단순한 텍스트 검색은 잊어라! 데이터의 관계망을 활용해 문맥을 이해하는 차세대 AI 기술, OAG가 어떻게 기존 한계를 뛰어넘었을까요?
지난 몇 년간 엔터프라이즈 AI 분야에서 RAG(검색 증강 생성)는 대언어모델(LLM)의 환각 문제를 해결하는 핵심 기술로 주목받았습니다. 그러나 단순히 벡터 저장소에서 키워드나 의미 검색을 통해 문서를 검색하는 RAG 방식만으로는 복잡한 비즈니스 요구사항을 충분히 만족할 수 없다는 한계가 드러났습니다. 이제 차세대 기술인 OAG(온톨로지 증강 생성)가 새로운 지평을 열고 있습니다.
OAG가 RAG의 한계를 극복하는 방식
OAG의 핵심 차이점은 구조화된 데이터 모델인 온톨로지를 활용한다는 점입니다. 기존 RAG는 방대한 문서 더미에서 키워드 매칭이나 벡터 유사성에 의존했다면, OAG는 데이터 간의 관계망(그래프)을 통해 문맥적으로 연관된 정보를 정확히 추출합니다.
이 차이가 실무에서 얼마나 중요한지 생각해보세요. RAG 기반 시스템에서는 관련 문서를 모두 검색했음에도 불구하고 문서 간의 연결고리를 놓치곤 합니다. 하지만 OAG는 온톨로지 내의 객체들 사이의 관계를 사전에 정의하고 있어, LLM이 실시간 데이터 객체를 조회하여 컨텍스트 윈도우에 주입할 수 있습니다.
환각 문제 해결의 혁신
LLM의 고질적 문제인 환각(hallucination)은 모델이 학습 데이터에만 의존할 때 발생합니다. OAG는 이 문제를 근본적으로 해결합니다. 사용자가 질문을 던질 때, LLM은 더 이상 사전 학습된 지식만으로 답변하지 않습니다. 온톨로지를 통해 현재의 정확한 데이터에 접근하여 최신 정보를 바탕으로 한 신뢰성 높은 답변을 제공하는 것입니다.
예를 들어, “지난 분기의 매출 성장률은?”이라는 질문이 들어왔을 때, RAG는 과거 보고서 문서를 검색할 수 있지만, OAG는 온톨로지 내의 재무 데이터 객체에 직접 접근하여 가장 최신의 정확한 수치를 제공할 수 있습니다.
OAG의 실제 구현 예시
Palantir의 AIP(Artificial Intelligence Platform)에서 OAG의 실제 구현을 볼 수 있습니다. AIP는 거대한 하나의 프롬프트에 의존하지 않고, 입력(Input), 처리(Process), 출력(Output)을 담당하는 블록들의 체인 구조로 설계되었습니다.
LLM이 문제를 해결할 때 활용하는 도구들은 다음과 같습니다:
- 데이터 조회 도구: 온톨로지 내 객체의 실시간 조회로 최신 정보 확보
- 로직 실행 도구: Python, TypeScript 함수 호출로 복잡한 계산 수행
- 액션 도구: 외부 API 호출, 트랜잭션 처리 등 다양한 작업 자동화
이러한 구조는 단순히 강력한 답변을 제공하는 것을 넘어서, 개발자가 각 단계의 추론 과정을 투명하게 확인할 수 있는 Chain of Thought 디버깅을 가능하게 합니다.
OAG가 엔터프라이즈 환경에서 중요한 이유
엔터프라이즈 환경은 높은 정확성, 투명성, 규제 준수를 요구합니다. OAG는 이 모든 요구사항을 동시에 충족합니다. 온톨로지 기반의 구조화된 접근법은 데이터 품질을 보장하고, 결과의 추적 가능성을 제공하며, 복잡한 비즈니스 로직을 체계적으로 구현할 수 있게 합니다.
단순한 텍스트 검색에서 벗어나 데이터의 관계망을 활용하는 OAG는, 오늘날 AI 기술을 진정한 의미의 엔터프라이즈 솔루션으로 격상시키고 있습니다.
