Genie Ontology란

이 문서는 Genie가 자연어 질의를 정확한 SQL로 바꾸는 근거인 Genie Ontology를 다룹니다. 함께 보면 좋은 문서:

Genie는 질문에 답하기 전에 어떤 테이블과 컬럼, 지표를 써야 하는지 판단합니다. 이 판단의 근거가 되는 비즈니스 컨텍스트 전체를 Genie Ontology라고 부릅니다. Genie의 컨텍스트는 두 계층으로 나뉩니다. 두 계층이 합쳐져 하나의 unified context layer를 이루고, Genie는 이 통합 계층을 참조해 검색하고 SQL을 생성합니다.

계층	무엇인가	누가 만드는가
Human-modeled layer	조직이 명시적으로 정의하고 거버넌스하는 비즈니스 컨텍스트	사람이 직접 모델링
Auto-inferred layer	자산과 사용 패턴에서 Genie가 자동으로 추론한 컨텍스트	Genie가 자동 추론

Human-modeled layer는 사람이 직접 정의하고 통제하는 부분이므로, 여기를 얼마나 풍부하고 정확하게 채우느냐가 Genie 품질을 좌우합니다. 자세한 정의는 Unity Catalog 비즈니스 시맨틱 문서를 참고하세요.

왜 중요한가

모델링된 컨텍스트가 풍부하고 정확할수록 검색 결과와 SQL 정확도가 함께 올라갑니다. 이유는 세 가지입니다.

Genie가 자연어 질의를 올바른 테이블과 컬럼, 지표에 매핑합니다.
매핑이 정확하면 정확한 SQL을 생성할 근거가 생깁니다.
권위 있는 자산과 표준 지표를 우선하므로 모호하거나 경쟁하는 답을 줄입니다.

반대로 컨텍스트가 비어 있으면 Genie는 auto-inferred layer에만 의존합니다. 이 경우 컬럼 이름이나 사용 패턴만으로 추측하므로 오답 확률이 높아집니다.

두 계층이 합쳐지는 방식

[ Human-modeled layer ]              [ Auto-inferred layer ]
  - Domains & Subdomains               - assets (테이블/컬럼/뷰)
  - Pages (business concepts)          - usage (질의/조회 패턴)
  - Metric Views (표준 KPI)
  - Certification & Deprecation
            \                              /
             \                            /
              v                          v
        +------------------------------------+
        |       Unified Context Layer        |
        +------------------------------------+
                        |
                        v
        Genie 자연어 검색 · SQL 생성 (정확도 향상)

Human-modeled layer의 4개 구성요소

Human-modeled layer는 아래 네 가지로 구성됩니다. 각 요소가 Genie 동작에 미치는 영향을 정리했습니다.

구성요소	역할	Genie에 미치는 영향
Metric Views	비즈니스 KPI를 정의·거버넌스하는 재사용 가능한 SQL 객체. Unity Catalog securable object	metrics·dimensions·aggregation을 사전 정의해 지표 계산의 모호성을 제거
Domains & Subdomains	비즈니스 목적별로 자산을 묶는 조직 계층. 사람이 목적 기준으로 데이터를 탐색·발견	관련 자산 범위를 좁혀 Genie가 맞는 자산을 찾도록 도움
Pages	비즈니스 개념을 정의하는 거버넌스된 Page. 사람과 Genie가 참조하는 authoritative source	용어·정의를 권위 있는 근거로 삼아 답변
Certification & Deprecation	자산이 신뢰 가능한지 또는 낡았는지 표시하는 신호	certification은 조직이 보증한 자산으로 Genie를 유도

이 네 가지는 Unity Catalog의 비즈니스 시맨틱 기능입니다. 이 문서에서는 검증된 동작만 설명하며, 개별 기능의 GA/Preview 상태는 다루지 않습니다.

다음 단계

각 구성요소를 어떻게 설정하고 최적화하는지는 아래 하위 문서에서 이어집니다.

Domain과 Pages

비즈니스 목적별 구조화와 권위 있는 개념 정의

Metric View

KPI를 표준화해 지표 계산 정확도 향상

최적화 체크리스트

검색 결과와 SQL 정확도를 높이는 우선순위 점검

개요

Platform Setup

Data Engineering

한국어 RAG & Vector Search

Genie Space 운영

Apps & Lakebase

AI Agent 평가

AI Agent Observability

Delta Lake 성능

부록 — Claude Code 사용 가이드

모범 사례

Genie Ontology란