Ontology-Driven Knowledge Platform
OntoQ
Ontology-Driven Knowledge Platform
OntoQ
업무 지식을 한 번 정리하면, 질문은 자연스럽게. 문서와 데이터, 판단 근거까지 한곳에서 확인하는 온톨로지 플랫폼입니다.
OntoQOntoQOverview
업무 지식을 연결하고, 답의 근거를 확인합니다
등록된 업무 사전과 규칙을 바탕으로 데이터와 문서를 함께 찾아, 판단의 이유까지 보여줍니다.
문서·DB·관계 통합 검색
업무 데이터와 문서, 개념 사이의 관계를 한 번의 질문으로 함께 찾습니다.
근거가 보이는 답변
적용된 규칙과 데이터 값, 출처 문서, 관계도를 답변과 함께 확인합니다.
코드 없는 업무 영역 확장
사전·규칙 설계 파일과 데이터 연결로 다른 부서와 업무까지 넓혀갑니다.Comparison
문서 검색을 넘어, 업무 데이터와 판단 근거까지
OntoQ는 기존 RAG의 문서 검색에 사전·규칙·업무 데이터베이스·관계를 더했습니다.
| 구분 | 기존 AI (챗봇) | 기존 RAG 서버 | OntoQ |
|---|---|---|---|
| 아는 것의 출처 | 미리 학습한 일반 지식 | 등록된 문서 | 사전·규칙 + 업무 DB + 문서 + 관계 |
| 정확한 사실·집계 | 회사 데이터를 알 수 없음 | 문서 문장에 의존 | 업무 데이터베이스를 직접 조회 |
| 판단 기준 | 질문·상황마다 달라질 수 있음 | 문서 설명을 AI가 해석 | 등록된 규칙으로 일관되게 판정 |
| 관계 따라가기 | 불가 | 비슷한 문서 찾기에 그침 | 연결 관계를 따라가 관계도로 표시 |
| 답변 근거 | 없거나 불분명 | 출처 문서 | 출처 문서 + 적용 규칙 + 관계도 |
| 결과가 없을 때 | 그럴듯한 답을 지어낼 수 있음 | 문서 내용 기반으로 답변 | AI에 묻지 않고 ‘결과 없음’ 안내 |
아는 것의 출처
- 기존 AI (챗봇)
- 미리 학습한 일반 지식
- 기존 RAG 서버
- 등록된 문서
- OntoQ
- 사전·규칙 + 업무 DB + 문서 + 관계
정확한 사실·집계
- 기존 AI (챗봇)
- 회사 데이터를 알 수 없음
- 기존 RAG 서버
- 문서 문장에 의존
- OntoQ
- 업무 데이터베이스를 직접 조회
판단 기준
- 기존 AI (챗봇)
- 질문·상황마다 달라질 수 있음
- 기존 RAG 서버
- 문서 설명을 AI가 해석
- OntoQ
- 등록된 규칙으로 일관되게 판정
관계 따라가기
- 기존 AI (챗봇)
- 불가
- 기존 RAG 서버
- 비슷한 문서 찾기에 그침
- OntoQ
- 연결 관계를 따라가 관계도로 표시
답변 근거
- 기존 AI (챗봇)
- 없거나 불분명
- 기존 RAG 서버
- 출처 문서
- OntoQ
- 출처 문서 + 적용 규칙 + 관계도
결과가 없을 때
- 기존 AI (챗봇)
- 그럴듯한 답을 지어낼 수 있음
- 기존 RAG 서버
- 문서 내용 기반으로 답변
- OntoQ
- AI에 묻지 않고 ‘결과 없음’ 안내
Features
질문부터 근거까지, 하나의 플랫폼에서
사용자는 질문하고 근거를 확인하며, 관리자는 업무 지식과 연결을 관리합니다.
Natural Language Q&A
자연어 질의·답변
평소 쓰는 업무 용어로 질문하면 필요한 정보를 찾고, 대화를 이어가며 결과를 확인합니다.
