차세대 컨텍스트 인식 RAG 시스템 아키텍처 설계

1. 요약: 벡터 탐색을 넘어서 - 차세대 맥락 인식 RAG 시스템 구축

검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG)은 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)이 가진 고질적인 한계, 즉 환각(Hallucination) 현상과 최신성 부족 문제를 해결하는 핵심 기술로 부상하며 인공지능 분야에 패러다임 전환을 가져왔다.1 외부 지식 소스로부터 관련 정보를 동적으로 검색하여 LLM의 답변 생성 과정에 컨텍스트로 제공함으로써, RAG는 LLM의 응답 정확성과 신뢰도를 획기적으로 향상시켰다. 하지만 벡터 임베딩 기반의 의미론적 검색(Semantic Search)에 주로 의존하는 표준적인 RAG 아키텍처는 점차 그 성능의 한계에 봉착하고 있다.

표준 RAG 시스템이 직면한 핵심 과제는 ’의미론적 유사성’과 ‘심층적인 컨텍스트 이해’ 사이의 간극에서 비롯된다. 벡터 검색은 쿼리와 의미적으로 유사한 텍스트 조각(chunk)을 효과적으로 찾아내지만, 데이터 내에 존재하는 미묘하고 구조적인 관계를 파악하거나 여러 단계의 추론이 필요한 복잡한 질문에 대해서는 명확한 한계를 보인다.4 단순히 고립된 정보 조각들을 검색하여 나열하는 것만으로는 진정한 지식의 종합과 추론에 도달할 수 없다. 예를 들어, “A 회사가 인수한 B 회사의 제품을 개발한 C 연구소 출신 엔지니어는 누구인가?“와 같은 질문은 개별 문서의 의미론적 유사성만으로는 해결이 불가능하다.

이러한 한계를 극복하고 차세대 RAG 시스템으로 나아가기 위한 해법은 지식을 구조화하여 표현하고 활용하는 데 있다. 본 보고서는 이러한 구조화된 지식 표현의 두 가지 핵심 패러다임인 온톨로지(Ontology)와 지식 그래프(Knowledge Graph)를 심층적으로 비교 분석한다. 이 두 가지 방법론은 데이터를 단순한 텍스트의 나열이 아닌, 개념과 관계의 네트워크로 변환함으로써 RAG 시스템의 검색(Retrieval) 단계를 근본적으로 혁신할 수 있는 잠재력을 지닌다. 본 보고서는 AI 시스템 아키텍트와 기술 리더들이 온톨로지와 지식 그래프의 이론적 토대, 구조적 차이점, 그리고 RAG 아키텍처 내에서의 구체적인 활용 전략을 이해하고, 이를 바탕으로 월등한 정확성, 추론 능력, 그리고 신뢰성을 갖춘 고도화된 RAG 시스템을 설계하기 위한 청사진을 제공하는 것을 목표로 한다.

2. 지식 표현의 근본적 패러다임

고도화된 RAG 시스템을 설계하기 위해서는 먼저 그 기반이 되는 지식 표현 방법론에 대한 깊이 있는 이해가 필수적이다. 온톨로지와 지식 그래프는 지식을 구조화하는 대표적인 두 가지 접근법으로, 서로 관련되어 있으면서도 뚜렷한 철학과 목적을 가지고 있다. 이 섹션에서는 각 패러다임의 형식적 정의, 핵심 구성 요소, 그리고 근본적인 작동 원리를 상세히 탐구한다.

2.1 지식의 청사진: 온톨로지 (Ontology)

2.1.1 형식적 정의와 철학적 기원

온톨로지는 단순히 데이터 모델이나 스키마를 넘어서는 개념으로, “공유된 개념화(Shared Conceptualization)에 대한 정형화되고 명시적인 명세(Formal, Explicit Specification)“로 정의된다.6 이 정의는 온톨로지의 핵심 목적이 특정 도메인(domain)에 대한 개념, 속성, 관계, 제약 조건 등을 모호함 없이 명시적으로 기술하여 기계가 이해하고 처리할 수 있는 형태로 만드는 것임을 강조한다. 즉, 특정 분야의 지식에 대한 ’합의된 실체’를 컴퓨터가 이해할 수 있는 언어로 표현한 모델이다.6

그 기원은 ’존재’와 ’실체’의 본질을 탐구하는 철학의 한 분야인 존재론(Ontology)에서 비롯되었다.9 컴퓨터 과학 분야로 넘어오면서 온톨로지는 특정 지식 영역 내에 어떤 종류의 개념들이 존재하며, 그들 간의 관계는 어떠한지를 정의하는 역할을 맡게 되었다. 이를 통해 서로 다른 시스템이나 에이전트 간에 지식을 공유하고 재사용하며, 데이터의 논리적 일관성을 보장하는 것을 궁극적인 목표로 한다.8

2.1.2 핵심 아키텍처 구성 요소

온톨로지는 특정 도메인의 지식을 구조적으로 표현하기 위해 다음과 같은 핵심 구성 요소들을 사용한다.

• 클래스 (Classes, Concepts): 도메인 내에 존재하는 객체, 개념, 또는 아이디어의 추상적인 그룹이나 집합을 의미한다. 예를 들어, 의료 도메인에서는 ‘환자(Patient)’, ‘의사(Doctor)’, ‘질병(Disease)’, ‘의약품(Medication)’ 등이 클래스가 될 수 있다. 이는 해당 도메인의 핵심적인 ’명사’에 해당한다.7

• 인스턴스 (Instances, Individuals): 클래스의 구체적이고 실질적인 개체를 나타낸다. 예를 들어, ’홍길동’은 ‘환자’ 클래스의 인스턴스이며, ’아스피린’은 ‘의약품’ 클래스의 인스턴스이다. 인스턴스는 해당 도메인의 ’고유명사’로 볼 수 있다.8

• 속성 (Properties, Attributes, Slots): 클래스나 인스턴스가 가질 수 있는 특징이나 데이터를 정의한다. 예를 들어, ‘환자’ 클래스는 ‘이름(name)’, ‘생년월일(dateOfBirth)’, ’성별(gender)’과 같은 속성을 가질 수 있다. 속성은 개체와 데이터 값(data values)을 연결하는 역할을 한다.7

• 관계 (Relations, Relationships): 클래스 및 인스턴스 간의 상호작용이나 연결을 정의하는 ‘동사’ 역할을 한다. 관계는 크게 두 가지로 나뉜다.

