[IT뉴스] 유승재 페르소나 AI 대표 “온톨로지 데이터베이스가 RAG 한계 극복할 것”

“현재 온톨로지(Ontology)는 검색증강생성(RAG)을 보완하는 개념이지만, 페르소나 AI의 목표는 RAG없이 자연어를 활용하는 텍스트 데이터베이스만으로 완전한 AI에이전트를 제공하는 것입니다.”

유승재 페르소나AI 대표는 온톨로지가 현재 RAG의 한계점을 극복할 기술이 될것이라고 강조했다.

현재 RAG는 벡터 데이터베이스(DB)를 구축하고 사용자의 쿼리에 따라 가장 유사도가 높은 답변을 끌어오는 방식이다. 기업내부 자료나 외부 검색엔진을 활용해 출처를 밝히면서 대형언어모델(LLM)의 환각을 줄일 수 있는 기술로 채택됐다.

그러나 기업에서 지식관리시스템(KMS)을 도입할 때 LLM 학습용 데이터셋과 함께 벡터 DB를 별도로 구축해야 하는 어려움이 있었다. 그럼에도 100%의 정확도를 보장할 수 없고, RAG를 위한 별도의 DB를 구축해야 한다는 부담이 컸다.

유 대표는 “이제 의미파악까지 가능한 시맨틱 온톨로지 DB로 벡터 DB없이 지식관리가 가능하다”라며 “자체 개발한 생성AI ‘소나(SONA)’ 온톨로지 자료 구조에 맞게 비정형 데이터를 분석, 생성할 수 있다”라고 설명했다.

이어 “시맨틱 온톨로지를 생성하고 출처가 되는 문서와 비교해 사실 기반의 답변을 줄 수 있다”라며 “벡터 DB에 비해 구축 비용도 절감된다”라고 강조했다.

(이하 생략)