2. 온톨로지로 무장한 AI: OAG의 기술적 비밀
LLM의 고질병, 환각(Hallucination) 문제를 해결하는 방법
AI 모델이 학습 데이터에 없는 정보를 마치 사실인 것처럼 생성하는 환각 현상은 엔터프라이즈 환경에서 치명적 결함입니다. 특히 금융, 의료, 법무 등 정확성이 생명인 분야에서는 단 하나의 거짓 정보도 조직 전체의 신뢰도를 무너뜨릴 수 있습니다.
기존의 RAG(검색 증강 생성) 기술이 이 문제를 부분적으로 완화했다면, OAG(Ontology-Augmented Generation)는 근본적인 해결책을 제시합니다. 온톨로지라는 구조화된 데이터 모델을 통해 LLM의 추론 과정을 데이터로 견고하게 고정하는 방식입니다.
RAG에서 OAG로의 진화: 무엇이 달라졌나?
RAG는 벡터 저장소에서 키워드나 의미 검색을 통해 관련 문서를 검색한 후, 이를 프롬프트에 추가하여 LLM에 맥락을 제공하는 방식입니다. 이 접근법은 혁신적이었지만, 여전히 한계가 있습니다. 검색 알고리즘이 완벽한 관련 문서를 찾지 못할 수 있고, 문서 간의 복잡한 관계를 충분히 포착하지 못하기 때문입니다.
반면 OAG는 온톨로지 내의 실시간 데이터 객체를 직접 조회합니다. 온톨로지는 단순한 텍스트 모음이 아니라, 데이터 간의 관계망(그래프)으로 구성된 구조화된 지식 체계입니다. 예를 들어 “고객”, “주문”, “제품”, “배송” 같은 엔티티들이 명확한 관계로 연결되어 있어, LLM이 사용자의 질문에 답할 때 필요한 정확한 데이터를 즉시 탐색할 수 있습니다.
실시간 컨텍스트 주입으로 신뢰성을 높이는 메커니즘
OAG의 가장 강력한 특징은 컨텍스트 윈도우에 주입되는 데이터의 신뢰성입니다. 사용자가 질문을 던지면, LLM은 사전 학습된 지식에만 의존하지 않고 온톨로지로부터 실시간으로 데이터를 가져옵니다.
이 과정을 구체적으로 살펴보면:
- 의도 파악: LLM이 사용자 질문을 분석하여 필요한 데이터 객체와 속성을 식별합니다.
- 온톨로지 조회: 식별된 엔티티를 온톨로지에서 조회하여 최신 데이터를 획득합니다.
- 관계 탐색: 엔티티 간의 관계를 따라가며 필요한 모든 컨텍스트를 수집합니다.
- 컨텍스트 윈도우 구성: 수집된 실시간 데이터를 LLM의 입력에 주입합니다.
이러한 구조는 LLM이 “학습 데이터에 없는 정보를 만들어낼 여지”를 원천적으로 차단합니다. 필요한 정보가 온톨로지에 없다면 LLM은 그 사실을 명확히 인지하고, 있는 정보만으로 답변하거나 추가 정보가 필요함을 표현할 수 있습니다.
Palantir AIP의 블록 기반 아키텍처: 투명성의 새로운 기준
실제 엔터프라이즈 환경에서 이러한 OAG 개념을 구현한 대표 사례는 Palantir의 AIP(Artificial Intelligence Platform)입니다. AIP는 거대한 하나의 프롬프트가 아니라, 입력(Input), 처리(Process), 출력(Output)을 담당하는 블록들의 체인 구조로 설계되었습니다.
LLM 사용 블록에서 모델은 문제 해결을 위해 세 가지 도구를 활용합니다:
데이터 조회 도구 온톨로지 내의 객체를 실시간으로 조회합니다. 이는 가장 최신의, 가장 정확한 데이터를 보장하며, RAG의 벡터 기반 검색과는 달리 구조화된 관계를 통해 정확한 정보 추출을 가능하게 합니다.
로직 실행 도구 Python, TypeScript와 같은 프로그래밍 언어로 작성된 함수를 호출하여 복잡한 계산을 수행합니다. 이는 단순한 텍스트 생성을 넘어, 수학적 연산, 통계 분석 등 정밀한 처리를 필요로 하는 작업에 필수적입니다.
