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컨텍스트 그래프 AI의 새로운 전략   대규모 언어 모델(LLM)은 특정 도메인, 기업 또는 실시간 정보에 대한 컨텍스트가 부족하여 엔터프라이즈 환경에서 환각(hallucination)을 일으키고 신뢰성을 저해하는 근본적인 문제를 안고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 AI에 컨텍스트를 제공하는 방식은 단순한 프롬프트 입력에서 시작하여, 현재 표준으로 자리 잡은 검색 증강 생성(RAG)을 거쳐, 이제는 그래프 기반 솔루션으로 진화하고 있다. 표준 RAG는 컨텍스트 길이 제한 문제를 해결했지만, 서로 연결되지 않은 텍스트 조각(chunk)을 검색하기 때문에 여러 정보 조각을 종합해야 하는 복잡한 다중 홉(multi-hop) 추론에는 한계를 보인다. 이러한 한계를 극복하기 위한 핵심 기술로 지식 그래프(Knowledge Graph, KG)가 부상했다. 지식 그래프는 데이터 개체(entity)와 그들 간의 관계를 명시적으로 구조화하여 정보의 연결성을 보장한다. 더 나아가, 차세대 기술로 주목받는 컨텍스트 그래프(Context Graph, CG)는 단순히 조직이 '무엇'을 아는지(지식)를 넘어, 조직이 '어떻게' 일하고 '왜' 특정 의사결정을 내리는지(프로세스와 의도)까지 포착한다. 이는 AI 에이전트의 활동을 통해 생성되는 '의사결정 추적(decision traces)'을 기록함으로써 가능해진다. 결론적으로, 신뢰할 수 있고 확장 가능하며 설명 가능한 엔터프라이즈 AI를 구축하기 위해서는 단순한 RAG를 넘어 정교한 그래프 기반 시스템으로 전환하는 것이 필수적이다. 이러한 변화는 AI 개발의 패러다임을 '프롬프트 엔지니어링'에서 기업의 데이터, 관계, 프로세스를 총체적으로 설계하는 '컨텍스트 엔지니어링(Context Engineering)'으로 이동시키고 있다.  https://www.youtube.com/watch?v=l9QAIqnYP20