기업은 종종 중요한 비즈니스 데이터를 사일로화된 시스템에 저장하기 위해 여러 데이터베이스를 유지 관리하여 비효율성과 데이터 상호 운용성 문제를 야기합니다. 이러한 문제를 해결하는 핵심은 서로 다른 데이터 소스를 통합하여 비즈니스가 데이터의 모든 잠재력을 발휘할 수 있도록 하는 것입니다. 본 연구에서는 지식 그래프를 사용하여 여러 데이터베이스를 통합하는 새로운 접근 방식을 제시하며, 기존 어휘를 활용하여 시스템 간의 구조화된 데이터를 매핑하고 연결하기 위한 시맨틱 에이전트로서 대규모 언어 모델(LLM)의 응용에 중점을 둡니다. 제안된 방법론은 관계형 데이터베이스의 테이블 위에 시맨틱 레이어를 도입하여 테이블과 열을 Schema.org 용어에 매핑하는 여러 LLM 에이전트 시스템을 활용합니다. 본 연구는 여러 도메인에서 90% 이상의 매핑 정확도를 달성했습니다.