액션 도구 외부 API 호출, 데이터베이스 트랜잭션 처리 등 시스템과의 상호작용을 가능하게 합니다. 이를 통해 AI가 단순히 정보 제공에 그치지 않고 실제 업무를 자동화할 수 있습니다.
이러한 블록 기반 구조는 Chain of Thought 디버깅을 가능하게 합니다. 개발자는 AI가 내린 결론에 이르기까지의 각 단계별 추론 과정을 투명하게 확인할 수 있으며, 문제 발생 시 정확히 어느 블록에서 오류가 발생했는지 파악할 수 있습니다.
분석 계보(Analysis Provenance): AI의 블랙박스를 열다
OAG 기반 시스템의 또 다른 혁신은 분석 계보 기능입니다. 이는 AI의 결론이 정확히 어떤 데이터와 논리적 단계를 거쳐 나왔는지를 역추적할 수 있는 메커니즘입니다.
규제가 엄격한 산업에서 이 기능의 가치는 아무리 강조해도 부족합니다:
- 금융권: “이 고객에게 대출을 승인하지 않은 이유”를 온톨로지의 특정 데이터 포인트까지 추적 가능
- 의료: “이 진단에 도달한 근거”를 명확히 기록하여 의료진의 판단 검증 용이
- 법무: “이 법적 의견의 기초”가 어떤 법령과 선례인지 명확히 제시
이는 AI의 신뢰성을 한 단계 높이는 것을 넘어, AI 시스템 자체를 감시 가능하고 책임 추적 가능한 도구로 전환하는 변화입니다.
데이터 보안과 규제 준수의 통합
OAG 구현에 있어 기술적 정확성만큼 중요한 것이 보안입니다. 온톨로지 기반 시스템에서는 데이터 행(Row)이나 속성(Property) 단위의 마킹 체계가 도입되어 1급 비밀, PII(개인식별정보) 등을 세밀하게 관리합니다.
이는 다음을 의미합니다:
- LLM이 접근할 수 있는 데이터의 범위를 권한에 따라 자동으로 제한
- 민감한 정보가 실수로 응답에 포함될 가능성을 원천 차단
- 감사(Audit) 로그를 통해 누가 어떤 데이터에 접근했는지 추적
현실의 과제와 진화 방향
현재 다양한 LLM 모델들이 OAG 환경에서 평가 중이며, 한 가지 흥미로운 발견이 있습니다. 한국어 Tool Calling에서의 약세입니다. 이는 영어 중심으로 학습된 모델들이 한국어로 외부 도구를 호출하고 온톨로지를 쿼리하는 과정에서 정확도가 떨어진다는 뜻입니다. 이는 추론 모델의 한국어 특화 이해도 강화가 실무 적용의 핵심 과제임을 시사합니다.
동시에 기술 민주화도 진행 중입니다. Dify 같은 노코드 개발 플랫폼들이 RAG 품질 관리를 중심으로 진화하고 있어, OAG의 개념을 더 많은 조직과 개발자들이 접근 가능한 형태로 수용할 수 있게 되고 있습니다.
온톨로지로 무장한 OAG는 단순한 기술 진화를 넘어, AI가 엔터프라이즈 환경에서 신뢰할 수 있는 도구로 거듭나는 데 필수적인 변화입니다. 환각을 억제하고, 투명성을 확보하고, 규제를 준수하면서도 강력한 자동화를 실현할 수 있는 이러한 기술이야말로 진정한 의미의 엔터프라이즈 AI 시대를 열어가고 있습니다.
3. 현장에서 빛나는 OAG: 공공 부문과 Palantir AIP의 실무 적용
한국 공공기관에서 AI는 어떻게 업무를 혁신하는가? 이 질문에 대한 답은 이미 현장에서 구체적으로 나타나고 있습니다. RAG 벡터 DB 협업부터 블록 기반 아키텍처까지, 온톨로지 증강 생성 기술이 실제 업무 프로세스를 어떻게 변화시키고 있는지 살펴보겠습니다.
공공 부문의 협업형 Agent 네트워크: RAG의 진화된 형태
전통적인 RAG 기술이 단순히 벡터 저장소에서 관련 문서를 검색하는 방식이었다면, 공공 부문에서는 한 단계 진화된 협업 모델을 구현하고 있습니다. 각 기관별로 자체 RAG 벡터 DB를 운영하면서 동시에 법령과 정책 정보를 담당하는 공통 Agent와 API로 연결되어 있습니다.
