RAG와 온톨로지 - 대규모 언어 모델의 패러다임 전환

RAG와 온톨로지 - 대규모 언어 모델의 패러다임 전환

2025-10-29, G25DR

1. 서론: 생성 능력의 역설과 새로운 아키텍처의 필요성

대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)이 보여주는 유창한 언어 생성 능력은 인공지능 기술의 비약적인 발전을 상징한다. 그러나 이 놀라운 능력의 이면에는 본질적인 역설이 존재한다. LLM의 성능은 훈련 데이터에 내재된 방대한 통계적 패턴을 학습한 결과이며, 이는 세계에 대한 깊은 ’이해’가 아닌 정교한 ’예측’에 기반한다.1 이러한 근본적 특성은 환각(Hallucination), 지식 단절(Knowledge Cutoff), 그리고 논리적 추론 능력의 부재라는 심각한 한계를 야기한다.3

이러한 문제들은 단순히 모델의 크기를 키우거나 더 많은 데이터를 학습시키는 것만으로는 해결할 수 없는 구조적 한계에 해당한다. LLM의 한계는 단순히 ’지식의 부족’에서 비롯되는 것이 아니라, 학습된 지식이 ’비구조화’되어 있고 생성된 결과물의 사실 여부를 검증할 ’내부 메커니즘이 부재’하다는 점에서 기인하기 때문이다. 모델의 가중치(weights)에 암묵적으로 인코딩된 지식은 그 출처를 추적하거나 논리적 일관성을 강제하기 어렵다.5 환각 현상은 사실 검증 메커니즘 없이 가장 확률적으로 그럴듯한 다음 단어를 예측하는 과정에서 필연적으로 발생한다.6

따라서 LLM을 하나의 완결된 폐쇄적 ’지능’으로 간주하는 관점에서 벗어나, 외부의 검증된 지식 소스 및 논리적 프레임워크와 동적으로 상호작용하는 개방형 아키텍처로의 패러다임 전환이 시급하다. 본고에서는 이러한 전환의 핵심 기술로서 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG)과 온톨로지(Ontology)를 제시한다. RAG는 외부 정보 검색을 통해 ‘검증’ 메커니즘을, 온톨로지는 지식의 ’구조화’를 통해 논리적 일관성을 제공한다. 이 두 기술은 LLM의 근본적인 약점을 직접적으로 보완하는 상호 보완적 관계에 있으며, 신뢰 가능한 AI 시스템을 구축하기 위한 필수적인 두 축을 형성한다. 본 보고서는 RAG와 온톨로지가 어떻게 LLM의 한계를 구조적으로 보완하고 극복해 나가는지에 대해 심층적으로 분석하고자 한다.

2. 대규모 언어 모델(LLM)의 본질적 한계

LLM의 네 가지 핵심 한계인 환각, 지식 단절, 추론 부재, 설명 불가능성은 모두 ’컨텍스트의 내재화(Internalization of Context)’라는 단일 원인에서 파생된 다면적 문제이다. LLM은 세상의 모든 지식과 추론 능력을 모델 내부의 파라미터에 고정시키고, 이 내재된 정보만으로 답변을 생성하려 하기 때문에 본질적인 한계에 부딪힌다. 외부 세계의 실시간 사실과 교차 검증하거나, 명시적인 외부 논리 규칙을 참조할 수 없는 폐쇄적인 구조가 이러한 문제들의 근본 원인이다.

2.1 환각과 사실성 붕괴: 확률적 예측의 내재적 위험

환각은 LLM이 사실과 다르거나, 맥락과 무관하거나, 완전히 무의미한 정보를 마치 사실인 것처럼 그럴듯하게 생성하는 현상으로 정의된다.3 이는 LLM이 지식을 논리적으로 이해하는 것이 아니라, 훈련 데이터의 통계적 패턴에 기반하여 다음에 올 단어를 확률적으로 예측하는 본질적 특성에서 기인한다.2 모델은 가장 ‘그럴듯한’ 문장을 생성할 뿐, 그것이 ’참’인지는 판단할 수 없다.

