요약
공급망은 공급사, 부품, 공장, 물류, 고객이 얽힌 네트워크입니다. 이를 그래프로 표현하면 테이블에서는 보이지 않던 의존 관계와 병목이 드러나고, 예측 모델에 관계 정보를 더해 정확도를 높일 수 있습니다.
핵심 포인트
- 공급망 리스크는 여러 단계 떨어진 공급사에서 오는 경우가 많고, 그래프 탐색이 이를 찾는 데 유리합니다.
Ghost 뉴스레터(AI Partner’s Newsletter)에 번역해 올렸던 글을 옮겨 왔습니다.
공급망은 공급사, 부품, 공장, 물류, 고객이 얽힌 네트워크입니다. 이를 그래프로 표현하면 테이블에서는 보이지 않던 의존 관계와 병목이 드러나고, 예측 모델에 관계 정보를 더해 정확도를 높일 수 있습니다.
Ghost 뉴스레터(AI Partner’s Newsletter)에 번역해 올렸던 글을 옮겨 왔습니다.
여러 엔진이 이어 붙은 공급망 위험 점수를, 계산하는 순간 하나의 공유 객체에 근거를 적어 UI·LLM·감사 문서가 같은 근거를 쓰게 만든 설계. 설명 스키마부터 정하는 4주 도입안을 붙였습니다.
노드, 관계, 조직 원리, 온톨로지로 이뤄진 지식 그래프의 기본 구성을 소개합니다.
LLM 에이전트의 추론을 세 층(기초·자기 진화·집단)과 두 방식(추론 시점 설계·사후 학습)으로 정리한 서베이. 기업 에이전트를 층별로 쌓는 12주 로드맵을 붙였습니다.