프롤로그. 검색은 문서를 찾고, 그래프는 이유를 찾는다

1장. 지식그래프는 데이터의 지도이다
1절. 데이터가 많아질수록 답이 흐려지는 이유
2절. 노드와 엣지가 업무 언어를 바꾸는 순간
3절. 표·문서·데이터베이스가 하나의 맥락으로 이어지는 구조
4절. 지식그래프 아키텍트가 설계해야 할 첫 경계

2장. 관계 설계가 검색의 품질을 바꾼다
1절. 키워드 검색이 놓치는 질문의 의도
2절. 의미 검색이 강하지만 혼자서는 부족한 지점
3절. 관계가 붙으면 검색 결과가 설명으로 바뀐다
4절. 좋은 검색 시스템은 정답보다 경로를 남긴다

3장. 문서에서 엔터티를 뽑아 지식으로 잇는다
1절. 엔터티는 단어가 아니라 관리 대상이다
2절. 관계 추출은 문장을 데이터 구조로 바꾸는 일
3절. 동의어·약어·버전이 검색을 흔드는 방식
4절. 사람 검수와 자동화의 균형이 품질을 만든다

4장. 온톨로지는 조직의 언어를 고정한다
1절. 같은 말을 다르게 부르는 조직의 비용
2절. 클래스와 속성은 업무 판단의 뼈대이다
3절. 규칙은 복잡함을 줄이는 최소 문장이어야 한다
4절. 온톨로지 변경은 데이터 변경보다 조심해야 한다

5장. RAG는 검색과 생성을 연결하는 배관이다
1절. 생성형 AI가 사내 문서를 바로 이해하지 못하는 이유
2절. 청크는 자르는 기술이 아니라 의미를 보존하는 기술
3절. 검색 결과는 프롬프트보다 먼저 좋아져야 한다
4절. 답변 품질은 모델보다 근거 공급에서 흔들린다

6장. 그래프RAG는 답변의 근거 경로를 만든다
1절. 벡터 검색은 가까운 문장을 찾고 그래프는 관계를 따라간다
2절. 다중 홉 질문은 문서보다 연결을 요구한다
3절. 커뮤니티와 경로가 요약의 깊이를 바꾼다
4절. 그래프RAG가 필요한 질문과 필요 없는 질문

7장. 벡터DB와 그래프DB는 경쟁자가 아니라 역할 분담이다
1절. 임베딩은 의미의 거리이고 그래프는 판단의 구조이다
2절. 하이브리드 검색은 후보를 넓히고 그래프는 근거를 좁힌다
3절. 운영 비용은 저장소가 아니라 업데이트 흐름에서 결정된다
4절. 아키텍처 선택은 기술 유행보다 질문 유형에서 시작한다

8장. 품질 검증은 스키마보다 운영 습관이다
1절. 잘못 연결된 관계 하나가 답변을 망친다
2절. SHACL과 검증 규칙은 데이터 품질의 안전망이다
3절. 평가 데이터셋은 실제 질문에서 나와야 한다
4절. 품질 지표는 정확도와 설명 가능성을 함께 봐야 한다

9장. 권한·보안·거버넌스가 지식창고를 지킨다
1절. 검색이 쉬워질수록 유출도 쉬워진다
2절. 역할 기반 권한은 그래프의 엣지까지 내려와야 한다
3절. 최신성·출처·소유자는 답변의 신뢰를 만든다
4절. AI 위험 관리는 지식 구조에서 시작한다

10장. 추천·탐색·검색 UX는 관계를 읽는 화면이다
1절. 좋은 화면은 결과 목록보다 다음 질문을 보여준다
2절. 추천 시스템은 취향보다 연결의 이유를 설명해야 한다
3절. 필터와 패싯은 온톨로지의 사용자 인터페이스이다
4절. 검색 로그는 지식그래프를 고치는 현장 데이터이다

11장. 기업 지식창고 구축은 작은 도메인에서 시작한다
1절. 전사 구축보다 한 업무 흐름의 성공이 빠르다
2절. 문서 묶음보다 질문 묶음으로 범위를 잡는다
3절. 파일럿은 기술 검증보다 운영 검증이어야 한다
4절. 확장은 그래프 크기가 아니라 신뢰의 확장이다

12장. 지식그래프 아키텍트의 90일 실행 설계
1절. 30일은 언어를 맞추고 핵심 엔터티를 고정한다
2절. 60일은 관계와 검증 규칙을 업무에 붙인다
3절. 90일은 RAG와 검색을 연결해 사용 로그를 만든다
4절. 조직에 남는 것은 도구가 아니라 지식 운영 체계이다
에필로그. 데이터가 많을수록 관계를 설계해야 한다