- 검색 방식 선택
- 자동(기본)·구조·의미·관계·하이브리드 검색 지원
- 조회 모드
- 저장형(기본) 또는 질문 시점 계산(온디맨드)
- 대화 이어가기
- 대화 목록과 답변별 업무 영역을 함께 확인
Explainable Evidence
근거 기반 답변(XAI)
왜 이런 답이 나왔는지, 적용된 규칙과 출처를 답변 아래에서 직접 확인합니다.
- 근거 카드
- 적용된 규칙, 데이터 값, 출처 문서 펼쳐 보기
- 관계도 확인
- 답변과 연결된 설비·문서·대상을 그림으로 확인
- 상세 검증
- 관리자는 조회 명령과 검색 계획까지 확인
Rule-based Reasoning
규칙 기반 판정
‘기준을 넘으면 이상’ 같은 업무 판단 기준을 등록해 같은 데이터에 일관된 규칙을 적용합니다.
- 판단 규칙 등록
- 업무에서 사용하는 기준을 명시적인 규칙으로 설계
- 일관된 판정
- 등록된 기준으로 대상을 분류하고 판단 근거 제공
- 기준 변경 반영
- 규칙을 수정하고 지식 데이터를 다시 생성해 반영
Domain Management
업무 영역 관리
사전과 규칙, 데이터 연결을 업무 영역별로 정리해 새로운 부서와 업무에도 같은 방식으로 활용합니다.
- 설계 자료 등록
- 업무 개념·속성·판단 규칙·데이터 매핑을 등록
- 연결 점검
- 저장할 때 사전과 DB, 문서 연결을 함께 검증
- 업무 영역 전환
- 활성 영역을 바꾸면 다음 질문부터 새 영역 적용
Document & Graph Search
문서·관계 검색
문서 속 의미와 대상 사이의 연결을 함께 탐색해 단순한 문서 검색보다 넓은 맥락을 확인합니다.
- 문서 의미 검색
- PDF·Word·Excel 내용을 단어가 아닌 뜻으로 검색
- 관계 검색
- 연결된 대상과 문서를 따라가며 관계도로 확인
- 문서부터 시작
- 업무 영역 없이 문서 검색부터 도입 가능
Admin & Operations
운영·관리
문서와 업무 지식, AI 지침을 한곳에서 관리하고 사내 환경에서 플랫폼의 운영 상태를 확인합니다.
- AI 지침 관리
- 답변 지침을 점검하고 이전 버전으로 복원
- 상태 모니터링
- 로그인·저장소·AI 서버 연결과 동기화 상태 확인
- 안전한 조회
- 읽기 전용 접근과 조회 결과 상한으로 운영
Explainable Evidence
판단의 이유를 관계도로 확인합니다
업무 개념과 실제 데이터를 연결하고, 적용된 규칙과 판정 결과를 함께 보여줍니다.
Runtime Pipeline
질문이 근거 있는 답변이 되는 흐름
AI는 검색을 계획하고, 실제 조회는 검증된 프로그램이 읽기 전용으로 수행합니다.
- 1
질문 입력
평소 쓰는 말로 질문하고 검색 방식은 자동으로 선택
- 2
개념 연결
질문 속 용어를 업무 사전의 개념과 관계에 연결
- 3
검색 계획
AI가 찾을 대상과 필요한 검색 방식을 계획
- 4
조회 생성·검증
프로그램이 조회 명령을 만들고 등록된 설계와 맞는지 검증
- 5
병렬 검색
구조·의미·관계 검색을 동시에 실행, 일부가 실패해도 나머지로 답변
- 6
근거 포함 답변
모은 근거만으로 답변을 정리하고 근거 카드와 관계도를 제공
Architecture
사내 서버에서 완결되는 온톨로지 플랫폼 구조
질문 처리와 지식 데이터 생성 흐름을 분리하고, 업무 데이터는 읽기 전용으로 연결합니다.
