[Architecture][Enterprise Context] 회사 온톨로지·Knowledge Graph·권한 기반 Context Resolver 설계

[HyungminYoon1]

배경

현재 Nodease의 Knowledge Base와 Knowledge Collection은 비정형 사내 문서를 권한 기반으로 검색하고 근거를 LLM에 제공하는 역할을 수행한다. Agent Builder의 Capability Catalog, Conversation Memory, Organization/Team 권한, Audit/Trace도 각각 별도의 계약을 가진다.

이 기반만으로 문서 질의응답은 가능하지만, 다음과 같은 회사 고유의 구조적 맥락을 일관되게 해석하기에는 한계가 있다.

• 조직·팀·직무·프로젝트·시스템·정책 사이의 관계
• 문서마다 다르게 표현되는 회사 용어·동의어·약어
• 정책 간 우선순위와 적용 조건
• 사실의 authoritative source, 유효 기간과 변경 이력
• 특정 사용자·Workflow·LLM provider가 참고할 수 있는 회사 정보의 범위
• 비정형 문서 근거와 HR·GitHub·CRM 등 구조화된 원본 시스템의 결합

향후 시스템 고도화 시 기존 KB를 대체하지 않고, 권한 기반 Enterprise Context Layer를 추가하는 방향을 검토한다. 이 이슈에서는 구현을 시작하지 않고 용어, 책임 경계, 데이터 소유권, 보안 불변조건과 단계적 도입 계획을 공식 문서로 확정한다.

목표

• Knowledge Base, taxonomy, ontology, Knowledge Graph, Memory, Capability Catalog와 World Model의 책임을 구분한다.
• 회사의 구조적 맥락을 LLM에 안전하게 제공하는 Enterprise Context Layer를 설계한다.
• 모든 LLM에 전체 회사 데이터를 직접 노출하지 않고 실행 주체·목적·데이터 등급·provider capability를 반영하는 공통 Context Resolver 계약을 정의한다.
• 문서 RAG와 Graph 기반 관계 탐색을 결합하는 hybrid retrieval의 권한·provenance·citation 경계를 확정한다.
• 향후 구현 이슈를 안전하게 분리할 수 있는 단계별 migration gate와 평가 기준을 마련한다.

설계 범위

1. 용어와 bounded context

다음 개념의 authoritative 정의와 소유 도메인을 확정한다.

• Knowledge Base와 Knowledge Collection
• Organization taxonomy
• Enterprise ontology
• Knowledge Graph
• Conversation/Task Memory
• Node Capability Catalog
• Enterprise Context Resolver
• 동적 World Model

일반적인 AGI 의미의 전역 World Model과 회사 업무 맥락 모델을 구분한다.

2. Source of truth와 projection

• HR, IAM, GitHub, CRM, 문서 source 등 authoritative system을 식별한다.
• 원본 사실, 동기화 projection, 수동 관리 metadata와 AI 제안 assertion을 구분한다.
• 원본 시스템의 모든 데이터를 Graph에 복제하지 않는 원칙을 정의한다.
• source priority, conflict resolution, freshness, validity interval과 stale 상태를 설계한다.
• 삭제·권한 회수·source disconnect 이후 relation과 projection의 lifecycle을 정의한다.

3. Ontology와 Graph 논리 모델

최소 논리 모델과 불변조건을 설계한다.

• concept/entity type
• entity와 stable external reference
• relation type과 directed relation
• taxonomy term, alias, abbreviation
• assertion status: authoritative, verified projection, suggested, rejected, expired
• provenance와 source reference
• valid_from, valid_to, observed_at
• confidence와 human approval
• classification과 access policy reference
• ontology/schema version

RDF/OWL, property graph 또는 관계형 projection 등 구체 저장 기술은 요구사항과 운영 복잡도를 비교한 뒤 결정하며, 기술 선택 자체를 목표로 삼지 않는다.

4. 권한과 보안 경계

Context Resolver는 최소한 다음 입력을 서버 검증된 값으로 사용한다.

• execution subject
• active organization
• workflow/deployment/node
• request purpose와 task context
• resource permission
• data classification
• 선택된 model/provider의 execution·data-egress capability

다음 불변조건을 정의한다.

