- GraphDB와 RAG 사이에서 고민하다, 데이터가 작을 때는 온톨로지를 YAML로 정의해 컨텍스트에 통째로 넣는 쪽을 택했습니다.
- 검색 단계를 두지 않으니 누락이 없고, Git으로 변경을 추적하기 쉽고, 사람과 LLM 모두 읽기 편했습니다.
- 어떤 신호가 오면 RAG나 그래프 DB로 넘어가야 하는지 기준도 함께 정리했습니다.
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에이전트에 데이터를 어떻게 입힐까 — 데이터가 작을 땐 RAG 대신 YAML 온톨로지
요약
- 데이터 규모가 작을 때 AI 에이전트에 데이터를 입력하는 방법으로 RAG 대신 YAML 온톨로지를 활용하는 방식을 제안했습니다.
- 이 방식은 검색 단계를 생략해 데이터 누락이 없고 Git을 통한 변경 추적과 가독성이 뛰어나다는 장점이 있습니다.
- 아울러 RAG나 그래프 DB로 전환해야 하는 판단 기준도 함께 정리했습니다.
키워드
RAGYAML 온톨로지에이전트