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에이전트 워크플로우에 온톨로지(Ontology) 도입하기
LLM 프롬프트만으로 제어가 어려운 에이전트 시스템에서 심볼릭 로직을 가이드로 활용하는 구체적인 아키텍처 설계 팁.
요약
UC 버클리의 Frank Coyle은 최근 'Why Agentic Systems Need Ontologies' 강연을 통해 확률적 LLM과 형식적 온톨로지 추론을 결합한 신경-심볼릭(Neuro-symbolic) 접근법의 중요성을 강조했다. 실무에서는 온톨로지를 엔티티, 속성, 관계를 정의하는 타입 스키마로 활용하며, Pydantic과 같은 도구를 사용하여 데이터 입력 단계에서 엄격한 검증을 수행하는 것이 핵심이다. 이는 LLM의 답변 정확도를 높이는 안전장치 역할을 하며, 특히 API 모델의 가격 정보 조회처럼 구조화된 데이터가 필요한 작업에서 유용하다. 실제 운영 환경에서는 전체 RDFS/OWL 형식을 따르기보다 가벼운 형태의 타입 스키마를 적용하는 방식이 실용적이다. 이러한 구조화된 접근은 복잡한 쿼리에 대해 LLM이 일관성 있는 정보를 추출하고 가공하도록 돕는 강력한 가이드라인을 제공한다.
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원문 제목 Ontology-driven multi-role LLM loops in production
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