이 구조의 장점은 명확합니다. 예를 들어 민원 처리 업무 흐름을 보면, 먼저 각 기관의 Agent가 보유한 RAG 벡터 DB에서 해당 민원 사례와 유사한 과거 기록을 검색합니다. 그 다음 공통 Agent에 접속하여 최신 정책과 법령 정보를 실시간으로 조회한 후, 이를 종합하여 보고서를 자동으로 생성하는 식입니다. “민원 분석(기관 Agent) → 정책 검토(공통 Agent) → 보고서 생성”이라는 복합 업무가 완전히 자동화되는 것입니다.
현장 평가 결과는 고무적입니다. 모델 성능이 85~90% 수준에 도달했으며, 이는 상당히 실용적인 수준입니다. 다만 한국어 특화 이해도, 특히 추론 과정에서 한국어 Tool Calling의 정확성이 중요한 과제로 드러났습니다. 복잡한 한국어 문맥을 이해하고 적절한 도구를 호출하는 능력이 한층 더 강화되어야 현장 적용이 더욱 원활해질 것으로 예상됩니다.
Palantir AIP의 블록 기반 아키텍처: 투명성과 확장성의 결합
Palantir의 인공지능 플랫폼(AIP)은 전혀 다른 철학으로 설계되었습니다. 거대한 하나의 프롬프트가 모든 것을 처리하는 방식이 아니라, 입력(Input), 처리(Process), 출력(Output)을 담당하는 블록들을 체계적으로 연결하는 구조입니다.
LLM을 활용하는 처리 블록에서 모델은 문제 해결을 위해 정확히 세 가지 도구에 접근할 수 있습니다:
첫째, 데이터 조회 도구는 온톨로지 내의 객체를 실시간으로 검색합니다. 이것이 OAG의 핵심입니다. RAG와 달리, 단순한 텍스트 유사도가 아니라 데이터 간의 관계망(그래프)을 통해 문맥적으로 정확히 연관된 정보를 추출하므로 환각(hallucination) 문제를 크게 억제합니다.
둘째, 로직 실행 도구를 통해 Python이나 TypeScript 함수를 직접 호출할 수 있습니다. 이는 단순한 정보 검색을 넘어 복잡한 계산, 데이터 변환, 비즈니스 로직 실행을 가능하게 합니다.
셋째, 액션 도구로는 외부 API 호출부터 데이터베이스 트랜잭션 처리까지 실행합니다. 즉, AI가 단순히 답변만 하는 것이 아니라 실제로 시스템을 조작하고 변화를 일으킬 수 있습니다.
투명성과 감시 가능성: 블랙박스 문제의 해결
이 블록 구조의 가장 큰 장점은 Chain of Thought 디버깅을 가능하게 한다는 점입니다. 개발자와 감시자는 AI의 추론 과정 각 단계를 투명하게 확인할 수 있습니다. 어떤 데이터를 조회했는지, 어떤 계산을 수행했는지, 왜 그런 결론에 도달했는지가 명확히 기록됩니다.
더욱 중요한 것은 분석 계보(Analysis Provenance) 기능입니다. AI의 최종 결론이 어떤 데이터 소스와 어떤 논리적 단계를 거쳐 도출되었는지 역추적할 수 있습니다. 이는 감시, 감독, 규제 준수에 필수적입니다. AI의 결정이 부당하거나 차별적이었을 때, 그 원인을 정확히 파악하고 시정할 수 있기 때문입니다.
보안과 규제 준수: 데이터 민감도 관리
OAG 환경에서는 보안도 함께 진화합니다. 온톨로지의 각 데이터 행(Row)이나 속성(Property) 단위로 민감도 마킹 체계를 도입하여 1급 비밀이나 PII(개인식별정보) 같은 민감한 정보를 세밀하게 관리합니다. LLM이 쿼리를 수행할 때, 사용자 권한과 데이터 분류에 따라 접근 가능한 정보만 필터링되므로 무단 정보 유출이 원천 차단됩니다.
