semantica: 결정론적 추론과 완전한 결정 근거를 갖춘 책임감 있는 AI 에이전트를 위한 그래프 네이티브 인프라 계층

해결하는 문제

Semantica는 AI 에이전트의 결정이 설명 가능하고, 추적 가능하며, 감사 가능하도록 보장하는 결정론적 인프라 계층을 제공합니다. 이는 LLM의 "블랙박스" 문제와 벡터 전용 RAG의 한계를 해결하며, 평면적인 임베딩을 구조화된 컨텍스트 그래프와 형식적 추론으로 대체합니다. 이는 금융, 의료, 정부와 같은 고위험 규제 산업에서 매우 중요합니다.

작동 방식

Semantica는 LLM과 벡터 스토어 아래에서 지식과 결정 근거를 관리하는 그래프 네이티브 계층으로 자리 잡습니다. 다양한 소스(Databricks 및 Snowflake 포함)로부터 데이터를 수집하고, 엔티티와 관계를 추출하여 지식 그래프(KG)를 구축하며, 결정론적 추론(Rete, Datalog, SPARQL 활용)을 통해 새로운 사실을 도출합니다. 모든 AI 결정은 1급 그래프 노드로 기록되며, 완전한 감사 가능성을 위해 W3C PROV-O 표준을 사용하여 증거 및 결과와 인과적으로 연결됩니다.

대상 사용자

  • AI/ML 플랫폼 팀: 중대한 결정을 내리는 에이전트를 구축하는 팀.
  • 데이터 플랫폼 팀: Databricks 또는 Snowflake를 사용하며 테이블을 관리되는 지식 그래프로 변환해야 하는 팀.
  • 컴플라이언스 및 리스크 팀: AI 동작에 대해 구조화되고 규제 기관이 수용 가능한 감사 추적을 필요로 하는 팀.
  • 규제 대상 기업: 블랙박스 시스템을 사용할 수 없는 금융, 의료, 법률 및 국방 분야의 기업.
  • 지식 엔지니어: 파편화된 다중 소스 기업 데이터로부터 KG를 구축하는 엔지니어.

주요 특징

  • Decision Intelligence: 결정을 인과적 계보와 영향력 지도를 가진 쿼리 가능한 객체로 기록합니다.
  • Context Graphs: 단순한 임베딩 유사성 대신 그래프 탐색을 사용하여 복잡한 연결을 찾습니다.
  • Deterministic Reasoning: LLM을 필요로 하지 않는 설명 가능한 로직을 위해 전방 체이닝(forward chaining)과 Rete 네트워크를 채택합니다.
  • Polyglot Storage: RDF 트리플 스토어(예: Blazegraph, Apache Jena)와 Labeled Property Graphs(예: Neo4j, AWS Neptune)를 모두 지원합니다.
  • Enterprise Integration: Databricks Unity Catalog 및 Snowflake 웨어하우스용 네이티브 커넥터.
  • Full Provenance: 거버넌스 및 컴플라이언스 수출을 위해 W3C PROV-O 및 SHACL 제약 조건을 구현합니다.

Sources