질의에서 확인할 점
참조한 테이블과 컬럼이 존재하는지, 조인과 집계 기준이 업무 의미에 맞는지, 요청자에게 조회 권한이 있는지 확인해야 합니다.
ONDO AI ONTOLOGY는 사내에 흩어진 데이터를 지식 그래프로 정리하고, 대화형 AI가 그 지식을
이해·활용하도록 연결하는 지식 코어입니다. AI가 답하기 전, 그 답의 근거가 실제로 존재하는지
그래프에 먼저 묻습니다.
스키마·업무 용어 연결 · 실행 전 SQL 구조 대조 · 검증 거부 사유 확인 · 사람 승인 후 지식 반영
자연어로 생성한 조회문에는 실제 스키마에 없는 테이블·컬럼·조인이 포함될 수 있습니다. ONDO AI ONTOLOGY는 조회문 생성과 구조 검증을 나누고, 등록된 그래프와 코드로 실행 전에 대조합니다. 구조가 맞는 조회문도 업무상 의미와 집계 기준은 별도로 확인해야 합니다.
조회에 쓸 지식을 제공하는 단계와 생성된 SQL을 실행 전에 검증하는 단계를 나눕니다. 등록한 스키마·업무 규칙과 실제 실행 권한을 함께 관리합니다.
참조한 테이블과 컬럼이 존재하는지, 조인과 집계 기준이 업무 의미에 맞는지, 요청자에게 조회 권한이 있는지 확인해야 합니다.
생성된 SQL을 등록된 지식 그래프와 검증 규칙에 대조합니다. 위반을 거부하고 사유를 남겨 재작성과 그래프 보완에 활용합니다.
자연어로 물으면 사내 데이터를 질의해 답을 만듭니다. ONDO AI가 SQL을 검증해 없는 사실은 만들지 않습니다.
아래는 실제 운영 중인 ONDO AI 워크스페이스 화면 그대로입니다 — 조건을 넣고 묻자, 사내 데이터에서 원가율 TOP10을 표로 돌려줍니다.
결과가 나왔습니다! 정리해서 보여드립니다.
| 원가율 순위 | 스타일코드 | 상품명 | 확정 소비자가 | 원가율 (%) | 판매율 (%) | 업체코드 | 업체명 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 5 | NDTS5B899IV | 네이비 쿨터치 스트라이프 카라티 | 139,000 | 15.7 | 56.5% | 0000103026 | (주)한성에이앤디 |
| 7 | NDTS5B404NV | 쿨라이트 네이비 C/P 피케 폴로셔츠 | 159,000 | 16.0 | 47.0% | 0000303572 | Pacific Apparel Ltd |
| 7 | NDTS5B404BR | 쿨라이트 브라운 C/P 피케 폴로셔츠 | 159,000 | 16.0 | 44.2% | 0000303572 | Pacific Apparel Ltd |
| 7 | NDTS5B404BG | 쿨라이트 베이지 C/P 피케 폴로셔츠 | 159,000 | 16.0 | 42.8% | 0000303572 | Pacific Apparel Ltd |
| 7 | NDTS5B404BK | 쿨라이트 블랙 C/P 피케 폴로셔츠 | 159,000 | 16.0 | 41.8% | 0000303572 | Pacific Apparel Ltd |
| 7 | NDTS5B404LB | 쿨라이트 라이트블루 C/P 피케 폴로셔츠 | 159,000 | 16.0 | 40.5% | 0000303572 | Pacific Apparel Ltd |
| 7 | NDTS5B404LG | 쿨라이트 라이트그린 C/P 피케 폴로셔츠 | 159,000 | 16.0 | 35.8% | 0000303572 | Pacific Apparel Ltd |
| 7 | NDTS5B404BL | 쿨라이트 블루 C/P 피케 폴로셔츠 | 159,000 | 16.0 | 31.6% | 0000303572 | Pacific Apparel Ltd |
| 1 | NDTS5B897NV | 네이비 로고자수 반팔티셔츠 | 109,000 | 12.7 | 26.3% | 0000103026 | (주)한성에이앤디 |
| 3 | NDTS5B898NV | 네이비 로고자수 반팔카라티셔츠 | 139,000 | 14.9 | 23.3% | 0000103026 | (주)한성에이앤디 |
문서와 스키마에서 뽑아낸 지식을 그래프에 쌓고, AI가 답하기 전 그 그래프로 검증합니다. 사람은 그래프를 실시간으로 보며 다듬습니다.
사내 문서(이미지 포함)에서 업무 용어를 LLM이 자동 추출합니다.
스키마·용어를 그래프에 멱등 적재 — 사람이 고친 내용은 재적재해도 보존됩니다.
지식 그래프가 뷰·컬럼·조인·용어의 단일 진실원본이 됩니다.
대화형 AI가 질문에 맞는 테이블·컬럼·조인을 그래프에서 먼저 찾습니다.
실행 전, 생성된 SQL을 그래프와 대조 — 위반 시 거부하고 재작성을 유도합니다.
조회문 생성과 실행 전 검증을 분리합니다. 등록된 구조·규칙을 대조하고, 답변의 업무상 의미와 권한은 함께 확인합니다.
조회할 데이터와 업무 질문을 정하고, 구조 검증·실행 권한·답변 검토를 나눠 확인합니다. 도입 검증은 고객의 스키마와 대표 질문으로 진행합니다.
| 준비 자료 | DB 스키마·업무 용어·대표 질문·조회 권한과 집계 기준 |
|---|---|
| 구조 검증 | 등록된 테이블·컬럼·조인과 생성 SQL을 실행 전에 대조 |
| 출력과 이력 | 질의 결과·참조 근거·검증 거부 사유와 수정 이력 |
| 적용 조건 | 연결 대상 DB·지원 SQL 구문·스키마 갱신 및 실행 경로를 도입 시 확인 |
| 의미와 권한 | 지표 정의·집계 결과·데이터 접근 권한은 별도 검토 |
| 검증 방법 | 대표 질문과 오답·거부 사례를 정해 정답률·시도 횟수·오탐을 함께 확인 |
구조 검증은 답변의 정확성이나 모든 오류의 차단을 보장하지 않습니다. 적용 범위와 성능은 실제 데이터·질문·모델·실행 환경에서 확인합니다.
관련 구축 경험 — 기업용 AI 플랫폼 구축
사내 질의 게이트웨이와 권한·사용량 운영 경험이 지식 코어의 출발점이 됐습니다.
지금은 지식 그래프 기반 지식 코어가 완성 단계입니다. 다음 단계는 형식 추론이 가능한 온톨로지로의 확장입니다.
스키마와 업무 용어를 그래프로 연결하고 시각적으로 검토하는 저장·조회 구조를 설계했습니다.
스키마·용어 정리, SQL 검증 게이트, 실시간 큐레이션, 개선 피드백 루프까지 완성해 사내 AI 개발 TFT에서 파일럿으로 운영 중입니다.
OWL 기반 형식 추론과 값 도메인·계층 구조를 확장하는 단계입니다. 적용할 추론 규칙과 기존 그래프 구조의 호환성을 검토합니다.