• 분류학적 관계 (Taxonomic Relation): 클래스 간의 계층 구조를 나타내는 포함 관계이다. 가장 대표적인 예는 ‘isA’ 관계로, ’외과의사(Surgeon) isA 의사(Doctor)’와 같이 상위-하위 개념을 정의한다.7

• 비분류학적 관계 (Non-taxonomic Relation): 분류학적 관계를 제외한 모든 관계를 포함한다. 예를 들어, ‘의사 treats 환자’, ’의약품 causes 부작용(SideEffect)’과 같은 관계들이 여기에 속한다.8

2.1.3 형식 의미론과 논리의 힘

온톨로지의 진정한 강력함은 단순히 개념을 나열하는 것을 넘어, 그 관계에 엄격한 형식 의미론(Formal Semantics)을 부여하는 데 있다. 이는 주로 W3C 표준 언어인 RDF(Resource Description Framework), RDFS(RDF Schema), 그리고 OWL(Web Ontology Language)을 통해 표현된다.7

특히 OWL은 기술 논리(Description Logic)에 기반하여 매우 풍부하고 정밀한 표현력을 제공한다. 이를 통해 클래스 간의 상호 배타성(Disjointness), 속성의 기수성(Cardinality) 제약, 관계의 대칭성(Symmetry)이나 추이성(Transitivity) 등 복잡한 논리적 공리(Axiom)와 제약 조건을 정의할 수 있다.7 예를 들어, ‘의사’ 클래스와 ‘환자’ 클래스는 서로소(disjoint) 관계라고 정의함으로써 어떤 인스턴스도 동시에 의사이면서 환자일 수 없다는 규칙을 명시할 수 있다.

이러한 형식적 정의는 추론 엔진(Reasoner)을 통해 새로운 지식을 자동으로 추론(Inference)하는 기반이 된다. 예를 들어, 온톨로지에 다음과 같은 사실들이 명시되어 있다고 가정해보자.

1. ’아스피린’은 ‘비스테로이드성 소염진통제(NSAID)’ 클래스의 인스턴스이다 (Aspirin isA NSAID).

2. ‘NSAID’ 클래스는 ’위궤양(Stomach Ulcer)’을 유발할 수 있다 (NSAID canCause StomachUlcer).

추론 엔진은 이 두 가지 명시적 사실로부터 ’아스피린은 위궤양을 유발할 수 있다’는 새로운 사실을 논리적으로 추론해낼 수 있다. 이처럼 온톨로지는 데이터베이스에 명시적으로 저장되지 않은 암묵적인 지식을 발견하고 확장하는 강력한 메커니즘을 제공한다.

온톨로지는 단순한 데이터 스키마를 넘어, 특정 도메인의 규칙과 제약 조건을 담은 실행 가능한 지식 명세서(Executable Specification of Knowledge) 로 기능한다. 일반적인 데이터베이스 스키마가 데이터의 구조적 유효성(예: ‘날짜’ 필드에 날짜 형식의 값이 들어가는지)만을 검증하는 반면, 온톨로지는 의미론적 무결성(Semantic Integrity) 을 검증하고 강제한다. 예를 들어, 데이터베이스 스키마는 ’약품 승인일’이 ’약품 발견일’보다 이후여야 한다는 비즈니스 규칙을 강제할 수 없다. 하지만 OWL과 같은 온톨로지 언어와 SWRL(Semantic Web Rule Language) 같은 규칙 언어를 사용하면 이러한 논리적 공리를 명시적으로 정의할 수 있다.8 따라서 온톨로지는 지식 시스템 내에서 수동적인 청사진 역할에 머무르지 않고, 추론 엔진에 의해 ’실행’되어 데이터의 일관성을 검증하고 새로운 지식을 추론하는 능동적인 구성 요소가 된다. 이는 의료, 법률, 금융 규제와 같이 높은 수준의 정확성과 논리적 정합성이 요구되는 도메인에서 특히 강력한 장점으로 작용한다.15

2.2 실제 세계의 지식 웹: 지식 그래프 (Knowledge Graph, KG)

2.2.1 데이터 중심의 정의와 발전

지식 그래프는 현실 세계의 개체(Entity)와 그들 사이의 관계를 네트워크 형태로 표현한 대규모 지식 베이스(Knowledge Base)이다.16 지식 그래프의 핵심 목적은 다양한 출처로부터 수집된 데이터를 통합하고 연결하여 정보에 대한 맥락적 이해(Contextual Understanding)를 제공하는 것이다.17

이 용어는 2012년 구글이 검색 엔진의 결과를 향상시키기 위해 도입하면서 널리 알려졌으며, 그 본질은 실용적이고 응용 중심적인 성격을 띤다.19 철학적이고 형식적인 정의에서 출발하는 온톨로지와 달리, 지식 그래프는 방대한 실제 데이터를 어떻게 효과적으로 연결하고 활용할 것인가에 대한 문제에서 출발한다. 본질적으로 지식 그래프는 그래프 구조를 가진 지식 베이스라고 할 수 있다.18

2.2.2 핵심 아키텍처 구성 요소

지식 그래프는 일반적으로 ‘주어-술어-목적어(Subject-Predicate-Object)’ 형태의 트리플(Triple) 구조를 기반으로 하며, 다음과 같은 핵심 요소로 구성된다.

