두번째 메일

1. 서론: 결정론적 AI와 확률론적 LLM의 융합

인공지능(AI), 특히 거대언어모델(LLM)의 급격한 발전은 기업의 정보 처리 방식을 근본적으로 변화시키고 있다. 그러나 LLM은 본질적으로 확률론적(Probabilistic) 모델이라는 한계를 지닌다. 이는 텍스트 생성의 유창함을 보장하지만, 사실관계의 정확성이나 논리적 일관성을 담보하지 못하는 '환각(Hallucination)' 현상을 초래한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 검색 증강 생성(RAG: Retrieval-Augmented Generation) 기술이 도입되었으나, 초기 형태의 벡터 기반 RAG(Vector RAG)는 문맥의 파편화, 복잡한 관계 추론의 부재, 그리고 설명 불가능성이라는 새로운 기술적 부채를 안게 되었다.

이러한 기술적 공백 속에서 TrustGraph는 단순한 데이터 저장소를 넘어선, AI 모델의 인지적 확장을 위한 '컨텍스트 그래프(Context Graph)' 솔루션으로 부상하고 있다. TrustGraph는 비정형 데이터의 내재된 구조를 명시적인 지식 그래프(Knowledge Graph)로 변환하고, 이를 벡터 검색의 유연성과 결합하여 LLM에게 '기계 판독형(Machine-Readable)' 컨텍스트를 제공한다. 이는 기업 데이터의 사일로(Silo)를 허물고, 데이터 주권(Data Sovereignty)을 유지하며, AI 에이전트가 결정론적(Deterministic) 사실에 기반하여 추론할 수 있도록 돕는 엔터프라이즈급 인프라이다.

본 보고서는 TrustGraph의 기술적 아키텍처, 데이터 처리 파이프라인, 검색 알고리즘, 그리고 엔터프라이즈 거버넌스 전략을 심층적으로 분석한다. 특히 기존 RAG 시스템의 한계를 극복하기 위해 TrustGraph가 도입한 하이브리드 검색 메커니즘, 자동화된 온톨로지 엔지니어링, 그리고 Microsoft GraphRAG 등 경쟁 기술과의 비교 우위를 기술적 관점에서 상세히 검토한다. 이를 통해 TrustGraph가 제시하는 '컨텍스트 엔지니어링(Context Engineering)'이 어떻게 AI의 신뢰성을 재정의하는지 규명하고자 한다.