안녕하세요! 오늘은 데이터 관리와 AI 서비스 기획에서 아주 중요한, 하지만 종종 오해받곤 하는 '온톨로지(Ontology)'에 대해 이야기해보려 합니다. 본 내용은 패스트캐퍼스에 '온톨로지 기반 프로덕트 레벨 AI Agent 서비스 구축' 공부하고 남긴 글입니다. 많은 분이 "데이터베이스(DB)가 있는데 왜 굳이 온톨로지를 써야 하나요?"라고 묻습니다. 결론부터 말씀드리면, 데이터베이스는 '사실'을 저장하는 도구이고, 온톨로지는 그 사실의 '의미'를 정의하는 모델링 철학이기 때문입니다.1. DB가 대답하지 못하는 질문들우리가 흔히 쓰는 DB는 "무엇이 있는가(What)"를 찾는 데는 최고의 도구입니다. 하지만 사용자의 모호한 의도가 담긴 질문에는 당황하곤 하죠.사용자: "새벽에 쓰기 좋은 가벼운 노트북..

AI 기술이 발전하면서 우리는 AI에게 단순히 질문을 던지는 것을 넘어, AI가 스스로 코드를 짜고 복잡한 업무를 수행하는 '에이전트(Agent)' 시대를 맞이하고 있습니다. 하지만 AI 에이전트가 똑똑해질수록 새로운 고민이 생깁니다. "어떻게 하면 이 강력한 AI가 내 의도대로, 실수 없이 끝까지 일을 완수하게 만들 수 있을까?"이 질문에 대한 해답으로 최근 주목받는 개념이 바로 **하네스 엔지니어링(Harness Engineering)**입니다. 오늘은 프롬프트 엔지니어링의 한계를 짚어보고, 왜 우리가 하네스 엔지니어링으로 넘어가야 하는지, 그 핵심 철학과 적용 방법에 대해 알아보겠습니다. 참고로 블로그를 작성하면서 참고한 유튜브 영상을 공유합니다.https://youtu.be/DrekqeDlO1w?..