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Research Trends

Core Research Summary

지식 그래프를 통한 신뢰할 수 있는 그라운딩

AI 모델의 환각 현상을 방지하고 데이터 간의 관계를 명확히 정의하여 사실에 기반한 답변을 생성하는 핵심 기술 체계 분석.

1

환각 방지와 신뢰성 확보의 필연성

거대언어모델(LLM)의 뛰어난 문장 생성 능력 이면에 존재하는 허구 정보 생성인 '환각(Hallucination)' 현상 해결이 최우선 과제임. 지식 그래프는 정형 및 비정형 데이터를 통합하여 도메인 맥락에 부합하는 구조화된 지식을 공급함으로써 AI 답변의 신뢰도를 근본적으로 개선함.

2

데이터 연결 및 맥락화 메커니즘

  • 데이터 통합 및 엔티티 연결

    텍스트, 표, 수치 등 산재된 정보를 '엔티티'와 '관계' 단위로 구조화하여 입체적 지식 지도 구축함.

  • 시맨틱 레이어(Semantic Layer) 적용

    비즈니스 용어와 기술 데이터를 매핑하여 사용자 질문 의도를 정확히 파악하고 일관된 전문 용어 사용을 유도함.

  • GraphRAG 기술 고도화

    기존 검색 증강 생성(RAG)에 지식 그래프 구조를 결합하여 정교한 사실 기반 정보 추출 및 추론 성능 극대화함.

3

전략적 비즈니스 가치

정확성

검증된 사실(Ground Truth) 기반의 답변 생성으로 환각 현상의 획기적 감소 실현함.

투명성

데이터 연결 추적을 통한 답변 근거(Provenance) 확보 및 신뢰 가능한 출처 제시 가능함.

전문성

산업별 고유 전문 지식 및 복잡한 기술적 맥락을 정확하게 반영한 고도화된 서비스 제공함.

4

실무 적용 사례

통신 네트워크 운영 최적화

장비 목록, 변경 이력, SLA를 지식 그래프로 연결하여 장애 원인 진단 및 대응 자동화 체계 구축함.

과학 연구 지원 (Co-Scientist)

실험 데이터와 기존 문헌의 결합을 통해 명확한 증거 링크를 제공하여 연구 재현성 및 신뢰성 증대함.

Conclusion

지식 그래프 기반 그라운딩은 AI Co-Scientist와 같은 차세대 지능형 시스템이 단순 보조를 넘어 실질적인 연구 워크플로우를 수행하고 신뢰할 수 있는 성과를 창출하기 위한 필수적 기술 토대임.