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상황에 대한 통찰력
AI용 인프라

AI 에이전트에 필요한 엔터프라이즈 의사결정 계층을 구축하는 팀에서. Fortune 100대 기업 배포, 아키텍처 심층 분석, 컨텍스트 엔지니어링의 미래에서 얻은 교훈.

Decision Intelligence 2026년 1월 31일 · 8분 분량

의사결정 이력에 숨은 콜드 스타트 문제

컨텍스트 그래프와 결정 추적은 중요하지만 추적은 기준선에 대해서만 의미가 있습니다. 이를 캡처하려면 상담원에게 검증된 결정 청사진이 필요합니다. 청사진이 먼저인 이유는 다음과 같습니다.

의사결정 인텔리전스 컨텍스트 그래프 결정 청사진
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컨텍스트 인프라 2026년 3월 18일 · 8분 읽기

포춘 100대 기업 3곳에 맥락 인프라를 구축하며 얻은 교훈

Foundation Capital은 컨텍스트 그래프를 "AI의 1조 달러 기회"라고 불렀습니다. 우리는 그것들을 배포해 왔습니다. 다음은 96% 이상의 의사결정 정확도를 달성한 3가지 기업 배포에서 어렵게 얻은 교훈입니다.

엔터프라이즈 AI 컨텍스트 그래프 사례 연구
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문제 프레이밍 2026년 3월 18일 · 6분 분량

맥락의 분절: AI 에이전트 프로젝트가 반복해서 실패하는 진짜 이유

귀하의 기업에는 10명의 AI 파일럿이 있습니다. 생산중인 제품은 없습니다. 문제는 모델, 데이터, 팀이 아닙니다. 이는 컨텍스트 단편화이며 거의 아무도 그것에 대해 이야기하지 않습니다.

컨텍스트 조각화 엔터프라이즈 AI 건축
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기술 심층 분석 2026년 3월 18일 · 읽기 7분

AI 에이전트를 위한 지식 그래프와 RAG: 검색만으로 충분하지 않은 이유

RAG는 70-80%의 정확도를 제공합니다. 기업의 의사결정에는 95% 이상이 필요합니다. 구조화된 컨텍스트 그래프가 검색보다 성능이 뛰어난 이유와 각 접근 방식을 사용해야 하는 경우는 다음과 같습니다.

지식 그래프 RAG 기술
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AI 에이전트에 필요한
기반 구축

단편화된 컨텍스트에서 에이전트 구축을 중지하세요. AI가 실제로 작동하도록 만드는 인프라 계층부터 시작하세요.