전통적인 엔터프라이즈 AI는 컨텍스트 엔지니어링에 크게 의존하며, 각 애플리케이션은 자체적인 지식 표현을 구축합니다. 이 접근 방식은 여러 팀이 동일한 정보를 독립적으로 처리하면서 불일치와 중복을 야기합니다. 현재 모델은 지식의 불일치, 변경 사항 전파의 어려움, 노력의 중복으로 인해 AI 배포 증가와 함께 무너지고 있습니다. 이는 컨텍스트 엔지니어링에서 엔터프라이즈 지식 관리로의 전환을 강조합니다. 엔터프라이즈 지식 플랫폼이 구조화된 데이터를 위한 엔터프라이즈 데이터 플랫폼과 유사한 솔루션으로 제안됩니다. 이 플랫폼은 엔터프라이즈 지식을 공유 자산으로 관리하며, 모든 AI 애플리케이션을 위해 재사용 가능한 표현을 게시합니다. 이는 원시(Raw), 정제(Refined), 통합(Integrated), 제공(Serving)의 네 가지 계층으로 작동합니다. 원시 계층은 재처리를 위해 원본 데이터 소스를 보존합니다. 정제 계층은 다양한 소스를 일관되고 관리되는 지식 객체로 정규화합니다. 통합 계층은 이러한 객체를 통합된 지식 모델로 연결하여 비즈니스 관계를 포착합니다. 마지막으로 제공 계층은 AI 워크로드를 위한 최적화된 표현을 게시합니다. 이 계층적 접근 방식은 강력한 지식 수명 주기 관리, 강력한 거버넌스, 재사용 가능한 지식 서비스 생성을 가능하게 하여 엔터프라이즈 AI를 위한 필수적인 데이터 기반을 형성합니다.