이러한 현상은 여러 요인에 의해 심화된다. 첫째, 훈련 데이터 자체에 포함된 편향, 오류, 오래된 정보는 모델에 그대로 학습되어 환각의 원인이 된다.8 둘째, 모호하거나 불충분한 프롬프트는 모델이 부족한 정보를 메우기 위해 내용을 지어내도록 유도할 수 있다.2 셋째, 현재 널리 사용되는 LLM 평가 방식은 모델이 불확실성을 표현하는 것보다 부정확하더라도 일단 추측하여 답변하는 것에 더 높은 점수를 부여하는 경향이 있어, 모델이 환각을 일으키도록 장려하는 결과를 낳는다.7 이러한 환각 문제는 특히 의료, 법률, 금융과 같이 높은 정확성과 신뢰성이 요구되는 전문 분야에서 잘못된 정보 제공으로 이어져 치명적인 결과를 초래할 수 있다.4

2.2 지식 단절(Knowledge Cutoff): 정적 모델의 시간적 제약

LLM이 보유한 지식은 훈련 데이터가 수집된 특정 시점, 즉 ’지식 단절 시점(Knowledge Cutoff)’에 영구적으로 고정된다.11 모델은 이 시점 이후에 발생한 사건, 새로운 발견, 변화된 사실에 대해서는 전혀 알지 못한다. 이는 필연적으로 오래되거나 더 이상 유효하지 않은 부정확한 정보의 제공으로 이어진다.1 예를 들어, 특정 연도까지의 데이터로 훈련된 모델은 이후 변경된 법률이나 새로 출시된 제품에 대해 잘못된 정보를 제공할 수 있다.

이 문제를 해결하기 위해 모델을 주기적으로 재훈련하는 것은 막대한 컴퓨팅 자원과 비용, 시간을 요구하기 때문에 현실적으로 실시간 업데이트는 거의 불가능하다.11 더욱이, LLM 개발사가 공개하는 공식적인 지식 단절 시점과 모델이 특정 주제에 대해 실제로 알고 있는 유효 단절 시점이 다른 경우가 많아 사용자의 혼란을 가중시키고 모델의 신뢰성을 저하시키는 요인이 된다.11

2.3 추론의 부재와 논리적 모순: 상관관계와 인과관계의 혼동

LLM은 방대한 텍스트 데이터에서 단어와 단어 사이의 상관관계를 학습하는 데에는 뛰어나지만, 인과관계를 이해하거나 복잡한 다단계 논리 추론을 수행하는 데에는 명백한 한계를 보인다.1 모델의 ’이해’는 인간의 기호적, 논리적 추론 과정과 근본적으로 다르다. 예를 들어, 수학 문제를 풀거나 논리 퍼즐을 해결하는 과정에서 단계별 추론을 하지 못하고 중간에 오류를 범하는 경우가 많다.4

이로 인해 LLM은 자신이 생성한 답변 내에서 스스로 모순되는 주장을 하거나, 표면적으로는 그럴듯해 보이지만 논리적으로는 타당하지 않은 설명을 내놓는 경우가 빈번하게 발생한다.4 Chain-of-Thought(CoT)와 같은 프롬프팅 기법은 모델이 추론 과정을 단계별로 생각하도록 유도하여 일부 성능 향상을 가져올 수 있지만, 이는 엄격한 논리적 도출 과정을 보장하는 것이 아니라 추론 과정을 흉내 내는 것에 가깝다.15 진정한 의미의 기호적 추론 능력 없이는 논리적 일관성을 담보할 수 없다.

2.4 설명 불가능성과 신뢰의 위기: ‘블랙박스’ 문제

LLM의 의사결정 과정, 즉 특정 입력에 대해 왜 특정한 출력을 생성했는지에 대한 이유는 수십억 개에서 수조 개에 이르는 모델 내부 파라미터에 분산되어 있어 사실상 해석이 불가능하다. 이를 ‘블랙박스(black box)’ 문제라고 한다.16 사용자는 모델이 제시한 답변의 근거가 무엇인지, 어떤 데이터를 기반으로 생성되었는지 추적할 수 없기 때문에 그 결과를 맹목적으로 신뢰하기 어렵다.17

이러한 설명 불가능성은 AI 시스템의 투명성과 책임성을 확보하는 데 큰 걸림돌로 작용한다. 특히 중요한 의사결정에 LLM을 활용하고자 할 때, 그 판단 근거를 제시할 수 없다는 점은 기술 도입의 신뢰도를 심각하게 훼손하는 요인이 된다.19

