Semantica는 복잡한 엔터프라이즈 환경에서 AI Agent가 내리는 결정의 투명성, 추적 가능성, 그리고 책임성을 보장하기 위해 설계된 Graph-Native Infrastructure입니다. 본 플랫폼은 LLM 중심의 RAG(Retrieval-Augmented Generation)가 가진 "블랙박스"적 한계를 극복하고, 결정의 근거를 데이터베이스 수준에서 결정론적(deterministic)으로 관리하는 데 중점을 둡니다.

핵심 개념 및 Methodology

1. Context Graphs 및 Decision Intelligence:
   • 기존의 비정형 임베딩(Vector) 방식 대신, 모든 엔티티와 사실 관계를 Knowledge Graph(KG)로 구조화합니다.
   • Decision Intelligence는 AI의 결정을 단순한 로그가 아닌 '일급 객체(First-class object)'로 취급합니다. 모든 결정은 $record\_decision()$을 통해 그래프 노드로 저장되며, $CAUSED$, $INFLUENCED$, $PRECEDENT\_FOR$와 같은 관계 유형을 통해 Causal Reasoning(인과 추론)이 가능한 구조를 갖습니다.

2. Deterministic Reasoning Layer:
   • LLM에 의존하지 않는 독립적인 Reasoning Engine을 탑재하여 신뢰성을 확보합니다.
   • Rete Algorithm 및 Datalog를 활용한 Forward Chaining을 통해 규칙 기반의 추론을 수행하며, $SPARQL$을 통한 복잡한 그래프 쿼리가 가능합니다.
   • 이 과정에서 추론 경로는 $ExplanationGenerator$를 통해 사용자가 이해할 수 있는 형태의 증명 가능한 논리 체계로 제공됩니다.

3. Knowledge Pipeline 및 엔터프라이즈 통합:
   • Multi-source Ingestion: Databricks, Snowflake, Git, 각종 DB 등 분산된 소스로부터 데이터를 가져와 정규화하고, $Semantic Deduplication$을 통해 중복되거나 상충하는 사실을 사전에 감지합니다.
   • GraphRAG-native Chunking: $EntityAwareChunker$와 $RelationAwareChunker$를 통해 엔티티와 triplet(삼중항)의 의미가 파괴되지 않도록 데이터를 분할합니다.

4. Provenance 및 규제 준수(Governance):
   • 모든 데이터와 결정 노드에 W3C PROV-O 표준을 적용하여 End-to-End 추적성을 보장합니다.
   • $SHACL$ 제약 조건과 $OWL$(Ontology Web Language)을 사용하여 데이터의 정합성을 검증하고, 규제 기관이 요구하는 형식(JSON, CSV, RDF)으로 감사 로그를 즉시 내보낼 수 있는 기능을 제공합니다.

5. Polyglot Graph Storage:
   • 저장소 종속성을 제거하여 RDF(Oxigraph, Jena 등) 및 Labeled Property Graphs(Neo4j, AWS Neptune 등)를 자유롭게 교체하여 사용할 수 있는 유연한 아키텍처를 지향합니다.

요약

Semantica는 LLM의 추론 결과에 의존하는 AI 에이전트 시스템에 결정론적 관리 계층을 삽입하는 프레임워크입니다. 이를 통해 복잡한 기업 데이터가 고도로 구조화된 Context Graph로 변환되며, AI의 모든 판단은 논리적 근거와 인과 관계, 그리고 완벽한 감사 추적(Audit Trail)을 갖춘 형태로 관리되어, 고도의 규제와 책임이 요구되는 도메인(금융, 의료, 법률 등)에서의 실질적인 AI 운영을 가능하게 합니다.