최근 LLM(대형 언어 모델)을 실제 서비스에 도입할 때 발생하는 '환각(Hallucination)' 문제를 해결하기 위한 핵심 기술로 온톨로지(Ontology)가 주목받고 있습니다. 온톨로지는 지식을 개념화하여 컴퓨터가 이해할 수 있는 '관계형 지도' 형태로 만드는 기술로, 기존 RAG(검색 증강 생성) 방식의 한계를 보완할 수 있는 강력한 도구입니다. 온톨로지는 명시적인 관계를 바탕으로 한 '결정론적 정확성', 복잡한 정보를 연결하는 '다단계 추론(Multi-hop Reasoning)', 그리고 답변의 근거를 보여주는 '설명 가능한 AI(XAI)'라는 장점을 제공합니다. 최근에는 RAG의 유연성과 온톨로지의 정확성을 결합한 Graph RAG 아키텍처가 중요한 트렌드로 떠오르고 있으며, AWS의 Amazon Neptune나 Bedrock 등을 활용해 이를 구현할 수 있습니다.