Wisdom-Driven Knowledge Augmented Generation at Scale - Chin Keong Lam, Patho AI

영상 링크: Wisdom-Driven Knowledge Augmented Generation at Scale - Chin Keong Lam, Patho AI
채널명: AI Engineer

지식 기반 생성(Knowledge Augmented Generation) 시스템의 대규모 구현 경험 공유 핵심 요약

• 이 영상은 Patho AI의 창립자이자 CEO인 Chin Keong Lam이 대규모 전문가 AI 시스템 구축 경험과 “지혜 기반(Knowledge/Wisdom-driven)” 지식 증강 생성(KEA, Knowledge Augmented Generation) 방법론을 현업 사례 중심으로 소개함
• Lam은 자신이 National Science Foundation의 SBIR 펀딩으로 LLM 기반 신약개발 솔루션을 개발하면서, AI 시스템의 구조적 진화를 경험했고, 이후 복잡한 조언 및 전략 생성이 가능한 시스템을 다양한 고객에게 구축 중이라 밝힘
• 영상은 “지식”과 “지혜”의 철학적/구조적 정의, 그리고 이를 그래프 구조(knowledge graph, wisdom graph)에 담아내는 중요성을 중점적으로 논의함
• Wisdom graph는 다양한 노드(지식, 경험, 인사이트, 상황 등) 간 피드백 루프를 통해, 단순 데이터 검색이 아니라 자기 학습 및 통찰 기반의 의사결정을 지원함
• Lam은 실고객 사례(경쟁 분석)에서 기존 마케팅 부서가 하던 전략 분석 역할을, ‘지혜 엔진’이 지도 및 결정을 내리도록 자동화한 구조를 상세히 설명함
• 이 시스템은 N8N 등 워크플로우 자동화 도구 및 AI/LLM 에이전트, 중앙 지식그래프(GraphDB) 등 다양한 기술을 조합하여 구현됨
• 단순 RAG(Retrieval Augmented Generation) 대비 지식 그래프 기반 KEA의 우수성을 ①복잡관계 표현력 ②정확성 ③확장성 ④복합 쿼리 대응력 ⑤이기종 데이터 통합능력 등 구체적으로 제시함
• KEA의 정량적 성과지표로 정확도 91%, 유연성 85%, 재현성/추적성/확장성 확보와 같은 벤치마크 결과를 공유함
• 영상을 통해 현업에서 복잡한 전략적 의사결정 및 전문성 축적을 “지혜 중심” 지식그래프 시스템으로 실현하는 방법론·아키텍처·툴·현장 경험을 구체적으로 얻을 수 있음

세부 요약 - 주제별 정리

철학적·구조적으로 “지식”과 “지혜”를 구분하고, 지식그래프가 지혜 축적의 핵심임을 천명함

• Lam은 지식(knowledge)을 “경험, 교육, 사실과 원리에 대한 이해”로 규정하고, 지혜(wisdom)는 이를 포괄적으로 해석·통합해 실제 상황 판별과 의사결정에 활용하는 상위 개념임을 설명함
• 지식그래프(knowledge graph)는 도메인 내 개념·관계망을 구조적으로 연결해, 전문가 수준의 종합적 사고(tonomy, taxonomy) 과정을 구현하는 수단임을 강조
• 지식그래프는 단순한 데이터 저장이 아니라, 전문가의 사고방식·의사결정 프로세스를 모방·구현하는 “지혜 저장소” 역할을 함

