엔비디아(NVIDIA)가 기업 내 방대한 데이터를 인공지능(AI) 에이전트가 더 잘 이해하고 활용할 수 있도록 돕는 오픈소스 도구 '오토 온톨로지(Auto Ontology)'를 발표했습니다. 이 도구는 기업의 업무 용어, 지표, 데이터 간의 관계를 체계적으로 정리하여 AI 에이전트가 자연어 질문에 대해 정확하고 신뢰할 수 있는 답변을 생성하도록 지원합니다.
오토 온톨로지는 기업의 메타데이터를 활용해 데이터의 위치, 의미, 사용 조건, 출처 등을 연결하는 맥락 계층(contextual hierarchy)을 구축합니다. 예를 들어, '활성 고객'이라는 업무 용어가 어떤 지표로 계산되고, 어떤 데이터베이스 테이블과 컬럼에 연결되는지 구조화하는 방식입니다. 이를 통해 자연어 질문을 SQL 쿼리로 변환하고, 생성된 쿼리를 검증된 업무 정의 및 데이터 계보(data lineage)와 대조하여 답변의 신뢰성을 확보합니다. 또한, 답변의 출처를 명확히 제공하여 사용자가 정보의 근거를 확인할 수 있도록 합니다. 이 도구는 Databricks, PostgreSQL, Snowflake 등 다양한 데이터베이스와 연동되며, 엔비디아 NIM(NVIDIA NIM)이나 OpenAI 호환 모델 엔드포인트(endpoint)를 활용할 수 있습니다.
이러한 접근 방식은 AI가 기업 데이터를 단순히 조회하는 것을 넘어, 데이터가 가진 '업무적 의미'를 파악하고 활용하는 데 중점을 둡니다. 이는 잘못된 정보를 빠르게 제공하는 것보다, 정확하고 신뢰할 수 있는 답변을 제공하는 것이 중요하다는 엔비디아의 철학을 반영합니다. 오토 온톨로지는 기업의 기존 의미 모델(semantic model)을 대체하기보다 보완하는 역할을 하며, AI 에이전트가 기업의 복잡한 데이터 환경을 효과적으로 탐색하고 분석할 수 있는 기반을 마련해 줍니다. 결과적으로 기업은 AI를 통해 데이터 기반 의사결정의 정확성과 효율성을 크게 향상시킬 수 있을 것으로 기대됩니다.