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데이터의 수집·관리·지식화부터 검색 증강 생성까지, 구현 목적에 맞는 기준 원리와 최신 자료를 함께 탐색합니다.TRACEABILITY CHAIN
업무 질문에서 답변 검증까지 연결합니다
각 자료를 아래 8단계 중 하나 이상으로 분류하여, 어느 단계의 근거와 개선에 활용할 수 있는지 표시합니다.1업무 문제Business Problem
성과·위험·비용·의사결정 문제와 적용 범위를 정의
단계별 아카이브 →2업무 질문·역량 질문Business / Competency Question업무 질문을 테스트 케이스로 전환하고 온톨로지가 답해야 할 범위를 명세
단계별 아카이브 →3개념·관계·규칙Ontology Concept / Relationship / Rule질문의 의미를 모델링하고 의미 일관성·커버리지·완전성을 검증
단계별 아카이브 →4물리 데이터 매핑Physical Data Mapping물리 데이터를 의미 모델에 연결하고 매핑 커버리지·식별자 정확성·데이터 품질을 검증
단계별 아카이브 →5검색 전략Retrieval StrategyLLM 생성과 분리하여 근거 검색 경로와 순위 품질을 먼저 설계·측정
단계별 아카이브 →6정답 기준·벤치마크Ground Truth / Benchmark시스템 구축 전에 질문·정답·근거·SQL·그래프 질의를 테스트 케이스로 구성
단계별 아카이브 →7검색·답변 평가Retrieval + Answer Evaluation검색 실패와 생성 실패를 분리해 Context Recall·Faithfulness·Answer Correctness를 평가
단계별 아카이브 →8모델·매핑·질문 개선Model / Mapping / Question Revision계층별 오류와 지연시간·비용을 질문·온톨로지·매핑·검색 설정에 환류
단계별 아카이브 →ENGINEERING KNOWLEDGE BASE
네 영역을 하나의 데이터 흐름으로 봅니다
고정된 기초 원리로 자료를 분류하고, 최신 논문·기술 문서의 변화만 별도로 비교합니다.01
Data Architecture
데이터 아키텍처수집→저장→변환→서빙의 전체 데이터 흐름
data pipeline · data lakehouse · streaming architecture · storage compute separation · serving layer02Data Governance & Metadata
데이터 거버넌스·메타데이터데이터 품질·계보·권한·카탈로그를 운영하는 기준
data lineage · metadata management · data quality · access control · data catalog03Knowledge Graph & Ontology
지식그래프·온톨로지개체·관계·클래스·용어·규칙을 모델링하고 추론·추천·구성·에이전트 애플리케이션으로 실행
ontology · semantic web · entity resolution · triplestore · rdf04RAG & LLM Engineering
RAG·LLM 엔지니어링검색·재순위화·하이브리드 검색·평가·에이전트형 검색
rag · retrieval · reranking · reranker · hybrid search추천 도서 기준선
LLM · Foundation Models
대규모 언어모델·기반 모델모델 구조, 학습, 검색 증강 생성과 멀티모달 연구
최신 자료 보기 →02AI Agents & Workflows
인공지능 에이전트·업무 흐름에이전트 협업, 도구 호출, 워크플로와 평가
최신 자료 보기 →03Computer Vision
컴퓨터 비전이미지·영상 이해, 생성, 검출과 시각 모델
최신 자료 보기 →04AI Infra & MLOps
인공지능 인프라·기계학습 운영추론 인프라, 데이터 파이프라인, 관측성과 모델 운영
최신 자료 보기 →05Knowledge & Data Engineering
지식·데이터 엔지니어링온톨로지, 지식그래프, 추론·규칙 시스템, 관계형 모델링과 데이터 거버넌스
최신 자료 보기 →06Business Use-Cases
산업·업무 적용 사례금융·제조·의료·공공 등 실제 적용과 성과
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