”지혜 그래프”는 상황, 경험, 인사이트, 지식 노드가 피드백 루프를 형성해 성장·학습함을 도식화함

• “지혜 노드(wisdom node)“는 그래프의 중심이자, 단순 데이터가 아니라 적극적으로 의사결정을 유도하는 동적 요소임
• 의사결정 노드(decision node)는 실제(현실) 상황, 문제 분석, 피드백 재적용 등 여러 프로세스 단계로 구성됨
• 지식(books, encyclopedia, Wikipedia 등)을 AI에 흡수(ingest)한 뒤, 모델은 이를 통찰(insight), 경험(experience), 현재 상황(situation)과 연동해 재해석함
• 예시로 “소셜미디어 데이터에서 혼란 속 패턴을 추출해 제품 경쟁우위 인사이트를 얻는 것” 등 실제 구현 사례를 언급
• 경험은 “무엇이 이전에 효과적이었는지”, 인사이트는 “다음 시도해볼 아이디어” 역할을 함
• 지혜 그래프의 가장 중요한 속성은 “피드백 루프”: 인사이트→지혜, 경험→지혜 순환을 통해 자기성장·학습이 가능함

지혜 중심적 피드백 시스템은 리더십·개인성장 등 인간적 영역에도 적용됨을 강조함

• Lam은 청중에게 “인생의 중요한 결정에서 피드백 과정을 경험한 적이 있는지” 스스로 질문하도록 함
• 리더십 사례로 “피드백에서 배우며 성급한 결정을 피하는 것”, 개인 성장 차원에서는 “실수에서 배우며 지혜로워지는 과정”의 반복을 지혜 그래프의 핵심 구조로 소개
• 지혜는 고정된 트로피가 아니라, 지식·경험·인사이트가 축적되면서 “운동”되는 근육과 같음

실제 고객 사례로 “경쟁 시장 분석 자동화”를 지혜 그래프 구조에 매핑하는 방법을 구체적으로 설명함

• 기존 마케팅팀에서 수행하던 시장 경쟁사 분석, 전략 수립 역할을 AI 시스템에 자동화하여, 고객의 요구 수준을 충족함
• 챗봇 시스템을 단순 질의응답용(basic chatbot)이 아닌, 데이터를 실제로 ‘전략’으로 변환해주는 “지혜 그래프 기반 AI”로 설계함
• 복잡한 질문(예: “우리 제품이 경쟁사 대비 시장에서 이기는 전략이 무엇인가?”)에 대해, 챗봇이 상담사가 아닌 실제 전략가 역할을 하도록 설계
• 실제 운영 상태도(state diagram)를 지혜 엔진(지혜에이전트/Orchestration Agent), 전략 생성기(Strategy Generator), 시장 데이터(knowledge), 과거 캠페인(경험), 산업 인사이트(insight DB), 실시간 판매 현황(상황) 등으로 세분화하여 구현
• 경쟁사 약점 탐지, 제품별 실적 분석 등 복수 데이터 소스를 통합하여, 복잡한 분석·전략 수립을 실현

N8N 등 워크플로우 자동화 툴과 AI 에이전트, 지식그래프를 통합해 유연·확장적인 시스템을 구현함

• 과거 IoT 프로젝트 경험(IBM Node-RED 등)에서 착안, 커스텀 코드가 자유로운 N8N 오픈소스 워크플로우 도구를 활용해 복잡한 상태도 운영 가능
• 작업 흐름상 ‘AI agent node’를 각 노드(상태)별로 배치, 필요시 LangChain, 다양한 LLM(OpenAI, Anthropic, 온프레미스 모델 등)도 자유롭게 연결
• 중심 지식그래프(graph, 보통 GraphDB)에 각각의 에이전트가 새로운 인사이트, 경험 기록, 상황정보 등 그래프 일부분을 계속 업데이트하며 “중앙화된 지혜 저장소” 역할을 함
• 기존 문서 중심(Sharepoint, 파일구조)의 의사결정 프로세스를 “구조화된 지혜그래프”로 전환해 자동화