한계점정의핵심 원인
환각 (Hallucination)사실과 다르거나 무의미한 정보를 그럴듯하게 생성 8확률적 단어 예측 모델의 본질적 특성, 검증 메커니즘 부재 2
지식 단절 (Knowledge Cutoff)훈련 데이터 시점 이후의 정보를 알지 못함 11모델의 정적 특성, 재훈련의 막대한 비용 14
추론 부재 (Lack of Reasoning)복잡한 다단계 논리 연산 및 인과관계 파악 실패 1상관관계 기반 학습, 기호적 추론 능력의 부재 5
설명 불가능성 (Unexplainability)답변 생성의 근거와 과정을 추적할 수 없음 16‘블랙박스’ 신경망 아키텍처, 지식의 암묵적 표현 5

3. 검색 증강 생성(RAG) - 외부 지식을 통한 한계 극복 시도

RAG의 도입은 LLM의 역할을 근본적으로 재정의하는 중요한 패러다임 전환을 의미한다. 기존 LLM이 내재된 지식만으로 무(無)에서 유(有)를 창조하는 ’창작자(Creator)’의 역할을 수행했다면 4, RAG가 적용된 LLM은 외부에서 주어진 정보를 바탕으로 답변을 재구성하는 ’정보 합성가(Information Synthesizer)’로 변모한다.22 이는 LLM의 부담을 줄이고 사실성을 높이는 효과적인 전략이지만, 동시에 여러 출처에서 가져온 정보 조각들을 어떻게 논리적으로 ’합성’할 것인가라는 새로운 과제를 드러낸다.

3.1 RAG의 개념과 기술적 원리: 검색, 증강, 생성의 파이프라인

검색 증강 생성(RAG)은 LLM이 사용자 질의에 대한 응답을 생성하기 전에, 외부의 신뢰할 수 있는 지식 소스(Knowledge Base)에서 관련 정보를 먼저 검색하고, 이 정보를 활용하여 답변의 정확성과 최신성을 높이는 AI 프레임워크다.22 RAG의 작동 원리는 크게 세 단계의 파이프라인으로 구성된다.23

  1. 검색 (Retrieve): 사용자 질의가 입력되면, 시스템은 먼저 이 질의와 가장 관련성이 높은 정보를 외부 지식 소스에서 찾는다. 이 과정에서는 주로 벡터 데이터베이스가 활용된다. 지식 소스의 텍스트 데이터를 임베딩(embedding)이라는 숫자 벡터로 변환하여 저장해두고, 사용자 질의 또한 동일한 방식으로 벡터화하여 의미적으로 가장 유사한 벡터(즉, 가장 관련 있는 텍스트)를 신속하게 검색한다.22
  2. 증강 (Augment): 검색 단계에서 찾은 관련 정보를 원래의 사용자 질의와 결합하여 LLM에 전달할 새로운 프롬프트(prompt)를 구성한다. 이 과정을 통해 LLM은 답변 생성에 필요한 풍부하고 정확한 맥락을 추가로 제공받게 된다.23
  3. 생성 (Generate): 마지막으로, LLM은 이렇게 증강된 프롬프트를 기반으로 최종 답변을 생성한다. LLM은 자신의 내재된 지식과 외부에서 제공된 최신 정보를 함께 활용하여, 더 정확하고, 상세하며, 신뢰도 높은 답변을 만들어낸다.23

3.2 RAG가 해결하는 문제: 환각 감소와 지식 최신화의 메커니즘

RAG는 LLM의 가장 큰 두 가지 한계인 ’지식 단절’과 ‘환각’ 문제를 직접적으로 해결하는 데 매우 효과적이다.

첫째, RAG는 외부 지식 소스를 실시간으로 참조하기 때문에 LLM의 훈련 시점, 즉 지식 단절 시점과 무관하게 항상 최신 정보를 답변에 반영할 수 있다.11 이를 통해 사용자는 시시각각 변화하는 세상에 대한 최신 정보를 얻을 수 있으며, 모델이 낡은 정보를 제공하는 문제를 근본적으로 해결한다.22

둘째, RAG는 LLM의 답변 생성 과정을 검색된 특정 외부 문서에 기반(Grounding)하도록 강제한다.22 이는 모델이 아무런 근거 없이 임의로 정보를 지어내는 환각 현상을 현저히 줄여준다.26 답변이 특정 문서를 근거로 하기 때문에, 사용자는 그 출처를 확인할 수 있어 답변에 대한 신뢰도가 높아진다. 이처럼 출처 추적 가능성을 제공함으로써, RAG는 LLM의 설명 가능성 문제 또한 일부 완화하는 효과를 가져온다.26

3.3 전통적 RAG의 명암: 가능성과 새로운 과제

RAG는 기존 LLM을 재훈련하는 막대한 비용 없이도 특정 도메인에 특화된 지식이나 최신 정보를 시스템에 저비용으로 통합할 수 있는 매우 실용적이고 강력한 방법론이다.23 하지만 전통적인 방식의 RAG는 그 자체로 새로운 과제와 한계를 드러낸다.

