젠아이랩스(GenAI Labs)의 지식그래프·온톨로지 솔루션은 이메일, 보고서, 대화 기록처럼 흩어진 회사 문서에서 사람·조직·프로젝트·기술 사이의 관계를 AI로 추출해 지식그래프로 만듭니다. 질문하면 관계를 따라가며 답하고, 문장마다 근거 문서를 붙입니다. SaaS 데모로 먼저 확인하고, 전사 데이터를 연동하는 프라이빗 설치형으로 구축할 수 있습니다.
지식그래프는 사람·조직·프로젝트·기술 같은 대상을 점으로, 그 사이의 관계를 선으로 저장한 데이터입니다. 온톨로지는 어떤 대상과 관계를 둘지 정한 설계도입니다. 둘을 갖추면 문서 속 정보를 "누가, 어떤 프로젝트에서, 무엇을 했는가"처럼 관계로 물을 수 있습니다.
생성형 AI가 이 그래프를 따라가며 답하면, 답의 근거가 된 문서까지 거슬러 올라갈 수 있습니다. 이 방식을 흔히 GraphRAG라고 부릅니다.
| 구분 | 키워드 검색 | 문서 요약형 AI(RAG) | 지식그래프 |
|---|---|---|---|
| 찾는 방식 | 단어가 같은 문서 | 비슷한 문단 | 대상 사이의 관계를 따라감 |
| 잘 답하는 질문 | "이 단어가 든 문서" | "이 내용 요약해 줘" | "A와 B는 어떤 관계이고 언제 바뀌었나" |
| 근거 확인 | 문서 목록 | 도구마다 다름 | 문장마다 근거 개체와 원문 |
| 시간에 따른 변화 | 어려움 | 어려움 | 관계에 시점을 붙여 추적 |
회사의 경험은 문서 속에 묻혀 있습니다. "비슷한 프로젝트를 누가 했지?", "이 고객사와는 어떤 일을 했지?"를 알려면 이메일과 보고서를 뒤지거나 오래 일한 사람에게 물어야 합니다.
키워드 검색은 단어가 맞는 문서만 찾고, 문서 요약형 AI는 비슷한 문단을 찾아 줄 뿐 문서끼리 어떻게 이어지는지는 모릅니다. 답이 어디서 나왔는지 확인할 수 없는 경우도 많습니다.
흩어진 문서를 유형과 시기별로 모아 봅니다.
개체를 누르면 연결된 사람·프로젝트·기술이 그래프로 펼쳐집니다.
자연어로 물으면 문장마다 출처 각주를 붙여 답합니다.
각주를 누르면 근거 개체와 원문이 그 자리에서 열립니다.
조직도와 사람-프로젝트 연결을 트리와 그래프로 봅니다.
비슷한 과거 사례를 찾아 인용을 단 기획서 초안을 씁니다.
메일·보고서·대화 기록을 모읍니다.
AI가 사람·조직·프로젝트와 그 관계를 뽑습니다.
다른 회사 AI가 추출 결과를 다시 확인합니다.
그래프를 따라 답하고 원문을 붙입니다.
SaaS 데모: 가상 컨설팅사 문서로 만든 그래프를 브라우저에서 직접 탐색하고 질문해 봅니다. 영역(조직)별로 데이터를 격리합니다.
프라이빗 설치형 구축: 문서가 많은 기업은 사내 시스템과 전사 데이터를 연동해 회사 환경에 설치합니다. 연동할 데이터와 규모, 보안 요건에 따라 범위를 협의하고, 실제 문서 일부로 먼저 확인한 뒤 넓힙니다.
과거 프로젝트 경험과 담당자를 찾아 제안에 씁니다.
흩어진 인재 프로필과 팀 이력을 하나로 묶습니다.
규정과 판단 근거 사이의 관계를 따라갑니다.
부품·공급사·이슈 사이의 연결을 추적합니다.
SW 인재 프로필 지식그래프. 멘토·연수생·전문가 프로필과 팀·강의 데이터가 여러 시스템에 흩어져 있던 조직의 사례입니다. 하나의 지식그래프로 통합해 자연어로 인재를 찾고, 팀 구성과 수강 흐름의 변화를 시점별로 추적합니다. 지역(센터)별로 데이터를 격리했습니다.
데모 시나리오. 가상의 IT 컨설팅사 "넥스트웨이브 컨설팅"의 문서 1,493건에서 개체 3,180개를 추출하고, 다른 회사 AI의 교차 검증을 통과한 관계 3,204건으로 그래프를 만들었습니다. 데모 시나리오 보기
자사 적용. 같은 기술을 AI 뉴스룸에 적용한 기록은 뉴스룸 지식그래프 사례에 있습니다.
회사 문서와 웹 페이지를 넣으면 그 내용을 근거로 답하는 기업용 AI 챗봇입니다. 고객 문의 응대와 사내 규정 안내에 맞춰 구축합니다.
가게가 문을 열고 닫은 기록과 상권 매출·임대료로 어떤 업종을 어디에 낼지 비교합니다. 아파트 시세와 전월세도 함께 봅니다.
어떤 대상과 관계를 데이터로 둘지 정한 설계도입니다. 문서를 조각내 비슷한 글을 찾는 방식과 달리, 대상 사이의 관계 자체를 데이터로 저장해 따라갈 수 있습니다.
문서 RAG는 "이 문서에 무슨 내용이 있나"에 답합니다. 문서를 조각내 비슷한 글을 찾지만 문서 사이의 연결이나 대상 사이의 관계는 알지 못합니다. 지식그래프는 "A와 B는 어떤 관계이고 그 관계가 언제 바뀌었나"에 답합니다. 둘을 결합한 방식을 GraphRAG라고 합니다.
흩어진 문서를 그대로 넣어 시작할 수 있습니다. AI가 문서에서 대상과 관계를 추출합니다. 인사·프로젝트 데이터베이스처럼 정비된 시스템 데이터를 함께 연동하면 정확도가 올라갑니다.
SaaS 데모는 영역(조직)별로 데이터를 격리합니다. 민감한 전사 데이터를 다루는 기업은 회사 환경에 설치하는 프라이빗 설치형으로 구축하고, 보안 요건에 맞춰 범위를 협의합니다.
흩어진 문서에서 사람·조직·프로젝트·기술 사이의 관계를 추출해 그래프로 봅니다. 자연어로 물으면 문장마다 근거 문서를 단 답을 받고, 비슷한 과거 사례를 찾아 기획서 초안을 씁니다. 가상 컨설팅사를 설정한 데모 시나리오를 이 페이지 아래 근거 절에서 볼 수 있습니다.