이미 있는 기능을 AI가 또 만들지 않도록 하기 — 지식 그래프 도입기
흩어진 도메인 지식으로 AI가 중복 구현하는 문제를 지식 그래프로 줄인 도입 사례를 소개했습니다. 원본 참조·수집 파이프라인·수동 시드를 결합해 구현 전 검증 루프를 만들었습니다.
#지식 그래프#Neo4j#LLM
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흩어진 도메인 지식으로 AI가 중복 구현하는 문제를 지식 그래프로 줄인 도입 사례를 소개했습니다. 원본 참조·수집 파이프라인·수동 시드를 결합해 구현 전 검증 루프를 만들었습니다.

외부 웹 변경에 취약한 할인 적용 배치를 LangGraph 기반 AI 에이전트로 복구·분석·PR 생성까지 자동화했습니다. LLM은 화면 판단에만 제한하고, 검증·권한·루프·동시성 제어는 코드와 사람 검토로 보완했습니다.

AI 모델과 고객 피드백·운영 데이터를 결합해 차량 세차 요청 로직을 재설계했습니다. 요청량과 비용을 줄이면서도 수행 효율과 고객 만족도 개선을 추구했습니다.

AI 모델만으로 세차 필요 여부를 단정할 수 없어, 판단 기준과 차량 상태 정의를 다시 설계했습니다. 그 결과 세차 요청 로직을 구조화해 운영 효율과 고객 만족도를 함께 높였습니다.
