엔비디아, 기업용 에이전트에 맥락을 제공하기 위한 '에이전트 지식 파운데이션' 공개

엔비디아(Nvidia)는 수요일 베를린에서 열린 GTC 컨퍼런스에서 기업 부문의 인공지능 에이전트에 누락된 데이터 맥락을 제공하고 의사결정 능력을 향상시키기 위한 목적으로 에이전트 툴킷(Agent Toolkit)의 일환인 '에이전트 지식 파운데이션(Agent Knowledge Foundation)'이라는 새로운 패키지를 발표했습니다.

새로운 패키지의 구성 요소 및 검색 기술

이 신규 패키지는 검색 전용 '네모트론 리트리버(Nemotron Retriever)' 모델, 새로운 '오토 온톨로지(Auto-Ontology)' 라이브러리, 구조화된 데이터를 위한 '쿠모(Kumo)' 모델 제품군, 그리고 'CUDA-X' 데이터 처리 라이브러리를 포함한 다양한 오픈소스 구성 요소로 이루어져 있습니다. 회사는 이 시스템을 통해 데이터가 기존 저장 위치에 그대로 유지되면서 기업에 이미 적용된 접근 제어 및 권한 규칙을 따를 수 있다고 설명했습니다.

엔비디아의 에이전틱 AI 제품 부사장인 아딜 엘 할락(Adele El Hallak)은 대형 언어 모델이 명확한 구조적 맥락 없이 복잡한 표와 파일을 탐색하는 데 큰 어려움을 겪고 있다고 지적했습니다. 회사의 테스트에 따르면, 네모트론 리트리버 순위 및 재검색 모델은 오픈소스 OpenSearch 환경에서 테스트했을 때 검색 결과의 관련성을 65% 향상시켰으며, 이를 통해 필요한 검색 단계 수를 줄이고 지연 시간(Latency)을 최소한으로 유지한다고 합니다.

기존 RAG 검색에서 온톨로지 및 표(Table) 처리로의 전환

이 패키지는 오토 온톨로지 라이브러리를 활용해 기업의 표로부터 지식 그래프를 구축하고 원시 데이터를 고객, 제품, 주문과 같은 비즈니스 개념과 연결하며, 에이전트 쿼리를 위한 REST API와 모델 맥락 프로토콜(MCP) 서버를 제공합니다. 이번 개발은 엔비디아가 지난 2월 약 7만 5천 달러가 아닌 약 7,500만 달러 규모에 인수했던 스타트업 일루멕스(Illumex)의 전문성을 활용한 결과입니다.

또한 이 패키지는 엔비디아가 6월에 인수한 관계형 데이터용 쿠모 모델들을 통합합니다. 이 모델들은 분류 및 감성 분석과 같은 각 예측 작업 전용의 기존 파이프라인을 없애는 것을 목표로 하며, 서식화된 표 전반에 걸쳐 자동 예측을 가능하게 합니다.

데이터 플랫폼과의 전략적 파트너십

엔비디아는 스노우플레이크(Snowflake), 데이터브릭스(Databricks), 팔란티어(Palantir) 같은 대형 데이터 플랫폼과 경쟁할 의도가 없음을 강조하며, 접근 제어 목록(ACL)과 보안을 관리하기 위해 자사 인프라를 이들의 플랫폼과 통합한다고 밝혔습니다. 엔비디아의 공급망 팀은 팔란티어 파운드리(Palantir Foundry) 플랫폼을 통해 이러한 기술을 사용하고 있으며, 데이터브릭스는 이상 감지를 위한 쿠모 모델을 지니 온톨로지(Genie Ontology) 맥락 계층과 연결하고, 스노우플레이크는 자사 노트북 내에서 쿠모 모델을 실행할 수 있도록 지원합니다.

이 뉴스가 중요한 이유

이번 표시는 분산된 기업 데이터의 상호 연결된 맥락을 이해하는 데 종종 실패하는 현재 기업용 AI 에이전트의 한계를 극복하기 위한 실질적인 조치를 나타냅니다. 오픈소스 모델을 온톨로지 계층과 결합함으로써, 엔비디아는 조직이 민감한 데이터를 이동시키거나 완전히 재구조화하도록 강제하지 않으면서도 개발자들에게 에이전트의 정확도를 향상시킬 수 있는 유연한 도구를 제공합니다.