• 권한 없는 entity/relation은 Graph 탐색 후보 생성 전에 제외한다.
• Graph의 존재 여부, degree, relation count와 경로를 통한 간접 정보 노출을 제한한다.
• 사용자 열람 권한과 외부 LLM provider 전송 허용은 별도 gate로 판정한다.
• prompt injection이 Graph traversal 범위나 tool 권한을 확대할 수 없다.
• secret, PII와 raw provider payload를 일반 trace/audit에 저장하지 않는다.
• 권한·source·validity를 확인할 수 없으면 fail-closed한다.

5. Context Resolver port

공통 application port의 입력·출력·오류 계약을 설계한다.

입력 후보:

• subject/context identity
• organization scope
• query/task intent
• requested context domains
• budget, timeout, token limit
• model/provider capability

출력 후보:

• 허용된 structured facts
• 원문 evidence와 citation
• global evidence rank
• provenance와 ontology version
• freshness/stale indicator
• masked/omitted reason code
• partial/no-evidence 상태

Gateway, Workflow Engine, Agent Builder와 Chatbot이 각각 독자적인 Graph/KB 조합 로직을 만들지 않도록 composition 경계를 정의한다.

6. Hybrid retrieval

• entity linking과 용어 확장
• 권한 안전 Graph traversal
• KB/Vector/BM25 검색
• structured fact와 document evidence 병합
• final global ranking과 citation
• relation만 존재하고 원문 근거가 없는 경우의 답변 정책
• conflicting source와 stale fact 처리
• no-evidence 및 all-denied 정책

Ontology는 검색 후보를 정교화하되, 최종 답변의 사실 근거는 authoritative source 또는 허용된 원문 evidence로 설명하도록 한다.

7. 쓰기·승인·lifecycle

• LLM이 생성한 entity/relation을 authoritative fact로 직접 저장하지 않는다.
• AI-derived assertion은 suggested 상태와 provenance를 보존한다.
• 도메인 owner의 승인·거절·수정·만료 흐름을 설계한다.
• schema evolution, ontology version, backward compatibility와 재색인 정책을 정의한다.
• source 삭제, 사용자·팀 권한 회수와 relation projection 삭제 순서를 정한다.
• 변경 작업의 audit와 rollback 기준을 정의한다.

8. LLM·Agent 통합 정책

• 회사 전체 정보를 전역 system prompt에 삽입하지 않는다.
• 허가된 LLM은 Context Resolver를 통해 요청별 최소 정보만 전달받는다.
• provider별 보존·학습·region·data classification 정책을 반영한다.
• Capability Catalog는 시스템의 실행 능력, Ontology는 회사의 개념·관계라는 경계를 유지한다.
• Memory의 사용자·대화 상태와 Enterprise authoritative fact를 혼합 저장하지 않는다.

9. 단계적 도입과 평가

1. 회사 용어집·조직·시스템·정책 taxonomy
2. 최소 ontology와 provenance projection
3. 권한 기반 Context Resolver
4. Graph + Vector hybrid retrieval
5. 검증된 업무에 한해 동적 상태 모델 확장

각 단계에 다음 검증 기준을 정의한다.

• retrieval quality와 answer grounding
• 권한 격리와 inference leakage
• stale/conflict 처리
• latency와 token/cost budget
• provider 전송 정책
• audit/redaction
• rollback과 기능 비활성화

오픈소스·기술 대안 평가

설계 문서는 다음 후보를 역할별 reference implementation으로 비교한다. 특정 제품 채택을 전제로 하지 않으며, 동일 역할의 대안이 더 적합하면 비교표에 추가할 수 있다.

• OpenSPG/KAG: domain ontology, logical reasoning과 multi-hop knowledge retrieval
• Graphiti: temporal fact, provenance와 incremental context graph
• Microsoft GraphRAG: 비정형 문서의 entity/relation 추출과 graph-assisted retrieval
• DataHub/OpenMetadata: enterprise metadata catalog, ownership, lineage와 governance
• TypeDB 및 RDF/OWL 계열: typed relation, formal ontology, constraint와 query model
• OpenFGA/OPA: Knowledge Graph 자체가 아닌 relation/policy authorization 계층

최소 평가 기준은 다음과 같다.

