제작 4 · 온톨로지 기반 GraphRAG 에이전트 설계서
Part 4의 마지막 결과물입니다. 물류 업무 질문 하나에 대해, 온톨로지와 GraphRAG 검색을 결합한 LLM 에이전트를 설계하고 평가 계획까지 세웁니다.
이번 회차, 내 속도로.
기초를 더 짚거나 궁금한 주제로 잠깐 넓혀 보세요. 최대 3단계를 거쳐 DAY 100로 돌아옵니다.
난이도·관심 주제 고르기
1/2개 선택 · 새 보충·심화 수업과 본과정 다시 읽기를 선택할 수 있어요.
이렇게 다녀와요 1단계 · 약 12분
- 출발 · DAY 100근거·도구·승인·평가
- 1. 관심 주제사람 승인 설계·위험 기준추가 39 · 새 추가 수업
- 복귀 · DAY 100원래 회차 이어가기
- 사람 승인 설계·위험 기준 · DAY 99에서 AIP Chatbot의 Action 도구를 ‘자동 실행’ 또는 ‘사용자 확인 후 실행’으로 설정할 수 있다고 했는데, 그 선택의 기준을 정리합니다.
선택과 경로 기록은 이 브라우저에 저장됩니다. 본과정의 회차 완료와는 별도입니다.
핵심 개념
결과물은 물류 업무 질문 하나에 답하고 조치를 제안하는 LLM 에이전트의 설계서입니다. 설계서에는 쓸 온톨로지 요소(객체·링크·액션), 문서 근거를 찾는 GraphRAG 검색 방식과 그 이유, 에이전트 도구, 사람 승인 지점, 권한 경계, 평가 계획이 들어갑니다. 브라우저와 메모만으로 수동 모의 실행까지 마칠 수 있고, 실제 LLM이나 DB를 실행했다면 모델·데이터·설정을 함께 적습니다.
고정 데이터는 DAY 75 설계서의 데이터(기준일 10월 7일)를 이어 씁니다. 배송: S-101(한빛상사·W-1 부산센터·약속 10-05·10-07 도착), S-102(다온마트·W-1·약속 10-06·미도착·빠른운송과 한결물류), S-103(한빛상사·W-2 대전센터·약속 10-06·10-06 도착), S-104(바른약국·W-2·약속 10-04·미도착·빠른운송), S-105(다온마트·W-1·약속 10-08·미도착·한결물류)에 새로 등록된 S-107(바른약국·W-1·약속 10-14·미도착·한결물류)을 더하고, 검증에 실패한 S-106은 뺍니다. 문서 청크 6개: C1 부산항 노조, 다음 주 월요일부터 파업 예고 / C2 한결물류, 부산 터미널 운영 축소 공지 / C3 대전센터, 이번 달 여유 보관 용량 30% / C4 빠른운송, 부산–대전 우회 노선 임시 운영 / C5 다온마트, 명절 대비 주문 증가 전망 / C6 인천 신규 물류센터 착공. 업무 질문은 “다음 주 부산항 파업이 우리 고객 배송에 미칠 영향과 대응안은?”입니다.
판단 기준입니다. 영향받는 배송 목록은 문서가 아니라 온톨로지 조회로 정확히 세고, 파업과 대체 경로의 근거는 문서 검색으로 찾습니다. 이 질문은 특정 엔티티(부산항, 한결물류)에서 출발하는 다중 홉 질문이므로 로컬 검색이나 PPR이 맞고, “이번 달 물류 위험의 주요 주제는?” 같은 질문이라면 전역 검색이 맞습니다. 경로 변경·고객 알림 같은 쓰기는 반드시 사람 확인과 제출 조건을 거치고, 에이전트는 요청한 사용자의 권한을 넘지 않습니다. 평가는 쌍대 비교 기준(직접성은 대조 기준)과 함께, 답의 주장마다 객체 ID나 청크 ID 근거가 있는지 보는 충실성 점검을 둡니다.
작은 예제로 따라가기
온톨로지 조회: 창고가 W-1 부산센터이고 아직 도착하지 않은 Shipment → S-102·S-105·S-107 3건, 링크를 따라 고객 2곳(다온마트·바른약국)과 운송사 2곳(빠른운송·한결물류)을 얻습니다. S-101은 10-07에 도착해 제외됩니다.