경쟁사 분석 등 복잡계 분석의 경우, 전통적 RAG만으로는 한계가 있음을 다섯 가지 이유로 구체적으로 설명함

• (1) 복잡 관계 표현: 지식그래프는 엔터티간 다양한 관계 이해·연결이 뛰어나며, 이는 경쟁 분석과 같이 상관관계·패턴 파악이 핵심인 업무에 매우 유리함
• (2) 정확성 향상: 구조화된 데이터와 의미론적 관계 활용을 통해, 전통적인 벡터 RAG 대비 불필요한 노이즈 최소화 및 정확성 대폭 향상
• (3) 확장성·유연성: 그래프 구조는 새 데이터·관계 손쉽게 추가 확장 가능(올바른 taxonomy 설계 시 지속적 진화)
• (4) 복합 쿼리·다중 경로 탐색: 다계층 질의(예: 멀티홉/multihop question)에 특화되어, 단일 RAG로 풀기 어려운 “다단계 논리” 분석 가능
• (5) 이기종 데이터 통합: 지식그래프는 텍스트, 숫자, 이미지, 영상 등 다양한 데이터 형태를 쉽게 통합·추상화하여 전체 상황 대한 총체적 통찰 제공

RAG와 Knowledge Graph 기반 시스템의 구체적 아키텍처·구현 비교 및 장단점을 제시함

• 간단 정보 질의는 Chroma DB+LM agent 등 단일 RAG로 충분하나, “내 시장점유율을 바탕으로 경쟁사 압도 전략을 제시하라”와 같은 복잡한 트리거는 GraphDB+Cypher 쿼리+지식그래프 사용이 필요함
• 람은 실제로 두 구조를 현장 상황·질문 난이도에 따라 섞어 사용(하이브리드 구조 추천)하며, 구조적 지혜그래프 도입 시 다단계, 논리적 추론, 수치 연산 등 복잡질의대응력이 비약적으로 향상됨을 실제 구현 사례로 설명함

복잡 수치 연산 및 근거 기반 의사결정면에서, 지식그래프·KEA가 RAG 대비 근본적 우위를 가지는 이유를 사례로 보여줌

• RAG(벡터 스토어)는 “Apple 2022년 매출은?”처럼 수치 기반, 근거 중심적 질의에 약함(유사 패시지 검색만 제공)
• Graph 기반 시스템은 이미 구조화된 DB(예: Apple financial graph)에 접근하여 함수 호출―정확한 매출액 반환(예: 2021~2022년 152억 3천만 달러)이 가능
• 이런 “정량적 정확성”은 실제 마케팅·전략 AI에서 필수이며, 증거·근거 중심 자동화 도구 구축에 있어 지식그래프가 가장 효과적임을 강조

데이터 그래프 구축(추출 방법론), 하이브리드 추출-전문가 검사 방식 및 성능 벤치마크 결과를 공유함

• 지식그래프 구축도 자동(LM 기반)-수동(전문가 매핑) 두 가지 방식이 있으며, 실제 프로젝트에서는 두 방식을 혼합한 ‘하이브리드 방식’을 추천
• LM 기반 그래프 변환 후, 도메인 전문가 인터뷰 및 검토(pruning)로 불필요 관계/노드를 제거해 구조 최적화
• 실제 벤치마크 결과는 Accuracy 91%, Flexibility 85%, Reproducibility/Traceability/Scalability 모두 뛰어난 정량적 결과 표출

결론적으로 “구조화된 지혜”의 축적·자동화 가능성이 전문가 지식 및 의사결정의 초월을 가능하게 함을 시사함

• 정교한 지혜 그래프 기반 KEA 시스템이 복잡 질의에 대해 “근거-정량-통찰 기반” 정답을 도출, 복잡한 프로젝트 환경에서 전문가 수준 이상의 AI 구축을 실현한다고 정리
• 영상 말미, “LLM graph RAG stack” 오픈소스(GitHub, new forj 스폰서) 등을 활용하면, 손쉽게 Docker 기반으로 텍스트→그래프 전환→지식그래프 구축을 실습할 수 있음을 안내

세션 마무리에 실제 현업 적용가능 툴킷 및 개발 가이드 안내

• new forj에서 지원하는 LLM graph RAG stack(GitHub) 등 오픈소스 패키지 링크 제시
• “텍스트를 입력하면 그래프로 변환-그래프 트리밍” 까지 자동화 지원
• 현장 적용을 위한 빠르고 실용적인 개발 가이드 및 데모 공유