온톨로지 + RAG = AI 환각 55% 감소 (MS 논문 검증)

온톨로지 + RAG + sLLM 조합으로 AI 정확도를 극대화하는 방법! Microsoft OG-RAG 논문 (EMNLP 2025) 결과: ✅ 정확한 팩트 recall +55% ✅ 응답 정확도 +40% ✅ 팩트 기반 추론 +27% Basic RAG의 한계를 온톨로지로 극복하는 방법을 알려드립니다. 📊 핵심 포인트 - 온톨로지 = 개념 + 관계 + 규칙의 명시적 정의 - Vector Search는 "유사도"만, Ontology는 "관계"를 봄 - sLLM의 지식 부족을 구조화된 지식으로 보완 💻 테스트 환경 - sLLM: Qwen 2.5 14B - 그래프DB: Neo4j - 온톨로지: OWL 2.0 #온톨로지 #RAG #sLLM #OG-RAG #AI정확도 #환각감소 #KnowledgeGraph