• 노드 (Nodes, Entities): 현실 세계의 모든 개체, 즉 사람, 장소, 사물, 개념, 이벤트 등을 나타낸다. 예를 들어, ‘레오나르도 다빈치’, ‘모나리자’, ‘루브르 박물관’ 등이 각각의 노드가 될 수 있다.16

• 엣지 (Edges, Relationships): 노드들 사이의 관계를 나타내며, 일반적으로 관계의 종류를 설명하는 레이블(label) 또는 술어(predicate)를 가진다. 예를 들어, ‘레오나르도 다빈치’ 노드와 ‘모나리자’ 노드는 ’’라는 엣지로 연결될 수 있다. 이는 ’레오나르도 다빈치(주어) - 그렸다(술어) - 모나리자(목적어)’라는 하나의 사실을 표현한다.16

• 속성 (Properties, Labels): 노드나 엣지에 대한 추가적인 정보를 제공하는 키-값(key-value) 쌍이다. 예를 들어, ‘모나리자’ 노드는 제작 연도: 1503 이나 재료: 유화 와 같은 속성을 가질 수 있다.16

2.2.3 구현 및 기능

지식 그래프는 대규모의 노드와 엣지를 효율적으로 저장하고 질의하기 위해 그래프 데이터베이스(예: Neo4j)나 트리플 스토어(Triple Store)와 같은 특화된 기술을 사용한다.19

지식 그래프의 핵심 기능은 그래프 순회(Graph Traversal)에 있다. 이는 특정 노드에서 시작하여 엣지를 따라 다른 노드로 이동하면서 직접적이거나 간접적인 관계를 탐색하는 과정이다. 이러한 순회를 통해 “레오나르도 다빈치가 그린 작품 중 루브르 박물관에 전시된 것은 무엇인가?“와 같은 복잡한 관계형 질문에 답을 찾을 수 있다. 이는 숨겨진 패턴을 발견하고, 데이터 간의 연결성을 분석하며, 추천 시스템이나 질문-답변 시스템의 성능을 향상시키는 데 매우 효과적이다.5

지식 그래프의 본질적인 가치는 개별 데이터 포인트를 저장하는 것을 넘어, 데이터들 사이에 암묵적으로 존재하던 맥락을 명시적이고 질의 가능한 구조로 구체화하는 데 있다. 이는 조직 내에 흩어져 있는 데이터 사일로(silo) 위에 구축된 “서비스로서의 컨텍스트(Context-as-a-Service)” 계층으로 기능한다. 이를 통해 애플리케이션은 단순히 데이터를 검색하는 것이 아니라, 상호 연결된 이해(interconnected understanding)를 검색할 수 있게 된다. 예를 들어, 한 기업이 고객 정보를 CRM 시스템에, 제품 정보를 ERP 시스템에, 그리고 고객 지원 티켓을 별도의 헬프데스크 시스템에 보관하고 있다고 가정해보자. 이들은 서로 단절된 데이터 사일로다. 지식 그래프는 이 세 시스템의 개체들을 노드로 가져오고, 그들 사이에 고객 X -[구매함]-> 제품 Y, 고객 X -[제출함]-> 티켓 Z, 티켓 Z -[관련됨]-> 제품 Y 와 같은 명시적인 엣지를 생성한다. 이제 “제품 Y를 구매하고 그 제품에 대해 지원 티켓을 제출한 모든 고객을 보여줘“와 같은 질문은 지식 그래프 내에서 간단한 순회 쿼리로 해결될 수 있다. 이는 분리된 데이터베이스 환경에서는 매우 복잡한 작업이다. 이처럼 지식 그래프는 단절된 데이터를 통합된 맥락적 네트워크로 변환하여, 필요할 때마다 컨텍스트를 온디맨드(on-demand)로 제공하는 강력한 인프라 역할을 수행한다.17

3. RAG 아키텍처 선정을 위한 비교 분석

온톨로지와 지식 그래프는 모두 지식을 구조화하지만, 그 철학과 접근 방식의 차이로 인해 RAG 시스템 설계에 미치는 영향이 다르다. 아키텍트는 두 패러다임의 장단점을 명확히 이해하고, 해결하고자 하는 문제의 특성에 따라 적절한 기술을 선택하거나 조합해야 한다. 이 섹션에서는 구조, 스키마, 추론 방식, 확장성 등 RAG 시스템 설계에 있어 핵심적인 차원들을 기준으로 두 패러다임을 심층 비교 분석한다.

3.1 <Table 1> 핵심 특성 비교: 온톨로지 vs. 지식 그래프

3.2 구조와 스키마: 형식성 vs. 유연성

• 온톨로지: 온톨로지는 그 자체가 엄격하고 사전에 정의된 스키마 역할을 한다. 시스템에 추가되는 모든 데이터 인스턴스는 반드시 온톨로지에 정의된 클래스, 속성, 관계의 제약 조건을 준수해야 한다.24 이러한 하향식(Top-down) 접근 방식은 데이터의 일관성과 품질을 매우 높은 수준으로 보장한다. 예를 들어, ‘의약품’ 클래스의 ‘승인 연도’ 속성이 4자리 숫자로 정의되어 있다면, 이 형식을 따르지 않는 데이터는 입력 단계에서부터 거부된다.

• 지식 그래프: 지식 그래프는 종종 훨씬 더 유연하고 점진적인(emergent) 스키마를 채택한다. 새로운 데이터가 시스템에 유입됨에 따라 새로운 유형의 노드와 관계가 동적으로 추가될 수 있다.5 이러한 상향식(Bottom-up) 접근 방식은 끊임없이 변화하고 다양한 형태를 가진 데이터 소스에 매우 효과적으로 적응할 수 있다. 예를 들어, 새로운 유형의 금융 상품이 등장하면, 별도의 스키마 변경 작업 없이 즉시 해당 상품을 나타내는 노드와 관계를 추가할 수 있다.

• RAG에 대한 시사점: 온톨로지 기반 RAG 시스템은 매우 신뢰성 있고 일관된 데이터를 검색 소스로 활용할 수 있다는 장점이 있지만, 새로운 정보나 개념의 변화에 신속하게 대응하기 어려울 수 있다. 반면, 지식 그래프 기반 RAG 시스템은 변화에 민첩하게 대응할 수 있지만, 적절한 데이터 거버넌스 없이는 데이터의 불일치나 중복 문제로 인해 검색 품질이 저하될 위험이 있다.

