하이퍼이지는 온톨로지 기반으로 기업 데이터를 통합하는 Company OS를 만드는 회사라, 온톨로지 Agentic 답변을 검증과 함께 배포하는 이 도구는 그 기업별 온톨로지가 있어야 정합성을 잴 수 있다.
'온톨로지 데이터 통합 기반 B2B AX'. 온톨로지 기반 답변이 FDE 의 핵심.
'가장 믿을 수 있는 Agentic AI 제공'. 근거 기반 답변이 직격.
'Company OS 3-Layer 구조'. 엔티티 관계 추론이 토대.
고객 데이터를 온톨로지(엔티티·관계)로 묶어 Agentic AI 가 관계를 따라 근거와 함께 답하도록 배포하고, 답변 정합성을 검증하는 1주 FDE PoC.
하이퍼이지 FDE. 흩어진 데이터를 사람이 이어 답하던 일을, 온톨로지 기반 Agentic 답변으로 배포하고 싶은 사람.
데이터를 온톨로지로 묶으면, Agent 가 (a) 엔티티 관계를 따라 근거와 함께 답하고 (b) 관계에 없는 답을 환각 없이 거를 수 있다.
데이터를 온톨로지로 묶어 관계 근거와 함께 답하고 정합성을 검증하는 동작하는 도구.
정답셋 대비 답변 정확도와 관계 경로 근거의 정합성을 보여주는 대시보드.
여러 고객 온톨로지로 Agentic 답변을 확장 배포하는 단계.
질문을 넣으면 온톨로지 관계 경로 근거와 함께 답이 나오고 관계 없으면 거부되는 걸 시연한다
답변 근거 경로가 실제 온톨로지에 존재하는 비율 100%. 없으면 환각 차단
측정: 경로 존재 규칙, 표본: 답변 200건
일부러 만든 모호·미구축 질의 30종을 넣어도 거부 가드가 멈추지 않고 처리되는 걸 시연한다
위 수치는 더미데이터 자가채점이며, 실제 답변 정합성는 하이퍼이지 실데이터 + 실 검수자가 있어야 측정 가능. 이 포트폴리오는 그 검증을 바로 돌릴 수 있는 상태까지 만든다.
이건 고객·실데이터 없이 혼자 만든 포트폴리오라 모든 수치는 합성 데이터 자가채점이다. 면접에서 '데모 동작 + 실검증 준비 상태'로 솔직히 설명하는 게 오히려 신뢰를 준다
정답을 내가 만들었으니 잘 맞는 게 당연. 그래서 결측·경계·미등록·표기 흔들림 케이스를 더미에 일부러 섞어 쉬운 문제만 푸는 게 아님을 보여준다
환각 위험: 온톨로지 관계에 없으면 답하지 않고 거부. 가드로 강제
실제 도입 시 달라지는 것: 실 고객 데이터·환경이 더미와 다르므로 규칙·파이프라인을 실데이터로 맞춰야 한다(도입 단계 과제)
① 인라인 샘플 · ② seed.json 다운로드 · ③ 증강 프롬프트. 세 층 모두 동일한 schema 에서 파생.
고객 온톨로지를 Agentic 답변 입력으로 쓴다
| q_id | domain_raw | domain_id | question | path_ref | answerable |
|---|---|---|---|---|---|
| Q900 | A사(구) | — | (질문 누락) | — | — |
| Q901 | 고객0 | d0 | 관계에 없는 질문 | — | false |
| Q902 | 모호 | d2 | 그거요 | X | — |
| Q903 | 미구축 | — | 관계 알려줘 | — | — |
| Q000 | 고객0 | d0 | A와 B의 관계는? (0) | A-rel-B-0 | true |
z.object({ q_id: z.string(), domain_raw: z.string(), domain_id: z.string().nullable(), question: z.string(), path_ref: z.string().nullable(), answerable: z.boolean().nullable() }). 쉬운 데이터만 만들지 말 것. 다음 하드 케이스를 의도적으로 섞어라: path_ref null(관계 경로 없음), answerable null(모호), domain_id null 미구축, domain_raw 표기 흔들림, 모호 질문. 형식 깨뜨리기 시도 3건도 별도로.z.object({ q_id: z.string(), domain_raw: z.string(), domain_id: z.string().nullable(), question: z.string(), path_ref: z.string().nullable(), answerable: z.boolean().nullable() })| Python | 온톨로지 구축 + Agent + eval |
| AWS | 배포 + 그래프 스토리지 |
| GCP | 보조 추론 |
| Azure | 멀티클라우드 옵션 |
| LLM | 관계 추론 답변 생성 + 환각 가드 |
| RAG | 엔티티·관계 검색 근거 인용 |
✓ pass → 그대로 멈춰도 완성품. 더 키우려면 2주차(정합성 검증)로.
✓ pass → 여기서 멈춰도 완결. 더 키우려면 3주차(다도메인 확장)로.
온톨로지 답변 + 경로 근거
z.object({ q_id: z.string(), answer: z.string(), path: z.array(z.string()), refused: z.boolean() })[
{
"q_id": "Q000",
"answer": "A는 B를 소유합니다",
"path": [
"A",
"owns",
"B"
],
"refused": false
},
{
"q_id": "Q901",
"answer": "관계 경로가 없어 답할 수 없습니다",
"path": [],
"refused": true
}
]path 가 실제 온톨로지에 존재하는지·refused 규칙은 자동 검증, answer 정확성은 사람/judge 검증.