문서 넣으면 온톨로지가 짜인다 — 개인 개발자가 공개한 RAG 도구

밤 10시 14분, 한 참가자가 조심스럽게 운을 뗐다. 자신이 만든 온톨로지 라이브러리를 방에 홍보해도 되겠냐는 질문이었다. 허락이 떨어지자 곧바로 프로젝트 소개가 이어졌다.

무슨 일

개인 프로젝트로 만든 "kontext-brain-ts"라는 온톨로지 RAG 도구를 깃허브에 공개했다는 소개였다. 사내용 온톨로지와 RAG를 구축하거나, 개인 프로젝트에 온톨로지 RAG 기능을 붙이고 싶을 때 좀 더 편하게 쓸 수 있도록 만들었다고 설명했다. 문서나 데이터를 넣으면 AI가 온톨로지 구조와 관계를 자동으로 만들어 주고, 사람이 그 결과를 보면서 다듬어가는 방식으로 구성돼 있다고 덧붙였다. 여러 MCP를 연결해 Notion·GitHub 등 다양한 소스의 컨텍스트를 끌어와, 이를 온톨로지·RAG에서 함께 활용할 수 있게 하는 것도 이 프로젝트의 컨셉이라고 밝혔다. 별도로 코드 온톨로지 기능도 갖추고 있고, 깃허브 연동을 추가하면 코드베이스에도 적용할 수 있다는 설명이 뒤따랐다. 방향성에 대해서는 온톨로지 정보를 바탕으로 코드를 짜는 팔란티어의 AI FDE 방식을 참고해 만들어가고 있다고 밝혔다. 소식을 들은 한 참가자는 회사에서 윗선 지시로 비슷한 걸 준비 중이었다며, 월요일 출근하면 바로 테스트해 보겠다고 반색했다.

왜 중요한가

온톨로지와 RAG를 결합하려는 시도는 최근 사내 지식검색·에이전트 구축에서 자주 언급되는 방향이다. 단순 문서 임베딩 기반 RAG는 검색은 되지만 개념 간의 관계를 놓치기 쉬운데, 온톨로지를 얹으면 문서 속 개체와 관계를 구조화해 더 정교한 질의응답이 가능해진다. 개인 개발자가 이를 오픈소스로 만들어 공유하고, 여러 MCP를 통해 Notion·GitHub 같은 실제 업무 도구와 연결하는 컨셉까지 갖췄다는 점은, 이 흐름이 연구실 수준을 넘어 실무 도구로 내려오고 있음을 보여준다. 회사에서 비슷한 걸 준비 중이던 참가자가 곧바로 반응한 것도, 사내 지식관리에 온톨로지 RAG를 붙이려는 수요가 이미 여러 곳에서 동시에 생겨나고 있다는 정황으로 읽힌다.

시사점

사내 지식검색이나 개인 세컨드 브레인을 온톨로지 구조로 확장하려는 개발자들에게는 참고할 만한 오픈소스 사례가 하나 늘었다. 특히 문서를 넣으면 AI가 1차로 온톨로지 초안을 만들고 사람이 검수해 다듬는 반자동 구조는, 온톨로지 구축의 가장 큰 병목인 초기 설계 비용을 낮추는 접근으로 볼 수 있다. 코드 온톨로지와 여러 MCP 연동까지 확장되는 방향은, 이 도구가 문서 검색을 넘어 코드베이스 이해와 에이전트 워크플로우 전반으로 뻗어나갈 잠재력을 시사한다. 공개 직후 회사 업무에 바로 대입해 보겠다는 반응이 나왔다는 것도 눈여겨볼 대목이다. 개인이 주말 사이 만든 오픈소스 도구가 월요일 사내 테스트로 곧장 이어지는 흐름은, 온톨로지 RAG라는 개념이 더 이상 소수 연구자만의 관심사가 아니라 여러 조직이 동시에 필요를 느끼고 있는 실무 과제로 넘어왔음을 보여준다.