지식 어시스턴트 출시: NLWeb 기반의 신뢰할 수 있는 AI 답변

(schemaapp.com)

Schema App이 NLWeb 기술을 활용해 기업의 구조화된 데이터를 기반으로 신뢰할 수 있는 답변을 제공하는 'Knowledge Assistant'를 출시하며, 기존 검색 최적화용 지식 그래프를 대화형 AI 인터페이스로 확장하는 새로운 표준을 제시했습니다.

이 글의 핵심 포인트

1Schema App의 Knowledge Assistant는 NLWeb 기술을 기반으로 신뢰할 수 있는 AI 답변을 제공함
2기존의 Content Knowledge Graph를 활용하여 검색 엔진 최적화와 대화형 AI 경험을 통합함
3사용자의 자연어 질문을 이해하고, 시맨틱 검색(Semantic Retrieval)을 통해 관련 엔티티 및 관계를 식별함
4LLM이 검색된 정보를 바탕으로 답변을 생성하며, 정보가 부족할 경우 출처(Citation)를 포함하거나 모른다고 응답하여 환각을 방지함
5단일한 시맨틱 기반을 통해 웹사이트, 챗봇, AI 에이전트 등 다양한 인터페이스에 지식을 확장 가능함

이 글에 대한 공공지능 분석

왜 중요한가?

기업이 보유한 기존의 정형/반정록 데이터를 별도의 작업 없이도 신뢰할 수 있는 AI 답변 생성에 직접 활용할 수 있는 기술적 교두보를 마련했기 때문입니다. 이는 LLM의 고질적인 문제인 환각 현상을 방지하면서도 브랜드의 정확한 정보를 전달하는 핵심 도구가 될 것입니다.

어떤 배경과 맥락이 있나?

LLM의 확산으로 사용자들이 검색 엔진 대신 ChatGPT와 같은 대화형 AI를 통해 정보를 찾는 패턴이 변화하고 있으며, 이에 따라 기업은 단순 텍스트가 아닌 기계가 이해 가능한 구조적 데이터(Schema Markup)의 중요성을 인식하게 되었습니다.

업계에 어떤 영향을 주나?

콘텐츠 관리 방식이 '검색 노출용'에서 'AI 에이전트 대응용'으로 진화할 것이며, 기업들은 검색 엔진 최적화와 AI 답변 최적화를 동시에 달성하기 위해 단일한 시맨틱 데이터 레이어를 구축하는 데 집중하게 될 것입니다.

한국 시장에 어떤 시사점이 있나?

글로벌 표준인 Schema.org를 활용한 데이터 구조화 역량이 국내 이커머스 및 SaaS 스타트업의 글로벌 진출과 AI 에이전트 생태계 대응력을 결정짓는 핵심 경쟁력이 될 것으로 보입니다.

이 글에 대한 큐레이터 의견

Knowledge Assistant의 출시는 '데이터의 재사용성'이라는 측면에서 매우 영리한 전략입니다. 많은 기업이 챗봇을 위해 별도의 지식 베이스를 구축하느라 막대한 비용을 소모하는데, 기존 SEO용 데이터 레이어를 AI 인터페이스로 확장한다는 점은 운영 효율성을 극대화하는 강력한 기회입니다.

특히 LLM의 고질적인 문제인 환각 현상을 '지식 그래프 기반의 검색(Retrieval)'과 '근거 제시(Citation)'로 해결하려는 접근은 기업용 솔루션으로서 필수적인 신뢰성을 확보해 줍니다. 이는 단순한 기능 추가를 넘어, 데이터 구조화가 곧 AI 시대의 핵심 자산임을 증명합니다.

다만, 이 기술의 성공은 기업이 얼마나 양질의 'Content Knowledge Graph'를 보유하고 있느냐에 전적으로 의존한다는 리스크가 있습니다. 초기 데이터 구축 비용과 복잡성이 높다면, 중소 규모 스타트업에게는 오히려 진입 장점보다 운영 부담이 커질 수 있습니다. 따라서 창업자들은 단순히 AI 모델을 도입하는 것을 넘어, 자사 데이터를 어떻게 구조화하여 '기계가 읽을 수 있는 형태'로 유지할 것인지에 대한 데이터 거버넌스 전략을 선행적으로 고민해야 합니다.

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