• self-hosted/on-premises 배포 가능성과 라이선스
• 기존 Organization, Knowledge Permission Helper, source ACL과 relation-level authorization 연동성
• temporal validity, conflict, stale fact와 source revocation 처리
• provenance, citation과 authoritative source 역추적
• incremental sync, schema/ontology versioning과 rollback
• LLM·embedding provider 중립성과 structured output 의존성
• 운영 복잡도, 추가 데이터 저장소, latency, indexing 비용과 장애 격리
• raw data egress, telemetry, secret·PII·audit/redaction 경계
• 기존 PostgreSQL/pgvector, Celery와 Authorized Retrieval Port를 유지한 단계적 도입 가능성

설계 결과는 각 후보에 대해 adopt, compose 또는 build 중 권장 방식을 선택하고 제외한 대안의 사유를 기록한다. Graph/ontology는 authoritative system을 대체하지 않는 권한 제한 projection/read model을 기본으로 하며, OpenFGA/OPA 같은 정책 엔진도 현재 Nodease의 resource permission과 source ACL을 자동 대체하지 않는다.

nodease/mbased#643에서는 비교와 선택 기준을 공식 문서로 확정한다. 제품 설치, Graph DB 도입과 feasibility PoC는 설계 결과에 따라 별도 구현 이슈로 분리한다.

문서 산출물

• 필요 시 신규 Accepted ADR: Enterprise Context의 source of truth, authorization, model/provider 전달 경계
• docs/features/enterprise-context/requirements.md
• docs/features/enterprise-context/component_spec.md
• 구현 API가 확정될 경우에만 api_spec.md
• 검증 전략을 위한 test_cases.md
• docs/architecture.md의 target architecture 연결
• docs/data_model.md의 target-only logical model 연결
• docs/glossary.md 용어 추가
• 관련 Knowledge, Organization, Memory, Agent Builder 문서의 참조 정렬

주요 결정 항목

• 정적 ontology와 동적 World Model의 경계
• 원본 시스템과 Graph projection의 ownership
• relation-level authorization과 inheritance
• ontology schema versioning
• AI-derived assertion 승인 정책
• provider data-egress capability 표현
• Graph 저장 기술의 선택 기준
• Context Resolver의 failure/partial result 계약
• structured fact와 document citation의 우선순위

Acceptance Criteria

• 기존 KB를 대체하지 않고 보강하는 구조가 명확하다.
• KB, ontology, Knowledge Graph, Memory, Capability Catalog와 World Model의 책임이 겹치지 않는다.
• 모든 LLM에 대한 전역 데이터 공개가 아니라 요청별 최소 권한 context assembly가 계약으로 확정된다.
• execution subject와 model/provider data capability의 이중 gate가 문서화된다.
• ontology entity/relation에 provenance, validity, lifecycle과 access policy가 포함된다.
• AI가 제안한 사실이 사람 승인 없이 authoritative 상태가 되지 않는다.
• 권한 없는 Graph relation의 존재·경로·수량을 통한 간접 유출 방어가 정의된다.
• hybrid retrieval의 candidate filtering, ranking, citation과 no-evidence 정책이 기존 Authorized Retrieval 경계와 충돌하지 않는다.
• current 구현과 target architecture가 명시적으로 구분된다.
• 단계별 구현·migration·평가 gate와 후속 이슈 분리 기준이 마련된다.
• 공식 문서 권위 순서와 Accepted ADR에 충돌하지 않는다.
• 오픈소스·기술 대안 비교표가 역할, 권한 연동, provenance, temporal 처리, 운영 비용과 라이선스를 포함한다.
• 권장한 adopt/compose/build 방식과 제외한 후보의 사유가 기록된다.
• 선택한 framework가 authoritative source, Nodease resource permission 또는 source ACL을 대체하지 않는다는 경계가 명시된다.

비목표

• 이 이슈에서 Graph DB나 신규 서비스 구현
• 이 이슈에서 특정 오픈소스 제품 설치, feasibility PoC 또는 production 채택
• 모든 회사 데이터를 하나의 Graph로 복제
• 모든 LLM에 회사 전체 context를 상시 제공
• LLM 추론 결과를 자동으로 공식 사실로 승인
• 기존 Knowledge/RAG, Memory 또는 Capability Catalog 대체
• 범용 AGI World Model 구현
• HR/CRM/IAM 원본 시스템의 책임을 Nodease로 이전

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