AI가 어떤 결정을 내렸는지 기록해도, 나중에 근거 데이터와 판단 경로를 되짚기 어려울 때가 있습니다. 원문 게시글은 이 문제를 다루는 오픈소스 프로젝트 Semantica 를 소개합니다. 이 프로젝트는 사실과 결정을 지식 그래프로 연결해 “왜 이런 결론이 나왔는가”를 조회하게 합니다.

결정을 그래프의 일부로 기록합니다

Semantica 저장소 는 문서와 데이터를 수집해 개체·관계를 추출하고 지식 그래프를 구성하는 흐름을 설명합니다. record_decision()으로 결정을 노드로 남기고 원인과 후속 영향을 연결합니다. 이후 유사한 과거 결정이나 인과 관계를 조회할 수 있습니다.

출처 정보는 W3C PROV-O 형식으로 내보낼 수 있습니다. 규칙에 따른 추론에는 Rete, Datalog, SPARQL 같은 방식을 제공합니다. 이런 그래프 구축과 규칙 기반 추론은 LLM 없이도 사용할 수 있으며, 필요하면 기존 모델이나 에이전트 도구와 연결할 수 있습니다.

추론 기능은 실제 규칙으로 검증해야 합니다

저장소는 현재 ReteEngine의 조건 매칭이 단순하다고 명시합니다. 따라서 규제나 업무 규칙을 처리하는 곳에 바로 연결하기 전에, 실제 규칙 집합으로 match_patterns() 결과를 검증해야 합니다. 출처를 추적할 수 있어도 추론 결과의 정확성은 별도로 확인해야 합니다.

요약

  • 원문은 Semantica의 지식 그래프와 AI 결정 추적 기능을 다룹니다.
  • 결정·인과관계·출처를 그래프로 기록하고 PROV-O 형식으로 내보낼 수 있습니다.
  • Rete 조건 매칭은 현재 제한이 있으므로 실제 업무 규칙에 맞춰 결과를 검증해야 합니다.