영풍문고가 소개한 『온톨로지 비법노트』는 벡터 검색과 RAG가 닮은 문서를 찾는 데는 강하지만, 장소·시간·현재 상태·업무 규칙·예외를 함께 따져야 하는 질문에서는 한계가 있다는 점을 다룬다. 책은 이 빈자리를 온톨로지로 보강하는 방식을 OAG(Ontology Augmented Generation)로 설명한다. 기사에 따르면 저자는 Graph RAG와 온톨로지의 차이를, 무엇을 가져올지와 무엇이 맞는 말인지의 차이로 구분하며 검색 점수 조정과 개념·관계·규칙 정의가 다른 작업임을 짚는다.
구현 예시는 서울시 실시간 도시 데이터를 바탕으로 제시된다. 강남대로 정체 구간 300m 안의 전기차 충전 가능 빈 주차면처럼 여러 데이터를 관계로 묶어야 하는 질의를 다루며, FOL과 ASP로 추론 원리를 익히고 Protégé로 설계한 뒤 SHACL로 검증하고 Fuseki와 SPARQL로 질의하는 흐름을 안내한다. 마지막에는 온톨로지 기반 추천 시스템과 혼잡도·운영 정책에 따른 인력 배치 추천까지 실습해, 검색을 넘어 설명 가능한 의사결정 지원 시스템으로 확장할 수 있는 점을 보여준다.