프렘·망분리 환경을 검토할 수 있습니다. 데이터 이동, 외부 모델 호출, 운영 접근 권한은 고객의 보안 정책과 기술 환경에 맞춰 협의합니다.
답변 정확도와 신뢰도는 어떻게 관리하나요?
객체와 관계에 원천 출처를 연결하고, 답변 정책과 검수 기준을 설정합니다. 기준을 충족하지 못한 질의는 미응답이나 검수 대상으로 처리할 수 있으며, 운영 중 발견한 오류는 변경 이력으로 관리합니다.
어떤 경우에 Ontokit이 적합하지 않나요?
원천 데이터의 접근 권한이 없거나 업무 용어와 책임자가 정해지지 않은 상태라면 바로 구축하기 어렵습니다. 이 경우 데이터 현황과 우선 업무를 정리하는 진단 단계부터 시작하는 편이 적합합니다.
데이터를 연결하는 순간,
회사의 지식이 자산이 됩니다
현재 데이터 환경을 알려주시면, 도입 시나리오와 일정을 제안해 드립니다.