데이터가 많아질수록 조직은 더 똑똑해질까. 실제 현장에서는 문서가 늘수록 같은 질문의 답이 여러 개가 되고, 부서마다 다른 이름으로 같은 대상을 부르며, AI는 근거가 약한 답을 그럴듯하게 내놓는다. 이 책은 그 혼란의 원인을 “검색 성능”이 아니라 “관계 설계”에서 찾는다.

지식그래프 아키텍트는 문서와 데이터베이스, 제품과 고객, 정책과 사건 사이에 의미 있는 연결을 설계하는 사람이다. 원고는 노드와 엣지, 엔터티와 관계, 온톨로지, RAG, 그래프RAG, 벡터DB와 그래프DB의 역할 분담, SHACL 검증, 권한과 거버넌스, 검색 UX까지 실무자가 반드시 이해해야 할 흐름을 직무 관점에서 정리한다. 큰 시스템을 한 번에 만들기보다 한 업무 흐름과 질문 묶음에서 시작해야 한다는 현실적인 접근도 담았다.

AI 검색, 사내 지식창고, 고객지원 자동화, 문서 기반 RAG 프로젝트를 준비하는 데이터·검색·AI 실무자와 기획자에게 특히 알맞다. 답변을 고치기 전에 지식 구조를 보고, 새 문서를 넣을 때 관계를 함께 남기며, 운영 로그로 그래프를 개선하는 방법을 따라가다 보면 데이터가 지식이 되는 실제 조건을 이해하게 된다.

책의 강점은 기술 요소를 유행어로 나열하지 않는 데 있다. RDF, OWL, SHACL, 벡터 검색, 그래프 데이터베이스, RAG 같은 도구와 개념을 모두 “어떤 업무 질문을 더 신뢰 있게 처리하기 위한 장치인가”로 다시 묶는다. 독자는 지식그래프를 개발자의 전유물이 아니라 제품팀, 고객지원팀, 법무팀, 보안팀이 함께 운영해야 할 지식 운영 체계로 이해하게 된다.