3.3 추론과 추리: 논리 vs. 연결성

• 온톨로지 (연역적 추론): 온톨로지는 형식 논리(Formal Logic)와 사전에 정의된 공리(Axiom)를 사용하여 새로운 지식을 추론한다. 이는 “정의된 규칙에 따라, 반드시 참이어야 하는 것은 무엇인가?“라는 질문에 답하는 방식이다.7 예를 들어, ’모든 포유류는 동물이다’라는 규칙과 ’고래는 포유류이다’라는 사실이 주어지면, ’고래는 동물이다’라는 결론을 필연적으로 도출한다. 이러한 연역적 추론은 지식의 유효성을 검증하고, 닫힌 세계 가정(Closed-world Assumption) 하에서 사실을 확장하는 데 매우 강력하다.

• 지식 그래프 (귀납적/가추적 추론): 지식 그래프에서의 추론은 주로 그래프의 경로를 탐색하고 구조를 분석함으로써 이루어진다. 예를 들어, 두 노드 사이의 최단 경로를 찾거나, 네트워크에서 가장 중심적인 역할을 하는 노드를 식별하거나, 특정 패턴을 가진 하위 그래프를 발견하는 방식이다. 이는 “데이터에 어떤 연결과 패턴이 존재하는가?“라는 질문에 답하는 방식에 가깝다.5 이러한 접근은 명시적인 규칙이 없는 상황에서 새로운 가설을 생성하거나 숨겨진 관계를 발견하는 탐색적 분석에 이상적이다.

• RAG에 대한 시사점: 온톨로지 기반 추론은 사용자 쿼리를 논리적으로 추론된 사실들로 확장하거나, 검색된 컨텍스트를 추가적인 정보로 보강하여 검색의 정확도를 높일 수 있다. 지식 그래프 기반 추론은 여러 단계의 관계를 넘나드는 복잡한 질문에 대해, 관련 정보를 종합하여 답변을 생성하는 능력을 RAG 시스템에 부여한다.

3.4 구축과 확장성: 설계 우선 vs. 데이터 우선

• 온톨로지: 온톨로지 구축은 상당한 수준의 사전 도메인 지식과 설계 노력을 요구하는 ‘설계 우선(Design-first)’ 접근법을 따른다. 도메인 전문가들이 모여 핵심 개념을 모델링하고, 규칙을 정의하며, 용어에 대한 합의를 이루는 과정이 선행되어야 한다.6 이 과정은 시간과 비용이 많이 소요되는 병목 현상을 유발할 수 있지만, 그 결과로 매우 견고하고 재사용 가능한 지식 모델이 탄생한다.

• 지식 그래프: 지식 그래프는 정형 및 비정형 데이터 소스로부터 정보를 추출하여 점진적으로, 그리고 자동화된 방식으로 구축될 수 있는 ‘데이터 우선(Data-first)’ 접근법을 따른다.19 데이터가 추가됨에 따라 그래프는 유기적으로 성장한다. 이는 데이터 수집 측면에서 훨씬 더 확장성이 높지만, 대규모 데이터를 일관성 있게 통합하고 노이즈를 제거하기 위해 정교한 자연어 처리(NLP) 및 데이터 통합 파이프라인 기술을 필요로 한다.

• RAG에 대한 시사점: 온톨로지 기반 RAG 프로젝트는 초기 투자 비용과 복잡성이 높다. 반면, 지식 그래프 기반 RAG 프로젝트는 작은 규모로 시작하여 데이터와 함께 성장시킬 수 있지만, 대규모로 확장되었을 때 그래프의 품질과 일관성을 유지하는 것이 지속적인 핵심 과제가 된다.25

온톨로지 중심 접근법과 지식 그래프 중심 접근법 사이의 선택은 단순한 기술적 결정이 아니라, 조직이 지식 자산을 어떻게 평가하고 활용할 것인가에 대한 근본적인 전략적 결정이다. 이는 의미론적 정확성(Semantic Precision)과 운영 민첩성(Operational Agility) 사이의 전략적 트레이드오프를 의미한다. 이 선택의 본질을 이해하기 위해 두 가지 가상 시나리오를 고려해볼 수 있다. 첫째, 신약 개발 데이터를 관리하는 제약 회사는 미국 식품의약국(FDA)의 엄격한 규제를 준수해야 한다. 이 회사의 지식 시스템은 정확하고, 검증 가능하며, 불변하는 규칙 집합에 기반해야 한다. 온톨로지는 이러한 요구사항에 완벽하게 부합한다. 왜냐하면 온톨로지의 핵심 가치는 지식의 정확성과 일관성을 강제하는 데 있기 때문이다. 둘째, 소셜 미디어 트렌드를 분석하는 시장 정보 회사를 생각해보자. 이 회사가 다루는 데이터는 방대하고 비구조적이며, 매일 새로운 개체와 관계(신조어, 인플루언서, 바이럴 이벤트 등)가 등장한다. 이러한 환경에서는 유연성을 갖춘 지식 그래프가 유일한 현실적 대안이다. 지식 그래프의 핵심 가치는 변화하는 데이터 환경에 대한 적응성과 새로운 관계의 발견에 있기 때문이다. 따라서 RAG 시스템 아키텍처를 결정할 때 “어느 것이 더 나은가?“를 묻기보다는 “우리 비즈니스의 핵심 목표가 규범의 준수와 정확성인가, 아니면 탐색과 발견인가?“를 먼저 질문해야 한다. 그 답이 바로 온톨로지와 지식 그래프 사이의 전략적 방향을 결정하는 나침반이 될 것이다.

4. 실제 적용을 위한 고급 RAG 아키텍처

온톨로지와 지식 그래프의 이론적 특성을 이해했다면, 다음 단계는 이러한 지식 구조를 실제 RAG 파이프라인에 통합하여 시스템의 성능을 극대화하는 방법을 탐구하는 것이다. 이 섹션에서는 온톨로지 기반 RAG와 지식 그래프 기반 RAG의 구체적인 작동 원리, 장단점, 그리고 이를 통해 어떻게 기존 RAG의 한계를 뛰어넘는 우수한 시스템을 구축할 수 있는지 상세히 설명한다.