가장 큰 문제는 검색된 정보가 서로 논리적 연결고리가 없는 단절된 텍스트 조각(disconnected text passages)에 불과하다는 점이다.29 RAG 시스템은 여러 문서에서 관련 정보를 찾아 LLM에게 전달하지만, 이 정보들을 어떻게 논리적으로 연결하고 종합하여 일관된 답변을 만들 것인지에 대한 구조적 지침은 제공하지 않는다. 이 ’연결’과 ’종합’의 책임은 여전히 LLM의 확률적 생성 능력에 의존한다. 따라서 여러 문서에 걸쳐 있는 정보를 종합해야 하는 복합적인 질문에 답하거나 깊이 있는 추론을 수행하는 데에는 어려움을 겪는다.29

또한, 검색 시스템의 성능이 전체 RAG 시스템의 품질을 좌우한다. 만약 검색 단계에서 관련성이 낮거나 심지어 모순되는 정보가 검색될 경우, 이는 오히려 LLM의 답변 품질을 저하시키는 요인으로 작용할 수 있다.27 결국, RAG는 LLM에게 ’사실’을 제공할 수는 있지만, 그 사실들 간의 ’논리적 구조’까지 제공하지는 못한다는 한계를 지닌다.

4. 온톨로지 - 지식의 구조화를 통한 추론 능력 강화

온톨로지는 LLM에게 단순히 ’무엇이 참인가(What is true)’를 알려주는 사실 검증의 역할을 넘어, 해당 도메인에서 ’무엇이 논리적으로 가능한가(What is possible)’의 구조적 공간을 정의해준다. 이는 LLM의 방대하고 자유로운 생성 공간에 ’가드레일’을 설치하는 것과 같다. 예를 들어, 온톨로지가 ’전기차는 피스톤을 가질 수 없다’는 제약을 명시하면 30, LLM이 ’전기차의 피스톤 고장’과 같은 논리적으로 불가능한 문장을 생성하려는 시도를 원천적으로 차단하거나 교정할 수 있다. 이처럼 온톨로지는 생성 과정 자체에 구조적 제약을 가함으로써, 보다 근본적인 방식으로 환각을 억제하고 올바른 추론 경로를 유도한다.

4.1 온톨로지와 지식 그래프의 정의: 암묵적 지식에서 명시적 지식으로

온톨로지는 특정 지식 도메인에 존재하는 개념(Concepts), 속성(Properties), 그리고 개념들 사이의 관계(Relationships)를 형식적이고 명시적으로 정의한 일종의 규약 또는 프레임워크다.30 이는 인간의 머릿속에 존재하는 추상적인 지식을 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있도록 구조화된 형태로 표현하는 역할을 한다.

지식 그래프(Knowledge Graph)는 이러한 온톨로지라는 ’청사진’을 기반으로 실제 세계의 데이터(개체, Entities)들을 구체적으로 표현한 결과물이다. 지식 그래프에서 개체는 노드(Node)로, 개체 간의 관계는 엣지(Edge)로 표현되어 거대한 네트워크 형태를 이룬다.5 예를 들어, ’팀 버너스리’라는 노드는 ’월드 와이드 웹’이라는 노드와 ’발명했다’라는 엣지로 연결될 수 있다.

이는 LLM이 수많은 파라미터 가중치에 지식을 암묵적으로(implicitly) 분산 저장하는 방식과 근본적인 차이를 보인다. 온톨로지와 지식 그래프는 지식을 명시적이고(explicit), 구조화되어 있으며, 각 사실의 출처를 추적하고 검증 가능한(verifiable) 형태로 제공한다.5

4.2 논리적 일관성과 추론 능력의 확보: 신경-상징적 접근의 의의

온톨로지는 기술 논리(Description Logic)와 같은 형식 논리(Formal Logic)에 기반을 두고 있기 때문에, 그 자체로 논리적 일관성을 검증하고 정의된 규칙에 따라 새로운 사실을 추론(Inference)하는 능력을 내재하고 있다.5 예를 들어, 온톨로지에 ’모든 포유류는 동물이다’와 ’고래는 포유류이다’라는 사실이 정의되어 있다면, 시스템은 ’고래는 동물이다’라는 새로운 사실을 자동으로 추론할 수 있다.

