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

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