[온톨로지 적용하기] 11주차 Day 3 — 온톨로지가 RAG 를 좋게 만드는 방식

주차 주제: LLM 에게 회사 말 가르치기 | 제조 사례: 검색 적중률이 두 배가 된 자리

오늘의 목표: 동의어·모호어·관계가 검색을 어떻게 바꾸는지 안다.

소요 시간: 30분


1. RAG 가 실패하는 이유

· 질문의 말과 문서의 말이 다릅니다        ★
· 관련 문서를 빠뜨립니다                  ★
· 엉뚱한 걸 가져옵니다                       ★
· 여러 개 필요한데 하나만 가져옵니다      ★
넷 다 온톨로지가 고칩니다.                ★

2. ★ ① 동의어로 질문을 넓힌다

질문  "원자재 재고가 얼마야"                 ★
동의어 없으면

  "원자재" 로만 검색합니다.
  ERP 문서는 "자재" 라서 안 나옵니다.       ★
동의어 있으면

  질문을 확장합니다                       ★
    원자재 → 자재 · material · 투입자재      ★
  → 넷 다 검색합니다                        ★
5주차의 동의어 표가
검색 확장 사전이 됩니다.                  ★

3. ② 모호어로 먼저 되묻는다

질문  "오늘 작업 몇 건이야"                  ★
모호어 없으면

  검색합니다 → 아무거나 나옵니다            ★
  → 답합니다                                ★
모호어 있으면

  검색 전에 되묻습니다                    ★
    "생산작업·검사작업·보전작업 중
     어느 것입니까?"                        ★
검색을 안 하는 것이 개선입니다.          ★

4. ★ ③ 관계로 딸려 온다

가장 큰 개선입니다.
질문  "지난달 불량률"                        ★
관계 없으면

  「불량」 문서만 가져옵니다.                ★
  → 분모를 모릅니다
  → 「생산실적」 을 안 가져옵니다            ★
관계 있으면

  「불량」 을 찾고
  → 관계를 타고 「생산실적」 도 가져옵니다  ★
  → 「작업장」 도 (필터에 쓰이므로)         ★
이걸 그래프 확장이라고 부릅니다.         ★
1~2홉만 확장해도 적중률이 크게 오릅니다.    ★

5. ④ 개념 이름 목록으로 방향을 준다

어제 본 요령.
항상 프롬프트에

  "우리 회사 개념: 품목 · 수주 · 수주품목 ·  ★
   생산오더 · 생산실적 · 불량 · 재작업 ·     ★
   검사 · 작업장 · 설비 · 로트 · ..."        ★
그러면 LLM 이

  · 무엇이 있는지 압니다                  ★
  · 질문을 개념으로 번역합니다             ★
    "빠꾸가 몇 건" → 「검사반송」           ★
  · 그 이름으로 정확히 검색합니다          ★

6. 문서를 쪼갤 때도 개념으로

RAG 의 청크 나누기.
흔한 방법 — 글자 수로 자릅니다.             ★
  500자마다 싹둑                            ★
  → 문장 중간에서 잘립니다
  → 뜻이 깨집니다                           ★
개념 기준으로 자르면

  개념 하나가 청크 하나                   ★
  → 뜻이 온전합니다
  → 메타데이터로 개념명을 붙입니다          ★
그러면 검색 결과가

  "어느 개념에 대한 것인지" 가 붙어 옵니다. ★

7. 제조 현장의 실제

어느 업체, RAG 를 두 번 만들었습니다.
1차 — 온톨로지 없이
· 문서 5,600건 · 글자 수로 청크             ★
· 질문 100개 시험

  관련 문서를 가져옴   52개               ★
  정확한 답            41개                 ★
2차 — 온톨로지를 얹고
· 동의어로 질문 확장                        ★
· 모호어면 되묻기                           ★
· 관계로 1홉 확장                           ★
· 개념 이름 목록을 항상 넣기                ★
  관련 문서를 가져옴   89개               ★
  정확한 답            78개               ★
  되물음               9개                ★
41 → 78.                                    ★
문서는 그대로였습니다.                   ★
바뀐 것은 찾는 방법뿐입니다.             ★

8. 어느 것이 얼마나 기여했나

그 회사가 하나씩 켜 보며 잰 것
  기본                        41            ★
  + 개념 이름 목록            54  (+13)     ★
  + 동의어 확장               66  (+12)     ★
  + 관계 1홉 확장             75  (+9)      ★
  + 모호어 되묻기             78  (+3)      ★
「개념 이름 목록」 이 가장 컸습니다.         ★
그리고 그건

  200자짜리 한 줄입니다.                  ★

9. 순서를 기억하세요

① 개념 이름 목록을 넣습니다               ★
   가장 싸고 효과가 큽니다

② 동의어로 질문을 넓힙니다                ★

③ 관계로 1~2홉 확장합니다                 ★

④ 모호어면 되묻습니다                     ★

⑤ 그 다음에 검색 튜닝을 고민하세요           ★
대부분은 ⑤ 부터 합니다.                     ★
  (임베딩 모델 바꾸기 · 리랭커 붙이기)
①~④ 가 훨씬 싸고 효과가 큽니다.         ★

10. 오늘 해 볼 것 (15분)

① 개념 이름 목록을 만드세요

  한 줄로. 200자 안에.                       ★
  ____________________________________       ★
② 검색을 시험하세요

  현장 말로 질문해 보세요.
  질문  "________ 이 몇 건이야" (현장 말)   ★
  결과  나옴 / 안 나옴                       ★
  → 안 나오면 동의어가 필요한 것입니다       ★
③ 딸려 와야 할 것을 적으세요

  질문  ____________
  주 개념  ________
  같이 필요한 개념  ________ · ________   ★
  → 관계로 이어져 있나  ○/✗                  ★

11. 내일 할 것

틀린 답을 잡아내는 자리.

정확도를 올리는 것만큼 틀린 것을 알아채는 장치가 필요합니다.


이 글은 온톨로지 적용하기 과정의 11주차 3일차입니다. 과정 전체 보기

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