이러한 온톨로지의 기호적 추론(Symbolic Reasoning) 능력과 LLM의 통계적 패턴 인식(Neural Network) 능력을 결합하는 접근법을 신경-상징적(Neuro-symbolic) 접근이라고 한다.15 이 접근법은 LLM이 본질적으로 부족한 엄격하고 논리적인 추론 능력을 온톨로지가 보완해 줌으로써, 시스템 전체의 신뢰도와 정확성을 획기적으로 향상시킬 수 있다.33

4.3 LLM의 응답을 검증하고 교정하는 프레임워크로서의 역할

온톨로지는 LLM이 생성한 결과물의 사실적, 논리적 타당성을 검증하는 일종의 ‘정답지(Ground Truth)’ 또는 기준점으로 활용될 수 있다.30 LLM이 생성한 자연어 문장을 온톨로지가 이해할 수 있는 논리적 형태로 변환한 뒤, 온톨로지에 이미 정의된 사실 및 규칙과 비교하여 모순이 있는지 검사하는 것이다.

만약 LLM의 답변에서 ’전기차 엔진의 스파크 플러그를 교체해야 한다’와 같이 온톨로지의 제약 조건(‘전기차는 스파크 플러그를 가지지 않는다’)에 위배되는 내용이 발견되면, 시스템은 이 모순을 감지하고 LLM에게 정정 피드백을 제공할 수 있다. 이러한 반복적 개선 루프(iterative refinement loop)를 통해 LLM이 스스로 답변을 수정하고, 점차 해당 도메인의 지식과 규칙에 부합하는 정확한 답변을 생성하도록 유도할 수 있다.30 이는 LLM의 환각을 체계적으로 줄이고, 특정 분야의 전문성을 강화하는 효과적인 제어 메커니즘으로 작용한다.

구분LLM 추론 (Statistical)온톨로지 그래프 추론 (Symbolic)
기본 원리대규모 텍스트의 통계적 패턴 인식, 확률적 단어 예측형식 논리(예: 기술 논리) 기반의 기호적 연산
지식 표현모델 가중치에 암묵적(Implicit), 분산적으로 저장그래프 구조에 명시적(Explicit), 구조적으로 저장
일관성보장되지 않음, 모순된 답변 생성 가능형식 논리에 의해 보장됨, 논리적 모순 검증 가능
설명가능성낮음 (‘블랙박스’)높음 (추론 경로 추적 가능)
강점자연어의 모호성 처리, 유연한 문장 생성, 제로샷 학습논리적 정확성, 검증 가능성, 도메인 특화 정밀성
약점환각, 사실 오류, 논리적 모순, 설명 불가능수동 구축 비용, 비정형/모호한 질의 처리의 어려움

5. RAG와 온톨로지의 융합: 차세대 LLM 아키텍처를 향하여

RAG에서 GraphRAG, 그리고 OG-RAG로의 기술적 진화는 LLM 보완 기술의 목표가 단순히 ’답변의 사실성을 보강’하는 수준을 넘어, ’LLM의 추론 과정 자체를 직접적으로 가이드’하는 방향으로 심화되고 있음을 명확히 보여준다. 이는 LLM을 독립적인 추론의 주체로 보기보다, 외부의 정교한 지식 구조를 탐색하고 추론하는 ’추론 엔진(Reasoning Engine)’의 핵심 구성요소로 활용하려는 시도이다. 즉, 외부 시스템이 구조화된 추론을 수행하고, LLM은 그 결과를 인간이 이해할 수 있는 자연어로 변환하고 요약하는 강력한 ’인터페이스’로서의 역할이 강화되는 것이다.