4.1 온톨로지-RAG: 검색의 정확성과 신뢰도 극대화

4.1.1 작동 원리

온톨로지-RAG(Ontology-RAG) 아키텍처에서 온톨로지는 전체 검색 프로세스를 관장하는 ’의미론적 제어 계층(Semantic Control Layer)’으로 작동한다. 이 시스템의 작동 방식은 다음과 같다.

1. 쿼리 해석 및 명확화: 사용자의 자연어 쿼리는 먼저 온톨로지의 통제된 어휘(controlled vocabulary)와 개념 체계를 기준으로 해석된다. 이 과정에서 쿼리에 포함된 용어의 모호성이 해소되고, 사용자의 진짜 의도가 명확해진다.26 예를 들어, 사용자가 ’심장약’이라고 검색하면, 시스템은 온톨로지를 참조하여 ’심장약’이 ‘베타 차단제’, ‘ACE 억제제’ 등 다양한 하위 클래스를 포함하는 개념임을 인지한다.

2. 지능적 쿼리 확장: 명확화된 쿼리는 온톨로지에 정의된 관계를 바탕으로 지능적으로 확장된다. 앞선 예에서, 시스템은 “심장약의 부작용“이라는 쿼리를 “(‘베타 차단제’ OR ‘ACE 억제제’ OR…) AND ‘부작용’“과 같이 구체적인 약물 클래스나 인스턴스 이름을 포함하는 정형화된 쿼리로 자동 변환할 수 있다.28

3. 정밀 검색 수행: 이렇게 구조화되고 확장된 쿼리는 벡터 데이터베이스, 전통적인 관계형 데이터베이스, 또는 그래프 데이터베이스와 같은 실제 지식 베이스에 전달되어 정보를 검색한다. 이 방식은 단순한 키워드 매칭이나 벡터 유사도 검색에 비해 훨씬 높은 정확도(Precision)와 재현율(Recall)을 달성하게 한다.27

4. 컨텍스트 증강 및 생성: 검색된 정밀한 정보는 LLM에 컨텍스트로 제공되어, 사실에 기반한 정확하고 신뢰도 높은 답변을 생성하는 데 사용된다.

4.1.2 장점

• 향상된 사실적 정확성: 검증되고 잘 정의된 지식 구조에 기반하여 검색을 수행하므로, 관련 없거나 잘못된 정보가 검색될 가능성을 극적으로 줄인다. 이는 LLM의 환각 현상을 최소화하는 데 결정적인 역할을 한다.31

• 도메인 특화된 정밀성: 복잡한 전문 용어와 미묘한 개념적 차이가 존재하는 법률, 의료, 공학 등의 전문 분야에서 특히 강력한 성능을 발휘한다. 온톨로지가 용어의 명확한 정의와 관계를 제공하기 때문이다.15

• 높은 설명가능성(Explainability): 검색 과정이 투명해진다. 시스템은 “쿼리에 ’X’라는 용어가 포함되어 있었고, 이는 우리 온톨로지에서 ’Y’의 한 종류로 정의되어 있기 때문에 이 정보를 검색했습니다“와 같이 검색 결과의 근거를 명확하게 제시할 수 있다.27

4.1.3 단점

• 높은 초기 구축 비용: 도메인 전문가들이 상당한 시간과 노력을 투자하여 온톨로지를 설계하고 유지보수해야 한다.9

• 잠재적 경직성: 도메인의 지식이 빠르게 변화하는 경우, 온톨로지 자체를 업데이트해야 하므로 변화에 대한 대응이 느릴 수 있다.

• 제한된 발견 능력: 온톨로지에 아직 모델링되지 않은 새롭고 예상치 못한 연결이나 패턴을 발견하는 데는 효과적이지 않다.

4.2 그래프-RAG: 컨텍스트의 깊이와 복잡한 추론 능력 확보

4.2.1 작동 원리

그래프-RAG(GraphRAG)는 독립적인 텍스트 조각을 검색하는 대신, 쿼리와 관련된 상호 연결된 노드와 엣지로 구성된 하위 그래프(subgraph) 를 검색하여 LLM에 제공한다.5 이 아키텍처의 핵심 작동 원리는 다음과 같다.

1. 개체 인식 및 노드 매핑: 사용자의 쿼리에서 핵심 개체(entity)를 인식하고, 이를 지식 그래프 내의 특정 노드에 매핑한다. 예를 들어, “스티브 잡스가 창업한 회사에서 디자인한 제품은?“이라는 쿼리에서 ’스티브 잡스’라는 개체를 인식하고 지식 그래프의 ‘Steve Jobs’ 노드를 찾아낸다.

2. 그래프 순회 및 하위 그래프 구축: 매핑된 노드를 시작점으로 하여 그래프 순회(graph traversal) 알고리즘을 실행한다. 이는 이웃 노드를 탐색하거나, 다른 관련 노드까지의 경로를 찾는 과정을 포함한다. 위 예시에서는 ‘Steve Jobs’ 노드에서 ‘’ 엣지를 따라 ‘Apple’ 노드를 찾고, 다시 ‘Apple’ 노드에서 ‘’ 엣지를 따라 ‘iPhone’, ‘MacBook’ 등의 제품 노드들을 탐색한다. 이렇게 탐색된 노드와 엣지들이 모여 쿼리에 대한 풍부한 컨텍스트를 담은 하위 그래프를 형성한다.5

3. 다중 홉 추론 (Multi-hop Reasoning): 이 과정은 여러 단계의 관계를 연결하여 답을 찾아내는 ’다중 홉 추론’을 가능하게 한다. 지식 그래프는 명시적으로 한 문서에 기록되지 않은 사실들의 연결고리를 제공함으로써, 시스템이 복잡한 질문에 답할 수 있도록 한다.5

4. 컨텍스트 직렬화 및 생성: 구축된 하위 그래프는 LLM이 이해할 수 있는 텍스트 형태로 직렬화(serialize)되어 프롬프트에 포함된다. LLM은 이 네트워크 정보를 바탕으로 단편적인 사실들을 종합하여 깊이 있고 맥락적인 답변을 생성한다.