현장의 목소리: 한국어 특화의 중요성
여러 LLM 모델들이 현재 공공 부문에서 평가 중입니다. 흥미로운 점은 한국어 Tool Calling에서의 약세입니다. 이는 영어 기반의 대형 모델들도 한국어의 복잡한 문법 구조와 의존성을 완벽하게 처리하는 데 한계가 있다는 의미입니다. 추론 모델의 한국어 특화 이해도 강화가 실무 적용의 핵심 과제로 부상한 이유입니다.
동시에 주목할 만한 변화가 일어나고 있습니다. Dify 같은 노코드 개발 플랫폼들이 RAG 품질 관리를 중심으로 진화하면서, 고도의 기술 전문성이 없는 조직도 OAG 기반 시스템을 구축할 수 있게 되었습니다. 기술 민주화가 진행 중인 것입니다.
공공 부문의 이러한 실험과 시도들은 단순한 파일럿 프로젝트가 아닙니다. 민원 처리, 정책 분석, 규정 준수 같은 실제 업무에서 AI가 얼마나 효과적일 수 있는지, 그리고 어떤 과제가 남아 있는지를 명확히 보여주는 현장의 목소리입니다.
섹션 4: 보안과 투명성의 새로운 기준: OAG의 분석 계보와 개인정보 보호
AI가 내리는 결론의 출처를 추적할 수 있다면 어떨까요? 기존의 RAG 기술이 검색과 생성의 효율성을 높였다면, OAG(온톨로지 증강 생성)는 한 걸음 더 나아가 AI의 의사결정 과정을 완전히 투명하게 만드는 기술입니다. 특히 금융, 의료, 공공 부문 같은 규제가 엄격한 분야에서 이러한 투명성은 단순한 편의를 넘어 필수 요구사항이 되고 있습니다.
데이터 단위 마킹으로 구현하는 세분화된 접근제어
OAG의 보안 체계는 전통적인 시스템 수준의 접근제어를 넘어 데이터 행(Row)과 속성(Property) 단위에서 마킹 체계를 운영합니다. 이는 동일한 데이터베이스 내에서도 사용자의 권한에 따라 접근 가능한 정보 범위를 극도로 세분화할 수 있다는 의미입니다.
예를 들어, 1급 비밀 정보, PII(개인식별정보), 민감한 의료 기록 등이 같은 온톨로지 내에 존재할 때, 각 데이터 요소에 보안 태그를 부여함으로써 권한이 없는 사용자에게는 해당 정보가 LLM의 컨텍스트 윈도우에 절대 주입되지 않도록 합니다. 이는 RAG 시대의 벡터 저장소 검색에서는 구현하기 어려웠던 세밀한 제어 메커니즘입니다.
분석 계보: AI의 블랙박스를 해체하는 핵심 기술
OAG의 가장 혁신적인 보안 기능은 분석 계보(Analysis Provenance) 체계입니다. 이는 단순히 “AI가 어떤 답을 제시했는가”에만 그치지 않고, 그 결론에 도달하기 위해 어떤 데이터를 참조했으며, 어떤 논리적 단계를 거쳤는지를 역추적 가능하게 만드는 기능입니다.
구체적으로, Palantir의 AIP(Artificial Intelligence Platform)에서 구현된 분석 계보는 다음과 같이 작동합니다:
- 데이터 출처 기록: LLM이 온톨로지 내에서 조회한 모든 데이터 객체를 기록
- 추론 단계 로깅: Chain of Thought를 통해 각 추론 단계와 그에 사용된 도구(데이터 조회, 로직 실행, 액션 도구)를 명시적으로 기록
- 감사 추적(Audit Trail): 최종 결론에 도달할 때까지의 전체 경로를 누가, 언제, 어떤 권한으로 수행했는지 기록
이러한 구조는 규제 당국의 감시, 법적 분쟁 해결, 내부 품질 관리 측면에서 엄청난 가치를 제공합니다. AI 결론에 오류가 있었을 때, 단순히 “모델이 잘못 판단했다”는 식의 막연한 설명이 아니라, 정확히 어디서 어떤 이유로 잘못되었는지를 명확히 파악할 수 있기 때문입니다.