5.1 GraphRAG의 등장: 지식 그래프 기반 검색 증강

GraphRAG는 전통적인 RAG의 한계를 극복하기 위해 등장한 개념으로, 검색 대상을 비정형 텍스트 문서에서 구조화된 지식 그래프(KG)로 확장한 것이다.17 사용자 질의가 입력되면, GraphRAG 시스템은 단순히 의미적으로 유사한 텍스트 덩어리를 찾는 대신, 지식 그래프 내에서 질의와 관련된 개체(entity)와 그들 사이의 관계를 탐색한다. 그 결과, LLM에게는 단편적인 사실들의 나열이 아닌, 개체들 간의 맥락과 관계가 명확하게 포함된 구조화된 정보, 즉 하위 그래프(subgraph)가 전달된다.32 이는 LLM이 단절된 정보들을 억지로 연결할 필요 없이, 이미 연결된 지식의 구조를 바탕으로 답변을 생성할 수 있게 해준다.29

5.2 복합 질의 응답과 다단계 추론(Multi-hop Reasoning)의 실현

지식 그래프를 활용하는 GraphRAG의 가장 큰 장점은 개체 간의 관계를 따라 여러 단계를 거쳐 추론하는 ’다단계 추론(Multi-hop Reasoning)’을 가능하게 한다는 점이다.17 예를 들어, “ChatGPT를 개발한 OpenAI에 투자한 마이크로소프트가 인수한 다른 회사는?“과 같은 복합적인 질문이 주어졌을 때, 전통적인 RAG는 각기 다른 문서에서 ‘ChatGPT’, ‘OpenAI’, ’마이크로소프트’에 대한 단편적인 정보를 찾아낼 뿐, 이들을 논리적으로 연결하지 못한다.29

반면, GraphRAG는 지식 그래프를 탐색하며 ’ChatGPT -[개발사]→ OpenAI -[투자사]→ 마이크로소프트 -[인수]→ GitHub’와 같은 관계의 사슬을 순차적으로 따라가 필요한 정보를 종합적으로 추출할 수 있다.35 이처럼 구조화된 경로 탐색을 통해, 전통적 RAG로는 해결하기 어려웠던 복잡하고 다층적인 질문에 대해 정확하고 논리적인 답변을 제공할 수 있게 된다.

5.3 온톨로지 기반 RAG(OG-RAG)의 정밀성과 신뢰성

온톨로지 기반 RAG(Ontology-Grounded RAG, OG-RAG)는 GraphRAG에서 한 걸음 더 나아가, 도메인 온톨로지를 검색 과정에 직접적이고 적극적으로 활용하여 검색의 정밀도와 관련성을 극대화하는 최신 방법론이다.36 OG-RAG는 온톨로지에 정의된 개념적 구조와 규칙을 ‘필터’ 또는 ’템플릿’으로 사용하여 지식 그래프를 탐색한다. 이를 통해 질의와 가장 개념적으로 일관되고, 논리적으로 타당하며, 정보적으로 압축된 최적의 컨텍스트만을 추출하여 LLM에 제공한다.

예를 들어, 의료 분야에서 특정 질병의 치료법을 묻는 질의에 대해, OG-RAG는 의료 온톨로지에 정의된 ‘질병’, ‘증상’, ‘치료제’, ‘부작용’ 등의 개념과 그 관계를 기반으로 검색을 수행하여, 관련 없는 정보를 배제하고 가장 핵심적인 정보만을 구조화하여 전달한다. 실제 연구에 따르면, OG-RAG는 기존 RAG 방식에 비해 사실적 정확도를 40% 이상, 규칙 기반 추론 능력을 27% 이상 향상시키는 등 월등한 성능을 보이는 것으로 나타났다.36

구분전통적 RAGGraphRAG / OG-RAG
지식 소스비정형 텍스트 문서 (문서, 웹페이지 등)구조화된 지식 그래프 (온톨로지 기반)
검색 단위텍스트 청크(Chunk), 문서개체(Entity), 관계(Relationship), 하위 그래프(Subgraph)
검색 원리벡터 임베딩 기반 의미적 유사도 검색그래프 탐색, 다단계 추론, 온톨로지 기반 필터링
주요 해결 문제지식 단절, 단순 사실에 대한 환각복합 질의 응답, 다단계 추론, 논리적 일관성 확보
LLM에 제공하는 것단편적 사실들의 나열 (A pile of documents)관계와 맥락이 포함된 구조화된 지식 (A scaffold for reasoning)
한계복합적 추론 불가, 컨텍스트 단절지식 그래프 구축 및 유지보수의 높은 비용

6. 결론: LLM 문제에 대한 근본적 해결책인가, 진화의 방향성인가

RAG와 온톨로지는 현재 LLM이 직면한 본질적 한계를 넘어서기 위한 매우 중요한 ’노력’임이 분명하다. 이 두 기술은 LLM 자체의 확률적 특성을 근본적으로 바꾸는 ’완전한 해결책’이라기보다는, LLM의 약점을 외부 아키텍처를 통해 보완하고 제어함으로써 그 활용 가치를 극대화하려는 실용적이고 효과적인 접근법이다. 따라서 이들은 LLM이 더 고도화된 AI 시스템으로 나아가기 위한 ’필수적인 진화의 방향성’을 제시한다고 평가할 수 있다.