4.2.2 장점

• 풍부한 맥락적 답변: LLM에 단순한 텍스트가 아닌 관계의 네트워크를 제공함으로써, 여러 정보 소스를 종합하여 훨씬 더 포괄적이고 미묘한 뉘앙스를 담은 답변을 생성할 수 있다.4

• 복잡한 쿼리 처리 능력: “X 대학과 협력했던 기업들이 개발한 약물 중 자가면역질환 치료제로 승인된 것은 무엇인가?“와 같이, 서로 다른 사실들을 연결해야만 답할 수 있는 복잡한 질문에 대해 독보적인 처리 능력을 보여준다.36

• 인사이트 발견: 문서 기반 검색으로는 놓치기 쉬운 데이터 내의 숨겨진 패턴이나 예상치 못한 관계를 발견하고 이를 답변에 활용할 수 있다.5

4.2.3 단점

• 지식 그래프 구축의 복잡성: 대규모의 정확한 지식 그래프를 구축하고 최신 상태로 유지하는 것은 매우 어려운 데이터 엔지니어링 과제이다.25

• 쿼리 및 순회 알고리즘의 복잡성: 모든 가능한 쿼리 유형에 대해 효율적인 그래프 순회 알고리즘을 설계하는 것은 어려울 수 있다. 특히 매우 크거나 밀집도가 높은 그래프에서는 성능 저하가 발생할 수 있다.

• 노이즈 발생 가능성: 검색된 하위 그래프가 너무 크거나 관련 없는 연결을 많이 포함할 경우, 오히려 LLM을 압도하거나 혼란스럽게 만들어 답변의 질을 떨어뜨릴 수 있다.

표준 RAG에서 그래프-RAG로의 전환은 검색 단계의 목표를 근본적으로 변화시킨다. 이는 더 이상 “답변을 포함하는 텍스트 조각을 검색” 하는 것이 아니라, “LLM이 답변으로 가는 길을 추론할 수 있는 경로를 검색” 하는 것으로의 전환이다. 표준 RAG는 정답이 적힌 페이지를 찾는 개방형 책 시험(open-book exam)과 같다.38 반면, 그래프-RAG는 지도와 나침반을 제공하는 것과 같다. “A는 C와 어떻게 관련되어 있는가?“라는 질문에 대해, 그래프-RAG는 “A는 C와 관련이 있다“고 직접적으로 서술된 문서를 찾는 것이 아니다. 대신, 검색기는 지식 그래프 내에서 A -[관계1]-> B -[관계2]-> C 와 같은 경로를 찾아낸다.23 이때 LLM에 전달되는 컨텍스트는 “개체 A는 B와 ’관계1’로 연결되어 있고, 개체 B는 C와 ’관계2’로 연결되어 있다“는 구조화된 정보다. 그러면 LLM의 역할은 이 경로를 종합하여 “A는 B를 통해 C와 간접적으로 관련되어 있습니다“와 같은 일관된 서술로 합성(synthesize) 하는 것이 된다. 이는 단순히 검색된 사실을 요약하는 것을 넘어, 추론 경로 자체를 설명하는 생성 작업이므로 시스템의 설명 능력을 근본적으로 향상시킨다.

5. 전략적 프레임워크 및 구현 로드맵

이론적 비교와 아키텍처 분석을 바탕으로, 이제 실제 프로젝트에 적용할 수 있는 실용적인 가이드라인을 제시할 차례이다. 이 섹션에서는 특정 사용 사례에 가장 적합한 아키텍처를 선택하기 위한 의사결정 프레임워크를 제공하고, 온톨로지와 지식 그래프의 장점을 결합한 최적의 하이브리드 모델을 제안하며, 미래 지향적인 RAG 시스템 구축을 위한 전략적 방향을 제시한다.

5.1 사용 사례 기반 아키텍처 선택 매트릭스

아래 표는 다양한 도메인과 사용 사례의 특성을 고려하여 가장 적합한 RAG 아키텍처를 선택하는 데 도움을 주는 의사결정 프레임워크이다. 이는 절대적인 규칙이 아니라, 프로젝트의 목표와 제약 조건을 바탕으로 최적의 방향을 설정하기 위한 전략적 가이드이다.

5.2 <Table 2> RAG 아키텍처 선택 프레임워크

5.3 최적의 경로: 하이브리드 아키텍처

온톨로지와 지식 그래프는 상호 배타적인 선택이 아니다. 오히려 가장 강력하고 정교한 RAG 시스템은 두 패러다임의 장점을 시너지 효과로 결합한 하이브리드 아키텍처, 즉 온톨로지를 지식 그래프의 형식적 스키마로 활용하는 모델에서 탄생한다.

5.3.1 하이브리드 모델의 작동 방식

1. 스키마 정의 (온톨로지): 먼저, 도메인에 대한 표준적인 클래스, 속성, 관계를 정의하기 위해 온톨로지를 개발한다. 예를 들어, 기업 정보 도메인에서는 회사(Company), 인물(Person), 제품(Product)과 같은 클래스와 인수하다(acquires), 근무하다(worksFor)와 같은 관계를 OWL을 사용하여 명시적으로 정의한다. 이 단계는 전체 지식 베이스의 의미론적 일관성과 명확성을 보장하는 청사진 역할을 한다.19

2. 그래프 채우기 (지식 그래프): 다양한 내/외부 데이터 소스(데이터베이스, API, 문서 등)로부터 정보를 추출하여 온톨로지 스키마에 맞게 매핑한다. 이 과정에서 실제 데이터 인스턴스들이 지식 그래프를 채우게 된다. 예를 들어, 뉴스 기사에서 “A사가 B사를 인수했다“는 정보를 추출하면, A사와 B사는 회사 클래스의 인스턴스로 노드가 생성되고, 두 노드는 온톨로지에 정의된 인수하다 관계로 연결된다. 이 단계는 지식 베이스에 확장성과 실제 데이터와의 연결성을 부여한다.

