엔터프라이즈 지식 그래프
AI가 기반을 두고 있는 컨텍스트 레이어
데이터는 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크, 엔터프라이즈 애플리케이션 등 수십 개의 시스템에 분산되어 있습니다. 각 시스템은 전체 그림의 일부를 담고 있지만, 그 어떤 시스템도 데이터 조각들 간의 관계를 보여주지는 못합니다. 바로 이 부분이 에이전트의 한계점입니다.
그래프 스튜디오 다양한 소스에서 데이터를 수집하여 엔터프라이즈 지식 그래프를 구축합니다.
모든 소스를 매핑하고, 전체 온톨로지 전반에 걸쳐 관계를 설정하며, 해당 컨텍스트를 모든 곳에서 사용할 수 있도록 합니다.
플랫폼에서 실행되는 모델, 에이전트 및 애플리케이션.
스키마 제약 없이 모든 엔터프라이즈 소스에서 정형 및 비정형 데이터를 수집합니다.
개별 시스템 내에서뿐만 아니라 전체 엔터프라이즈 온톨로지에서 시스템 간의 관계를 매핑합니다.
엔터프라이즈 규모에서 성능 저하 없이 수십억 개의 데이터 포인트를 쿼리할 수 있습니다.
의미론적으로 풍부한 거의 실시간 컨텍스트를 모든 하위 AI 모델 및 에이전트에 제공합니다.
데이터가 애플리케이션에 도달하기 전에 그래프 계층에서 보안 및 거버넌스를 강화하십시오.
인공지능이 놓치고 있던 지름길
데이터 연결 방식에 대한 의미론적 지도가 없으면 모든 에이전트 쿼리는 스키마 검색, 명명 규칙 해결, 추론된 조인, 막다른 길 등 처음부터 다시 시작하게 되며, 실제 답변을 얻기까지 수십 번의 추론 과정을 거쳐야 하고, 각 과정마다 토큰이 소모됩니다.
에이전트에게 모든 도메인에 걸쳐 엔티티 관계에 대한 사전 구축된 맵을 제공하여 모든 쿼리에서 스키마를 검색할 필요가 없도록 합니다.
LLM이 학습 데이터에 포함하지 않는 비즈니스 규칙, 구성 논리 및 도메인 의미론을 인코딩합니다.
AI 가격 책정 방식이 사용량 기반 모델로 전환됨에 따라 에이전트 추론 비용을 줄이세요: 토큰 수 감소, 응답 속도 향상, 쿼리당 비용 절감
스스로 구축되고 성장할수록 더욱 똑똑해지는 지식 그래프
대부분의 기업 지식 그래프 프로젝트는 단일 레코드가 로드되기 전에 온톨로지 설계에 수개월을 소요합니다. Graph Studio는 온톨로지를 자동으로 생성합니다. 기존 데이터 소스를 기반으로 하며 첫날부터 점진적으로 구축됩니다.
기존 데이터 소스에서 온톨로지를 자동 생성하여, 부족한 전문가들이 수개월에 걸쳐 사전 모델링 작업을 수행할 필요가 없습니다.
구성 가능한 그래프마트를 사용하여 점진적으로 구축하세요. 기존 시스템을 재구축하지 않고 도메인을 추가할 수 있습니다.
MCP를 통해 AI 에이전트를 배포하여 건설 속도를 높이세요. 이전에는 몇 주가 걸리던 작업이 이제 며칠 만에 완료됩니다.
기업에서 절대 외부로 유출되지 않는 메모리
가장 가치 있는 기업 지식은 어떤 시스템에 있는 것이 아니라, 데이터의 의미를 맥락 속에서 이해하는 특정 인물들이 보유하고 있습니다. 그들이 회사를 떠나면 그 지식도 함께 사라집니다.
도메인 전문 지식을 문서나 개인에 갇히지 않고 명시적인 온톨로지 관계로 인코딩하십시오.
질의 시 전문가 개입 없이도 모든 상담원과 애플리케이션이 도메인 간 지식을 활용할 수 있도록 지원합니다.
팀 구성이 바뀌더라도 기업 컨텍스트를 유지하세요. 그래프는 구성원이 이직하더라도 그들이 알고 있는 정보를 보존합니다.
기업 전체 환경에 걸쳐 확장 가능하도록 설계되었습니다.
대부분의 지식 그래프 배포는 프로덕션 규모에서 한계에 부딪힙니다. Graph Studio는 바로 그 한계가 나타나는 지점을 해결하기 위해 특별히 설계되었습니다.
기존 그래프마트를 변경하거나 온톨로지를 재구축하지 않고 새로운 도메인과 데이터 소스를 추가할 수 있습니다.
이미 구축된 기업 컨텍스트를 기반으로 모든 후속 AI 프로젝트를 가속화하십시오.
단일 사용 사례에서 기업 전체 배포까지 동일한 아키텍처에서 확장 가능하며, 플랫폼 재구축이 필요하지 않습니다.
자주 묻는 질문
엔터프라이즈 지식 그래프는 데이터 웨어하우스 또는 데이터 레이크와 어떻게 다른가요?
데이터 웨어하우스는 정형화된 레코드를 저장하고, 데이터 레이크는 방대한 양의 원시 데이터를 저장합니다. 하지만 둘 다 시스템 간 데이터 포인트의 관계를 매핑하지는 않는데, AI 모델과 에이전트가 정확하게 추론하는 데 필요한 것은 바로 이러한 관계 매핑입니다. 에이전트가 공급업체, 부품, 주문, 고객 등 다양한 영역에 걸쳐 질문을 던질 때, 데이터 연결 방식을 이해하는 시맨틱 레이어가 필요합니다. Graph Studio는 기존 데이터 인프라를 교체하지 않고 그 위에 시맨틱 레이어를 구축합니다.
지식 그래프를 구축하는 데 얼마나 걸립니까?
기존 방식보다 시간이 적게 소요됩니다. Graph Studio의 데이터 기반 온톨로지 추출 기존 데이터 소스에서 온톨로지를 자동으로 생성합니다. 자동 추출로 시작하여 반복적으로 개선해 나갈 수 있습니다. 그래프는 처음부터 다시 구축할 필요 없이 비즈니스 성장에 맞춰 진화합니다. 대부분의 배포는 단일 고부가가치 사용 사례를 위한 두세 개의 데이터 도메인으로 시작하여 점차 확장해 나갑니다.
데이터를 새로운 시스템으로 옮겨야 할까요?
아니요. 귀하의 데이터는 현재 저장된 원본 시스템에 그대로 남아 있습니다. Graph Studio는 의미론적 오버레이를 생성합니다.데이터를 복사하거나 마이그레이션하지 않고 온톨로지에 따라 소스 시스템의 데이터를 연결하고 컨텍스트화합니다. 소스 시스템은 여전히 신뢰할 수 있는 정보의 원천으로 유지됩니다. 모든 구성, 온톨로지, 보안 규칙 및 변환 로직은 그래프 상태와 관계없이 독립적으로 유지됩니다.