규제 준수를 위한 투명성의 경제학
기존 AI 시스템에서 규제 준수는 주로 사후적 감시(post-audit)에 의존했습니다. 반면 OAG의 분석 계보는 사전 예방적 감시(preventive governance)를 가능하게 합니다. 예를 들어, 금융 기관에서 대출 거부 결정을 내렸을 때, 그 결정이 불공정한 차별(예: 인종, 성별 기반)을 포함했는지를 사후적으로 검증할 수 있는 것입니다.
더욱 중요한 것은 이러한 투명성이 신뢰 비용을 대폭 감소시킨다는 점입니다. 데이터 보호 규정(GDPR, 개인정보보호법)을 준수하는 과정에서의 감시 비용, 감사 인력, 법률 자문 비용 등이 자동화되고 체계화되기 때문입니다.
공공 부문에서의 적용: 민원 처리의 투명화
한국의 공공 부문 AI 통합 모델은 이러한 원칙을 실무에 적용하고 있습니다. 기관별 Agent가 RAG 기반의 벡터 데이터베이스에서 민원 정보를 검색하고, 공통 Agent가 법령·정책 정보를 제공할 때, 각 단계에서 어떤 정보가 사용되었는지를 명확히 기록합니다. 결과적으로 시민이 “왜 내 민원이 이렇게 처리되었는가”를 추적할 수 있는 권리가 보장되는 것입니다.
개발자를 위한 투명한 디버깅 환경
분석 계보는 단순히 규제 준수 도구가 아닙니다. 개발자들이 AI 시스템의 오류를 효율적으로 디버깅할 수 있도록 돕는 개발 도구이기도 합니다. Palantir AIP의 블록 기반 아키텍처에서 각 단계의 추론 과정이 시각적으로 표현되면, 개발자는:
- 어느 단계에서 예상과 다른 데이터가 반환되었는지 확인
- 로직 실행 도구에서 계산 오류가 발생했는지 검증
- 외부 API 호출의 응답이 기대값과 다른지 확인
이러한 일들을 빠르게 수행할 수 있게 됩니다.
현재의 과제와 향후 방향
현재 한국 공공 부문의 평가 결과는 모델 성능이 85~90% 수준으로 충분하다는 것을 보여주었지만, 한국어 특화 이해도의 중요성이 동시에 부각되었습니다. 특히 도메인 특화 용어나 복잡한 정책 문서를 정확히 해석하는 능력이 분석 계보의 신뢰성을 좌우합니다. 향후 OAG 기술의 고도화는 단순히 기술 성능 개선을 넘어, 언어와 도메인에 최적화된 온톨로지 설계에 집중될 것으로 예상됩니다.
OAG의 분석 계보와 데이터 단위 마킹은 AI의 블랙박스를 해체하는 혁신적 기술입니다. 이제 AI는 더 이상 신뢰만으로 운영되지 않으며, 투명성 위에서 신뢰가 구축되는 시대로 진입하고 있습니다.
섹션 5: 미래를 향한 도전과 기대: 한국어 특화 이해력 강화와 기술 민주화
한국어 AI는 아직 갈 길이 멀다는 평가가 현실입니다. OAG 기술이 엔터프라이즈 환경에서 점차 확산되고 있음에도 불구하고, 실제 도입 과정에서 발견되는 과제들은 매우 구체적입니다. 특히 한국어 기반의 AI 시스템 구축이 직면한 난제와 이를 해결하기 위한 노코드 플랫폼의 역할에 주목할 필요가 있습니다.
한국어 Tool Calling의 약세: 실무 적용의 첫 번째 벽
현장 평가 결과는 흥미로운 사실을 드러냅니다. 공공 부문의 AI Agent 통합 모델 추진에서 기관별 Agent와 공통 Agent가 85~90% 성능을 달성했음에도, 한국어 Tool Calling 능력에서의 약세가 심각한 병목이 되고 있다는 점입니다.
Tool Calling이란 LLM이 외부 도구나 함수를 자율적으로 호출하는 능력을 의미합니다. RAG 기반 시스템에서 이는 매우 중요한데, 온톨로지 내의 데이터 조회 도구, Python 함수 실행, 외부 API 호출 등 모든 작업이 이 능력에 의존하기 때문입니다. 영어 기반 대형 언어 모델들이 이 영역에서 뛰어난 성능을 보이는 반면, 한국어 특화 추론 모델들은 아직 충분한 발전을 이루지 못하고 있습니다.