문서 검색: 시작 엔티티 {부산항, 한결물류}로 로컬 검색이나 PPR을 하면 C1·C2가 상위로 오고, C3(대전센터 여유 용량)와 C4(빠른운송 우회 노선)가 대체 경로 근거가 됩니다. C5는 다온마트 우선순위 판단에 참고하고, C6은 이 질문과 무관합니다.
제안과 실행: ‘한결물류만 배정된 S-105·S-107을 W-2 대전센터로 경로 변경’ 제안 → 담당자 확인 → ‘배송 경로 변경’ 액션 제출(제출 조건: 사유 필수, 상태가 delivered 아님) → 액션 로그. 근거로 S-105·S-107과 C1·C2·C3를 인용합니다.
직접 실험해 보기
실험에서 값을 확인하고 아래 제작 과제에 자신의 계산과 판단을 남기세요.
AIP 에이전트의 제안을 사람이 승인하고 실행하기
미도착이고 고객 등급이 A인 Shipment → S-104(바른약국, W-2 대전센터, 약속 10-04, 운송 빠른운송). 모델은 요청한 사용자 지아가 읽을 수 있는 객체만 봅니다.
- 도구 Query objects: Shipment[미도착 · 고객 등급 A · 10-07 지연] → S-104 (S-101·S-103은 이미 도착)
AIP Logic의 Use LLM 블록은 Query objects·Call function·Apply actions를 도구로 씁니다. Logic 함수의 온톨로지 편집은 자동 적용하거나 사람 검토용으로 보류(staged)할 수 있고, 액션에서 실행될 때만 실제로 반영됩니다.
나의 제작 노트
계산과 판단을 남기고 기준에 따라 직접 점검하세요. 양식을 채운 40자 이상의 노트가 필요합니다.
- 사용자(예: 고객 지원 담당자)와 업무 질문을 적고, 답에 필요한 객체 타입·링크 타입·액션 타입을 고정 데이터에서 고릅니다.
- 질문을 ‘정확한 조회(온톨로지)’ 부분과 ‘문서 근거(GraphRAG)’ 부분으로 나누고, 전역·로컬·DRIFT·PPR 가운데 검색 방식을 고른 이유를 질문 유형과 비용으로 적습니다.
- 에이전트 도구 3~5개(Object query·Function·Action)를 정의하고, 각 도구의 읽기/쓰기와 자동 실행/사용자 확인 설정을 정합니다.
- 권한 경계를 적습니다: 이 사용자와 에이전트가 볼 수 없는 속성, 실행할 수 없는 액션, 쓰기 액션의 제출 조건과 실패 메시지.
- 결과를 보기 전에 평가 질문 5개(전역 1·다중 홉 2·단순 사실 1·근거 없음 1)와 기대 답·근거 ID, 쌍대 비교 기준, 충실성 점검 방법을 적습니다.
- 고정 데이터로 수동 모의 실행을 한 번 기록하고, 실패 하나의 원인·수정안·재검증 방법을 남깁니다.
내 결과물 점검
자동 채점이 아닙니다. 작성한 계산과 근거를 확인한 뒤 표시하세요.
풀이와 확인 표시는 이 브라우저에 저장됩니다.
오늘 이해한 것과 다시 볼 것
계산이 달라진 이유, 헷갈린 개념, 다음에 확인할 질문을 남겨 보세요.
메모는 이 브라우저에 저장됩니다. 홈에서 전체 기록을 내려받을 수 있습니다.오늘의 이해 확인
설계서에서 ‘배송 경로 변경’ 같은 쓰기 도구에 대해 반드시 함께 정해야 하는 것은?
완료 조건: 확인 퀴즈 정답 · / 제작 노트와 자기 점검 ·
더 깊이 읽기
예제와 실험 데이터는 이 과정을 위해 만든 것입니다. 원문은 선택 자료이며, 강의와 직접 풀기만으로도 다음 회차를 이어갈 수 있습니다.
AIP: OverviewPalantir Foundry DocsAIP Chatbot Studio: ToolsPalantir Foundry DocsAction types: OverviewPalantir Foundry DocsFrom Local to Global: A Graph RAG Approach to Query-Focused SummarizationEdge et al. (2024)HippoRAG: Neurobiologically Inspired Long-Term Memory for Large Language ModelsGutiérrez et al. (2024)이 자료는 개념 학습용입니다. 실제 데이터베이스·라이브러리·플랫폼의 동작과 설정은 제품과 버전마다 다를 수 있습니다.