3. RAG 시스템 구동: 이렇게 구축된 하이브리드 지식 베이스는 RAG 시스템의 핵심 정보원으로 사용된다. 사용자 쿼리는 먼저 온톨로지를 통해 의미가 명확해지고 확장(정확성 확보)된 후, 지식 그래프를 순회하여 관련 하위 그래프를 검색(맥락적 깊이와 추론 능력 확보)하는 데 사용된다.

이 접근법은 온톨로지가 제공하는 일관성과 강력한 추론 능력을 지식 그래프의 유연성 및 확장성과 결합함으로써, 각 패러다임이 가진 약점을 상호 보완하는 최적의 솔루션을 제공한다. 이는 현재 기술로 구현 가능한 가장 성숙하고 강력한 지식 기반 RAG 아키텍처라 할 수 있다.

5.4 결론: 구성 가능하고 지식 집약적인 AI의 미래

단순한 벡터 검색 기반 RAG를 넘어서기 위한 여정은 구조화된 지식을 적극적으로 수용하는 것에서 시작된다. 본 보고서에서 심층적으로 분석한 바와 같이, 이는 온톨로지 대 지식 그래프의 문제가 아니라, 각 패러다임의 고유한 강점을 특정 목표에 맞게 어떻게 최적으로 활용하고 조합할 것인가의 문제이다. 온톨로지는 지식의 ’청사진’으로서 의미론적 정확성과 논리적 일관성을 제공하며, 지식 그래프는 현실 세계 데이터의 복잡한 ’연결망’으로서 맥락적 깊이와 발견적 탐색 능력을 부여한다.

RAG 기술의 미래는 단순히 정보를 검색하여 생성하는 것을 넘어, 지식 베이스와 능동적으로 상호작용하며 복잡한 문제를 해결하는 보다 동적이고 에이전트적인 시스템(Agentic Systems)으로 향하고 있다.41 이러한 미래 시스템에서 지식 베이스는 더 이상 수동적인 정보 저장소가 아니라, 추론하고, 계획하며, 스스로 지식을 확장하는 능동적인 파트너 역할을 수행하게 될 것이다. 본 보고서에서 제안한 온톨로지-지식 그래프 하이브리드 모델은 이러한 차세대 지능형 시스템을 구축하기 위한 가장 이상적인 토대를 제공한다.

따라서, 방어 가능하고(defensible), 높은 정확도를 가지며, 깊이 있는 지능을 갖춘 AI 애플리케이션을 구축하고자 하는 조직에게 잘 설계된 지식 베이스에 대한 투자는 더 이상 선택이 아닌 전략적 필수 과제이다. 그 여정은 지식의 청사진(온톨로지)과 실제 세계의 구조(지식 그래프) 사이의 트레이드오프와 시너지를 명확히 이해하는 것에서부터 시작되어야 한다.