사용자 (웹 화면)
일반 사용자관리자출입
게이트웨이질의 처리
질의 처리 서버AI 모델 서버지식 저장소
지식 데이터 저장소관계 저장소문서 검색 저장소파일 저장소동기화 프로세스업무 데이터베이스
구성 요소 자세히 보기
- 일반 사용자
- 질문·근거 확인
- 관리자
- 문서·도메인·지침 관리
- 게이트웨이
- 로그인·권한 확인
- 질의 처리 서버
- 질문 분석 · 검색 조율 답변 정리 (rag_service)
- AI 모델 서버
- 사내 GPU · vLLM
- 지식 데이터 저장소
- 사전·규칙 기반 자료 (Fuseki)
- 관계 저장소
- 연결 관계 자료 (Neo4j)
- 문서 검색 저장소
- 뜻으로 문서 찾기 (Qdrant)
- 파일 저장소
- 문서·설계 파일 원본 (MinIO)
- 동기화 프로세스
- 설계 파일 + 업무 데이터 → 지식 데이터
- 업무 데이터베이스
- PostgreSQL 읽기 전용
사용자 (웹 화면)
일반 사용자
질문·근거 확인
관리자
문서·도메인·지침 관리
출입
게이트웨이
로그인·권한 확인
질의 처리
질의 처리 서버
질문 분석 · 검색 조율 답변 정리 (rag_service)
AI 모델 서버
사내 GPU · vLLM
지식 저장소
지식 데이터 저장소
사전·규칙 기반 자료 (Fuseki)
관계 저장소
연결 관계 자료 (Neo4j)
문서 검색 저장소
뜻으로 문서 찾기 (Qdrant)
파일 저장소
문서·설계 파일 원본 (MinIO)
동기화 프로세스
설계 파일 + 업무 데이터 → 지식 데이터
업무 데이터베이스
PostgreSQL 읽기 전용
질문 처리 흐름지식 데이터 사전 생성 흐름
Use Cases
업무가 달라져도, 근거를 찾는 방식은 같습니다
업무 영역별 사전·규칙과 데이터 연결을 등록해 같은 플랫폼에서 활용합니다.
설비·공정 이상 점검
- 질문
- “공장 안에 문제가 있는 장치를 찾아줘”
- 처리
- 사전 개념 연결 → 고온 이상 규칙 → 설비 DB 조회 → 관련 문서
- 결과
- 이상 설비 목록과 위치, 적용 규칙·센서 값 근거
시험·품질·규정 문서 검색
- 질문
- “재분석 사유와 당시 절차는?”
- 처리
- 시험 기록·승인 정보 조회 + SOP 문서 의미 검색
- 결과
- 사유·절차·승인 정보와 출처 문서
운영 현황 조회
- 질문
- “지연된 배송과 관련 계약 조항은?”
- 처리
- 배송·재고 현황 조회 + 계약·규정 문서 검색
- 결과
- 현황 표와 관련 조항, 관계도
Ideal Use Cases
이런 조직과 업무에 잘 맞습니다
문서와 업무 데이터를 함께 다루고, 판단 근거까지 확인해야 하는 업무에 적합합니다.
업무 데이터가 DB에 있는 조직
업무 데이터베이스에 정리된 사실과 상태, 집계를 자연어로 조회해야 하는 환경
판단 기준이 명확한 업무
업무 기준을 규칙으로 등록하고 같은 데이터에 같은 기준을 적용해야 하는 업무
답의 근거를 확인해야 하는 업무
적용된 규칙과 데이터 값, 출처 문서를 답변과 함께 검토해야 하는 업무
문서와 데이터를 함께 찾는 업무
업무 현황과 관련 문서, 대상 사이의 연결 관계를 한곳에서 확인해야 하는 업무
여러 부서로 확장하려는 조직
새 업무 영역의 사전·규칙을 설계하고 데이터 연결로 활용 범위를 넓히려는 조직
외부 반출이 제한된 환경
사내 서버의 AI 모델과 저장소로 내부 데이터를 운영해야 하는 조직