이는 단순한 번역 문제가 아닙니다. 한국어의 문법적 복잡성, 의존성 구조, 그리고 문맥 의존성이 높은 특성상 LLM이 정확하게 어떤 도구를 언제 호출해야 하는지를 파악하기 더 어려워집니다. 예를 들어 “민원 분석 후 정책을 검토해서 보고서를 만들어줘”라는 한국어 요청은 영어의 “Analyze the civil complaint, review the policy, and generate a report”와 달리 순차적 의도를 명확하게 추론하기 어려운 특성을 지닙니다.
추론 모델의 한국어 특화: 차세대 전략의 핵심
이 과제를 해결하기 위해서는 단순히 기존 모델을 한국어로 파인튜닝하는 수준을 넘어, 한국어 특화 추론 모델의 개발이 필수적입니다. 한국의 AI 연구 커뮤니티와 기업들이 직면한 미션은 명확합니다:
- 한국어 문법 구조에 최적화된 토크나이저 개발
- Tool Calling 능력을 강화하기 위한 한국어 기반 학습 데이터 수집
- RAG 환경에서의 정확한 의도 파악을 위한 추론 능력 강화
- 공공 도메인 특화 모델의 단계적 개발
현재 여러 LLM 모델들이 한국 시장에서 평가 중이며, 그 결과들이 향후 개발 방향을 결정하는 중요한 기준이 될 것으로 예상됩니다.
노코드 플랫폼의 진화: 기술 민주화와 RAG 품질 관리
한편, 또 다른 혁신의 방향은 개발 진입 장벽을 낮추는 것에 있습니다. Dify 같은 노코드 개발 플랫폼들이 RAG 품질 관리를 중심으로 진화하고 있다는 사실이 주목할 만합니다. 이는 기술 민주화라는 거대한 트렌드의 일부이면서, 동시에 RAG 기반 시스템의 성패가 기술 인프라보다는 데이터 큐레이션 능력에 달려 있다는 인식의 반영입니다.
노코드 플랫폼의 진화 방향은 다음과 같습니다:
1단계 – 가시화(Visualization): 블록 기반 UI를 통해 복잡한 프롬프트 엔지니어링을 직관적으로 구성
2단계 – 모니터링(Monitoring): RAG 검색 단계에서 어떤 문서가 선택되었는지, 왜 선택되었는지 추적
3단계 – 최적화(Optimization): 검색 결과의 관련성 점수, 재순위화(Re-ranking) 알고리즘, 청킹 전략 등을 자동으로 튜닝
4단계 – 거버넌스(Governance): 조직 전체의 RAG 인스턴스들을 관리하고, 모범 사례를 공유하는 플랫폼 수준의 기능
이러한 진화는 무엇을 의미할까요? 이제 AI 시스템 구축이 더 이상 데이터 과학자나 개발자들의 독점 영역이 아니라는 뜻입니다. 비즈니스 분석가, 도메인 전문가들도 직접 RAG 시스템을 구성하고 개선할 수 있는 능력을 갖추게 됩니다.
한국 엔터프라이즈의 기회: 두 가지 과제의 동시 해결
결국 한국의 엔터프라이즈 AI 도입 수준을 한 단계 끌어올리기 위해서는 한국어 특화 추론 모델의 강화와 노코드 플랫폼을 통한 RAG 민주화라는 두 가지 트렌드가 함께 움직여야 합니다.
첫 번째 과제는 기술 개발 관점의 도전이며, 두 번째는 도입 관점의 기회입니다. 공공 부문에서 이미 85~90%의 성능을 달성한 기관 Agent 모델들이 Tool Calling 약세만 극복한다면, 한국어 기반의 완성도 높은 AI Agent 생태계가 빠르게 구축될 수 있을 것입니다. 동시에 노코드 플랫폼의 보급으로 인한 기술 민주화는 중소 기업과 지방 조직까지 이러한 혁신의 수혜를 받을 수 있는 길을 열어줄 것입니다.
미래의 엔터프라이즈 AI는 기술의 고급성만큼이나 접근성과 활용성을 중시하는 방향으로 나아갈 것입니다. 한국어 AI가 그 중심에 설 수 있을지는 지금의 선택과 집중에 달려 있습니다.