6. Works cited

1. www.elastic.co, accessed October 30, 2025, https://www.elastic.co/kr/what-is/retrieval-augmented-generation#:~:text=%EA%B2%80%EC%83%89%20%EC%A6%9D%EA%B0%95%20%EC%83%9D%EC%84%B1(RAG)%EC%9D%98%20%EC%A0%95%EC%9D%98,-%EA%B2%80%EC%83%89%20%EC%A6%9D%EA%B0%95%20%EC%83%9D%EC%84%B1&text=%EA%B2%80%EC%83%89%20%EC%A6%9D%EA%B0%95%20%EC%83%9D%EC%84%B1%EC%9D%80%20%EC%B6%94%EA%B0%80,%EC%9D%98%20%EC%B6%9C%EB%A0%A5%EC%9D%B4%20%ED%96%A5%EC%83%81%EB%90%A9%EB%8B%88%EB%8B%A4.
2. LLM의 한계를 보완하는 기술 : RAG(Retrieval-Augmented Generation) - 항상 끈기있게 - 티스토리, accessed October 30, 2025, https://nayoungs.tistory.com/entry/LLM%EC%9D%98-%ED%95%9C%EA%B3%84%EB%A5%BC-%EB%B3%B4%EC%99%84%ED%95%98%EB%8A%94-%EA%B8%B0%EC%88%A0-RAGRetrieval-Augmented-Generation
3. RAG란? - 검색 증강 생성 AI 설명 - AWS, accessed October 30, 2025, https://aws.amazon.com/ko/what-is/retrieval-augmented-generation/
4. Graph RAG의 힘: 지능형 검색의 미래 - Unite.AI, accessed October 30, 2025, https://www.unite.ai/ko/power-of-graph-rag-the-future-of-intelligent-search/
5. Graph RAG의 모든 것, accessed October 30, 2025, https://dev.to/bits-bytes-nn/graph-ragyi-modeun-geos-1n5k
6. ko.wikipedia.org, accessed October 30, 2025, https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%98%A8%ED%86%A8%EB%A1%9C%EC%A7%80#:~:text=%EC%98%A8%ED%86%A8%EB%A1%9C%EC%A7%80(Ontology)%EB%9E%80%20%EC%82%AC%EB%9E%8C%EB%93%A4%EC%9D%B4,%EC%A0%81%EC%9C%BC%EB%A1%9C%20%EC%A0%95%EC%9D%98%ED%95%9C%20%EA%B8%B0%EC%88%A0%EC%9D%B4%EB%8B%A4.
7. Ontology - 지식덤프, accessed October 30, 2025, http://www.jidum.com/jidums/view.do?jidumId=971
8. 온톨로지 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전, accessed October 30, 2025, https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%98%A8%ED%86%A8%EB%A1%9C%EC%A7%80
9. 온톨로지 - Andrea의 지식 정원, accessed October 30, 2025, https://publish.obsidian.md/andrea9292/2+Area/%EC%BB%B4%ED%93%A8%ED%84%B0/%EC%BB%B4%ED%93%A8%ED%84%B0+%EA%B3%B5%ED%95%99/%EC%98%A8%ED%86%A8%EB%A1%9C%EC%A7%80
10. 온톨로지(Ontology) - 비트코기의 IT Note - 티스토리, accessed October 30, 2025, https://itpenote.tistory.com/267
11. 온톨로지란? - Azure Digital Twins - Microsoft Learn, accessed October 30, 2025, https://learn.microsoft.com/ko-kr/azure/digital-twins/concepts-ontologies
12. Ontology(온톨로지) - IT RED OCEAN 에서 살아 남기(일흔까지만) - 티스토리, accessed October 30, 2025, https://middleware.tistory.com/entry/Ontology%EC%98%A8%ED%86%A8%EB%A1%9C%EC%A7%80
13. OWL-RDF - DH 교육용 위키, accessed October 30, 2025, https://dh.aks.ac.kr/Edu/wiki/index.php/OWL-RDF
14. Financial AI와 지식그래프(Knowledge Graph) 구축 및 확장 - 한경에이셀 인사이트 - Aicel, accessed October 30, 2025, https://www.aiceltech.com/kr/insight/finance-ai-knowledge-graph
15. 검색증강생성(RAG)으로 다양한 제조 문제를 신속하게 해결하세요 – 도메인별 활용 사례, accessed October 30, 2025, https://ahha.ai/2024/07/26/rag_application/
16. www.ibm.com, accessed October 30, 2025, https://www.ibm.com/kr-ko/think/topics/knowledge-graph#:~:text=%EC%A7%80%EC%8B%9D%20%EA%B7%B8%EB%9E%98%ED%94%84%EB%8A%94%20%EB%85%B8%EB%93%9C%2C%20%EC%97%90%EC%A7%80,%EA%B0%99%EC%9D%80%20%EC%97%90%EC%9D%B4%EC%A0%84%EC%8B%9C%EC%9D%BC%20%EC%88%98%EB%8F%84%20%EC%9E%88%EC%8A%B5%EB%8B%88%EB%8B%A4.
17. 지식 그래프란? - SAP, accessed October 30, 2025, https://www.sap.com/korea/resources/knowledge-graph
18. Knowledge Graph : 지식 그래프 - 옳은 길로.. - 티스토리, accessed October 30, 2025, https://joyhong.tistory.com/167
19. 지식 그래프란 무엇인가요? - IBM, accessed October 30, 2025, https://www.ibm.com/kr-ko/think/topics/knowledge-graph
20. 지식베이스와 지식그래프 - SKAI Worldwide Tech Blog, accessed October 30, 2025, https://blog.skaiworldwide.com/518
21. 지식 그래프: 작업 원리와 사용법 - Boardmix, accessed October 30, 2025, https://boardmix.com/kr/skills/what-is-knowledge-graph/
22. 지식 그래프란 무엇인가? - 틸노트, accessed October 30, 2025, https://tilnote.io/news/66bfcc21319825b27747c35a
23. [Mostly AI-Generated] Knowledge Graph는 RAG 과정에서 어떤 역할을 수행할까?, accessed October 30, 2025, https://shadowego.com/articles/745
24. 지식 그래프란 무엇인가요? - Couchbase, accessed October 30, 2025, https://www.couchbase.com/ko/resources/concepts/knowledge-graphs/
25. 지식 그래프(KG)로 LLM의 한계를 해결하는 방법, accessed October 30, 2025, https://aiheroes.ai/community/52
26. An Ontology-based-RAG System using Graph for accurate analytics | by Max.AI Platform, accessed October 30, 2025, https://medium.com/max-ai-tech-blog/building-a-graph-based-rag-system-using-apache-age-98e0ac7f9589
27. What is retrieval augmented generation and why is the data you feed it so important?, accessed October 30, 2025, https://scibite.com/knowledge-hub/news/what-is-retrieval-augmented-generation/
28. Ontology-based Retrieval Augmented Generation (RAG) for GenAI-supported Additive Manufacturing, accessed October 30, 2025, https://repositories.lib.utexas.edu/bitstreams/b813af1e-e6e3-45a7-9917-65f495c9a09a/download
29. Ontology-Retrieval Augmented Generation for Scientific Discovery | OpenReview, accessed October 30, 2025, https://openreview.net/forum?id=DbZDbg2z9q
30. 온톨로지 기반 지식 구조화 : 설계부터 Graph RAG·추론·BPM을 통한 AI 활용까지, accessed October 30, 2025, https://fastcampus.co.kr/data_online_ontology
31. microsoft/ograg2: OGRAG - Release Version - GitHub, accessed October 30, 2025, https://github.com/microsoft/ograg2
32. OG-RAG: Ontology-Grounded Retrieval-Augmented Generation For Large Language Models - arXiv, accessed October 30, 2025, https://arxiv.org/html/2412.15235v1
33. Graph RAG: Navigating graphs for Retrieval-Augmented Generation using Elasticsearch, accessed October 30, 2025, https://www.elastic.co/search-labs/blog/rag-graph-traversal
34. GraphRAG: 혁신적인 정보 검색 및 생성 모델의 이해, accessed October 30, 2025, https://digitalbourgeois.tistory.com/256
35. Graph RAG Use Cases: Real-World Applications & Examples - Chitika, accessed October 30, 2025, https://www.chitika.com/uses-of-graph-rag/
36. 지식그래프에 대한 RAG 구현하기 - Medium, accessed October 30, 2025, https://medium.com/@nuatmochoi/%EC%A7%80%EC%8B%9D%EA%B7%B8%EB%9E%98%ED%94%84%EC%97%90-%EB%8C%80%ED%95%9C-rag-%EA%B5%AC%ED%98%84%ED%95%98%EA%B8%B0-d979240daa1f
37. RAG Tutorial: How to Build a RAG System on a Knowledge Graph - Neo4j, accessed October 30, 2025, https://neo4j.com/blog/developer/rag-tutorial/
38. 2024 Year Of The RAG :: RAG가 주목 받는 이유와 미래 동향 - 스켈터랩스, accessed October 30, 2025, https://www.skelterlabs.com/blog/2024-year-of-the-rag
39. 에이전틱 RAG란 무엇인가요? - IBM, accessed October 30, 2025, https://www.ibm.com/kr-ko/think/topics/agentic-rag