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Engines
XGEN 엔진은 AI가 ‘닮은 문장’이 아니라 ‘맞는 사실’을 따라가게 하고 (Ontology), 그 실행 과정 전체를 통제합니다(Harness). 정확한 지식 맥락과 검증된 실행 환경이 신뢰할 수 있는 결과를 만듭니다.
Ontology — 관계로 ‘맞는 사실’을 따라가는 지식 엔진
벡터 기반 검색은 유사도가 높은 단편을 찾는 데 그칩니다. XGEN Ontology RAG는 데이터 사이의 관계를 따라가며 ‘무엇이 있는가’가 아니라 ‘왜 그런가, 무엇과 연결되는가’까지 추적합니다. 문서 검색을 넘어 하나의 지식 그래프로 동작합니다.
| Vector RAG | XGEN Ontology RAG | |
|---|---|---|
| 검색 방식 | Pinned Top-K (고정) | Dynamic Top-k (적응형) |
| 탐색 | 유사도 기반 단편 검색 | 관계 기반 사실 탐색 |
| 출처 | 출처 추적이 약함 | 복잡 질문 → 근거 경로 추적 |
| 저장소 | Vector DB · 차원 기반 | Graph DB · 사실 관계 기반 |
벡터는 ‘닮은 문장’을 찾고, 온톨로지는 ‘맞는 사실’을 따라갑니다
Harness — AI가 일하는 환경 전체를 설계하는 기술
AI를 움직이는 것은 모델이 아니라 환경입니다. Harness Engineering은 지시(Prompt)와 맥락(Context)을 넘어, LLM이 실제로 일하는 환경 전체를 통제해 신뢰할 수 있는 실행을 보장합니다.
Prompt Engineering
LLM에게 무엇을 하라고 지시하는 문장을 정교하게 설계
Context Engineering
LLM이 답할 때 무엇을 참고하고 어떤 도구를 쓸지 맥락을 설계
Harness Engineering
지시·맥락·행동·검증까지, 일하는 환경 전체를 통제
피드백 루프 기반 지속 개선 — 점수 미달 시 재시도로 환각·오류 차단
- 일관성 — 9 Stage / 3 Phase 고정 파이프라인
- 토큰 효율 — Cascade 압축 · Progressive Disclosure로 컨텍스트 낭비 방지
- LangChain 코어에 의존하지 않고 메시지 한 토막까지 통제
/ Frameworks
Frameworks
엔진을 업무로 잇는 프레임워크입니다. 운영 지능부터 그래프·하이브리드 검색, 맥락 설계까지 — 목적에 맞게 조합해 실제 업무를 수행합니다.
운영 지능
AgenticOps
Ontology와 Harness를 하나로 묶어, 정확한 지식 맥락과 검증된 실행 환경으로 신뢰할 수 있는 결과를 보장하는 운영 지능 계층입니다.
지식 그래프 검색
GraphRAG
닮은 문장이 아닌 문서 기반 관계를 탐색해 넓은 범주에서 정답을 찾습니다. 문서 검색을 넘어 하나의 지식 그래프로 추론합니다.
벡터 + 그래프
Hybrid RAG
벡터(유사도)와 그래프(관계)를 결합해 정밀도와 탐색 범위를 동시에 확보하는 하이브리드 검색입니다.
맥락 설계
Context Engineering
LLM이 답할 때 무엇을 참고하고 어떤 도구를 사용할지 — 맥락(context) 자체를 설계하는 기술입니다.