규정과 매뉴얼, 데이터 정의, 업무 문서와 전문가의 설명에서 개념과 관계, Business Rules, 예외와 판단 근거를 구조화합니다. 검증과 승인, 변경관리 기준을 적용하고 Agent와 Application이 사용할 수 있는 Knowledge Service로 구현합니다.
RAG는 관련 문서를 찾고 답변을 만드는 데 유용합니다. 그러나 동일한 용어의 다른 의미, 규칙의 적용 조건과 예외, 서로 상충하는 근거와 승인 상태까지 관리하려면 Knowledge 구조와 Business Rules가 필요합니다.
업무 개념과 속성, 관계, 상태와 이벤트를 정의해 문장 안의 단어가 아니라 업무 맥락으로 해석합니다.
계산 기준과 판단 조건, 임계값, 적용 순서, 예외와 승인 절차를 명시합니다.
각 지식의 출처와 적용 시점을 기록하고 서로 다른 주장은 근거와 조건을 비교할 수 있도록 구분합니다.
소유자와 승인 상태, 버전, 접근권한과 변경 영향을 관리해 Agent가 사용할 수 있는 지식의 경계를 정합니다.
핵심 업무 개념과 속성, 관계, 상태, 이벤트, 책임과 판단 맥락을 정의합니다.
문서와 데이터, 규정, 조직, 업무 객체와 판단 근거를 식별 가능한 Node와 관계로 구성합니다.
원천에서 지식 후보를 추출하고 Entity Resolution, 관계 매핑, 중복과 상충 처리를 구현합니다.
업무 질문과 지표, 판단 조건, 임계값, 예외, 승인과 실행 조건을 구조화합니다.
Agent와 Application이 Knowledge를 조회·검색·탐색하고 필요한 관계와 근거를 사용할 수 있도록 서비스화합니다.
출처와 소유자, 품질 상태, 버전, 권한, 승인, 변경과 폐기 절차를 적용합니다.
개체와 관계를 그래프로 표현하는 것만으로는 업무에서 사용할 수 없습니다. 무엇을 같은 개체로 볼지, 어떤 관계를 허용할지, 상충하는 지식과 변경을 어떻게 처리할지를 명시적인 규칙으로 정의합니다.
개체의 고유 식별자와 명칭, 속성, 개체와 관계의 업무 의미와 적용 범위를 정의합니다.
중복 개체의 통합 기준과 서로 다른 주장, 예외, 적용 시점이 충돌할 때의 처리 원칙을 정합니다.
필수 속성과 허용 관계, 값의 범위, 완전성과 일관성 검사를 규칙으로 적용합니다.
출처와 근거, 소유자, 유효기간, 승인 상태와 사용할 수 있는 지식의 범위를 관리합니다.
사용자와 Agent의 접근권한, 버전, 변경·폐기 절차와 변경이 Agent·Application에 미치는 영향을 관리합니다.
실제 업무 질문을 이용해 필요한 지식과 근거를 제공하는지 확인하고 누락과 미확정 영역을 찾습니다.
문서와 데이터에서 개체·관계·Business Rules를 추출하고, Schema 기반 Ontology 모델링, Entity Resolution, 근거 대조, Multi-Model Review와 품질 검증을 거쳐 관리 가능한 Knowledge로 구축합니다. 승인 상태와 버전, 변경 영향도 같은 기준으로 지속적으로 관리합니다.
규정과 매뉴얼, 데이터 사전, SQL, 보고서와 인터뷰 기록에서 업무 개념과 관계, 규칙 후보와 근거 위치를 추출합니다.
대상 업무의 개체 유형과 속성, 허용 관계와 출력 구조를 Schema로 정의해 추출 범위와 표현 방식을 통제합니다.
명칭과 코드가 다른 동일 개체를 식별하고 문서·데이터·업무 객체와 근거 사이의 관계를 연결합니다.
복수 LLM의 결과를 비교하고 추출한 지식을 원문과 데이터 정의에 대조해 누락, 과도한 해석과 상충 항목을 찾습니다.
식별자와 필수 속성, 허용 관계, Business Rules와 실제 업무 질문을 이용해 구조와 내용의 품질을 검사합니다.
확인된 내용과 미확정 내용을 구분하고 승인 상태, 버전, 변경·폐기 이력과 Agent·Application에 미치는 영향을 관리합니다.
Ontology, Business Rules, 출처와 검증 기준은 특정 제품과 독립적으로 관리합니다. 실제 저장·검색·탐색·추론 구조는 데이터 규모, 질의 방식, 보안과 운영 환경에 따라 Snowflake, 관계형·그래프 저장소, 검색 서비스와 API를 조합해 구성합니다.
Ontology Schema, 개체와 관계, Business Rules와 Provenance Model을 구현 제품과 분리해 정의합니다.
원천 수집, LLM 추출, Entity Resolution, 규칙·근거 검증과 승인된 Knowledge 반영 절차를 자동화 가능한 파이프라인으로 구성합니다.
테이블과 관계형 저장소, Graph Database, 검색 인덱스 중 데이터 형태와 관계 탐색, 성능 요건에 필요한 저장 구조를 선택합니다.
Keyword·Vector·Graph 검색과 Query, API를 조합해 RAG와 Agent가 필요한 Knowledge와 근거에 접근하도록 합니다.
원천 데이터의 접근권한을 유지하고 Knowledge의 권한, 출처, 승인 상태, 사용 이력과 변경 추적 기준을 적용합니다.
Snowflake·Cloud·On-Premise·Hybrid 환경에 맞춰 구성하고 모델과 Schema, Pipeline과 Service의 배포·변경 단위를 관리합니다.
질문과 관련된 문서, 개념과 근거를 찾고 출처와 적용 범위를 확인할 수 있도록 제공합니다.
Agent가 분석할 지표와 확인 순서, 판단 조건과 예외, 결과에 제시할 근거로 Knowledge를 사용합니다.
업무 조건과 승인 규칙에 따라 다음 검토 항목과 대안을 준비하고 사람의 승인 절차에 반영합니다.
규정과 데이터 정의가 바뀔 때 관련 개념, 규칙, Agent와 Application에 미치는 영향을 확인합니다.
대상 업무와 문서·데이터, 반복되는 질문, 현재의 판단 기준과 활용할 Agent·Application을 확인하고 Ontology와 Knowledge Graph 구축 범위를 검토합니다.
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