12P by woongaro 10일전 | ★ favorite | 댓글 2개

RAG는 외부 문서를 검색해 모델에게 공급함으로써 최신 정보 접근성과 근거 제시 능력을 높이는 데 강점이 있습니다.
반면 온톨로지는 검색된 자료 안의 개념들을 같은 의미 체계로 정렬하고, 법적 관계를 구조화하는 데 강합니다. 
이 구별은 매우 중요합니다. RAG는 환각을 줄이는 데 도움이 되지만, 그것만으로 충분하지는 않습니다.

법률 분야에서는 “문서를 잘 찾는 능력”과 “법적 의미를 일관되게 구조화하는 능력”을 분리해 설계해야 합니다.
RAG는 법령·판례·행정해석을 가져오는 층이고, 온톨로지는 그 자료 안의 법적 개념을 정렬하는 층이며, 추론 규칙은 그 위에서 결론을 도출하는 층입니다.

법률 AI의 실력은 AI가 단지 더 많은 판례를 읽는 데서 나오지 않습니다.
진짜 차이는 법적 개념을 얼마나 정교하게 구조화하고, 그 구조 안에서 얼마나 일관되게 설명하고 추론하느냐에서 납니다. 온톨로지는 바로 그 구조를 만드는 기술입니다.

RAG가 특정 법률 문서에 기반한 답변을 추구하는 기술이라면, 온톨로지는 그 문서 안의 법적 의미를 같은 언어로 정렬해 AI의 일관성 있는 답변을 추구하는 기술입니다.

정말 좋은 글이네요 온톨로지에 대한 개념이 명확하게 이해됐습니다.

아주 명확한 법률에서의 온톨로지에 대한 정의입니다. 과거 경험상 법률의 경우 순환참조가 너무 많아서 RAG 적용 시 문맥이나 레퍼런스를 잃어버릴 우려가 있었던 것 같습니다.