RAG와 온톨로지는 상호 보완적인 관계를 통해 LLM의 신뢰성을 극대화한다. RAG는 외부 세계의 동적인 데이터를 LLM에 연결하는 ‘파이프라인’ 역할을 하여 LLM에 ’현재성’과 ’사실성’을 부여한다. 반면, 온톨로지는 그 데이터의 의미를 해석하고 논리적 일관성을 유지하는 ‘청사진’ 역할을 하여 ’구조성’과 ’논리성’을 부여한다. RAG가 최신 정보를 가져오면, 온톨로지는 그 정보가 도메인의 규칙에 부합하는지 검증하고, 다른 정보들과 어떻게 논리적으로 연결되는지를 명확히 해준다. 이 둘이 함께 작동할 때, 비로소 LLM은 사실에 기반하고 논리적으로 정합하며 설명 가능한 답변을 생성할 수 있게 된다.

이는 LLM을 폐기하거나 대체하는 것이 아니라, 그 강력한 자연어 처리 및 생성 능력을 신뢰 가능한 프레임워크 안에서 안전하게 활용하려는 지향점을 보여준다. 미래의 AI 시스템은 거대한 단일 LLM이 모든 것을 처리하는 형태가 아니라, 핵심 LLM을 중심으로 RAG, 지식 그래프, 온톨로지, 그리고 다양한 외부 도구들이 유기적으로 결합된 ’복합 AI 시스템(Compound AI Systems)’의 모습을 띨 것이다.

이러한 방향으로 나아가기 위해서는 몇 가지 중요한 연구 과제가 남아있다. 방대한 비정형 데이터로부터 고품질의 지식 그래프와 온톨로지를 자동으로 구축하고, 이를 지속적으로 최신 상태로 유지하는 기술의 발전이 시급하다. 또한, 주어진 질문의 성격에 따라 LLM이 스스로 어떤 외부 지식 소스(텍스트, 지식 그래프 등)와 어떤 추론 방식(통계적 생성, 기호적 추론)을 선택할지 동적으로 결정하는 ‘지능형 라우팅(Intelligent Routing)’ 기술의 개발이 차세대 AI 시스템의 핵심이 될 것이다. 결국 RAG와 온톨로지는 LLM의 한계를 극복하려는 노력이자, 더 신뢰할 수 있고 강력한 AI의 미래를 여는 중요한 열쇠이다.

7. Works cited

  1. 10 Biggest Limitations of Large Language Models - ProjectPro, accessed October 29, 2025, https://www.projectpro.io/article/llm-limitations/1045
  2. What Are LLM Hallucinations - Examples and Causes - Alhena AI, accessed October 29, 2025, https://alhena.ai/blog/llm-hallucination/
  3. What Are Large Language Models (LLMs)? - IBM, accessed October 29, 2025, https://www.ibm.com/think/topics/large-language-models
  4. The Limitations and Challenges of Large Language Models (LLMS) - IDA, accessed October 29, 2025, https://www.intuitivedataanalytics.com/gne-blogs/the-limitations-and-challenges-of-large-language-models-llms/
  5. LLM Reasoning vs. Logical Ontology Graph Reasoning: A … - Medium, accessed October 29, 2025, https://medium.com/@doubletaken/llm-reasoning-vs-logical-ontology-graph-reasoning-a-comparative-analysis-9d46c4a5b377
  6. LLM hallucinations: How to detect and prevent them with CI - CircleCI, accessed October 29, 2025, https://circleci.com/blog/llm-hallucinations-ci/
  7. Why language models hallucinate - OpenAI, accessed October 29, 2025, https://openai.com/index/why-language-models-hallucinate/
  8. What Are AI Hallucinations? - IBM, accessed October 29, 2025, https://www.ibm.com/think/topics/ai-hallucinations
  9. LLM hallucinations: Complete guide to AI errors - SuperAnnotate, accessed October 29, 2025, https://www.superannotate.com/blog/ai-hallucinations
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