유진그룹의 온톨로지 여정: Amazon Neptune과 Amazon Bedrock으로 건자재 유통 데이터를 지식 그래프로 전환하기

문제 상황

• 온라인몰·POS·WMS·ERP에 분산된 상품·재고·거래 데이터와 상이한 코드 체계
• 현장 관용어와 표준 상품명의 불일치, 담당자 암묵지에 의존한 견적·대체품·배차 판단
• 관계형 데이터만으로 다대다 거래 관계와 공급망 문맥을 통합 조회하기 어려운 구조

해결 방법

• R2G·GRAD 방법론과 GoodRelations·schema.org·GS1 표준을 결합한 RDBMS→LPG 지식 그래프 모델링
• Amazon Neptune에 상품·지점·재고·판매·공급망 관계와 업무 규칙을 노드·엣지로 구성
• Amazon Bedrock Claude Sonnet 4.5 기반 Rule-grounded Text-to-Cypher 에이전트 적용

구조와 흐름

• 자연어 질의 → 규칙·스키마 컨텍스트 조립 → openCypher 생성 → Neptune 그래프 탐색 → 결과·근거 경로 요약
• S3·Lambda·Neptune Bulk Loader 기반 원천 데이터 변환·대량 적재 파이프라인
• React·FastAPI 기반 애플리케이션에서 SSE 추론 과정과 그래프 근거 시각화

성능/운영 포인트

• 재고 가용성·납기·대체품·견적·타점 재고 이동 등 7개 업무 CQ의 그래프 질의 성립 검증
• 키워드 규칙 매칭, 최대 3회 자기교정, 별칭 탐색, 다단계 추론으로 질의 신뢰성 보완
• 데이터 표준화·용어집·정답 검증 계층·도메인 전문가 협업을 운영 확장 선결 과제로 도출