LLM Wiki
LLM을 활용해 개인 지식 베이스를 점진적으로 구축하는 패턴. RAG를 넘어 지식이 축적되고 복리로 성장하는 위키를 만드는 방법을 탐구합니다.
위키는 영구적이고 복리로 성장하는 산출물이다.
교차 참조는 이미 완성되어 있고, 모순은 이미 표시되어 있으며, 종합 분석은 지금까지 읽은 모든 자료를 반영한다.
핵심 아이디어: RAG를 넘어서
대부분의 LLM 문서 활용은 RAG 방식입니다. 파일을 업로드하면 질의 시점에 관련 청크를 검색하고 답변을 생성합니다. 하지만 이 방식에서 LLM은 매번 처음부터 지식을 재발견해야 합니다. 축적이 없습니다.
기존 RAG 방식
- •매 질의마다 원시 문서에서 지식을 재발견
- •5개 문서를 종합해야 하는 질문에 매번 조각을 맞춤
- •축적 없음 — 이전 분석이 사라짐
LLM Wiki 방식
- LLM이 영구적인 위키를 점진적으로 구축·유지
- 새 자료 추가 시 기존 위키를 업데이트하며 통합
- 지식이 한번 컴파일되고 계속 축적됨
Obsidian을 한쪽에, LLM 에이전트를 다른 쪽에 열어두세요. LLM이 대화를 기반으로 편집하면, 당신은 실시간으로 결과를 탐색합니다. Obsidian은 IDE, LLM은 프로그래머, 위키는 코드베이스입니다.
활용 분야
LLM Wiki 패턴은 시간이 지남에 따라 지식이 축적되는 모든 영역에 적용할 수 있습니다.
개인 성장
목표, 건강, 심리, 자기계발 — 일기, 기사, 팟캐스트 메모를 쌓아 시간에 따른 구조화된 자화상 구축
리서치
수주 ~ 수개월간 논문, 기사, 보고서를 읽으며 진화하는 논지와 함께 종합 위키를 점진적으로 구축
독서 컴패니언
챕터별로 인물, 테마, 줄거리를 정리하며 읽기. 팬 위키처럼 풍부한 동반 위키를 LLM이 자동 생성
비즈니스/팀
Slack 스레드, 회의록, 고객 통화에서 내부 위키를 자동 유지. 아무도 안 하는 유지보수를 LLM이 담당
3계층 아키텍처
LLM Wiki는 세 개의 레이어로 구성됩니다. 각 레이어는 명확한 소유권과 역할을 가집니다.
Raw Sources (원시 자료)
당신이 소유직접 큐레이션한 원본 문서 컬렉션. 기사, 논문, 이미지, 데이터 파일. 불변(immutable) — LLM은 읽기만 하고 수정하지 않음.
The Wiki (위키)
LLM이 소유LLM이 생성한 마크다운 파일 디렉토리. 요약, 엔티티 페이지, 개념 페이지, 비교, 종합 분석. LLM이 페이지를 만들고, 새 자료 도착 시 업데이트하며, 교차 참조를 유지.
The Schema (스키마)
함께 진화위키의 구조, 컨벤션, 워크플로우를 LLM에게 알려주는 설정 문서(예: CLAUDE.md). 자료 수집, 질문 응답, 위키 유지보수 시 LLM이 따를 규칙을 정의.
세 가지 운영 방식
LLM Wiki는 세 가지 핵심 작업을 통해 유지되고 성장합니다.
Ingest (수집)
새 자료를 원시 컬렉션에 추가하고 LLM에게 처리를 지시합니다.
- LLM이 자료를 읽고 핵심 요점을 논의
- 위키에 요약 페이지 작성, 인덱스 업데이트
- 관련 엔티티·개념 페이지를 위키 전체에서 업데이트
- 로그에 항목 추가 — 하나의 자료가 10~15개 위키 페이지에 영향
Query (질의)
위키에 대해 질문합니다. LLM이 관련 페이지를 검색하고 출처와 함께 종합 답변을 생성합니다.
핵심 통찰: 좋은 답변은 새 위키 페이지로 다시 저장할 수 있습니다. 비교 분석, 발견한 연결 고리 — 이런 것들이 채팅 히스토리에서 사라지지 않고 지식 베이스에 축적됩니다.
Lint (점검)
주기적으로 LLM에게 위키 건강 점검을 요청합니다.
- 페이지 간 모순 발견
- 새 자료로 대체된 오래된 주장 식별
- 인바운드 링크 없는 고아 페이지 탐지
- 자체 페이지가 필요한 중요 개념 제안
- 누락된 교차 참조와 데이터 갭 발견
인덱싱과 로깅
위키가 성장하면서 LLM과 당신이 탐색할 수 있도록 두 개의 특별한 파일이 필요합니다.
index.md
콘텐츠 지향
위키의 모든 페이지를 링크, 한 줄 요약, 메타데이터와 함께 카테고리별로 정리한 카탈로그. LLM이 질의에 답할 때 먼저 인덱스를 읽고 관련 페이지를 찾습니다.
Tip
약 100개 자료, 수백 개 페이지 규모에서 임베딩 기반 RAG 인프라 없이도 잘 작동합니다.
log.md
시간 순서
언제 무엇이 발생했는지 기록하는 추가 전용(append-only) 로그. 수집, 질의, 점검 이력을 추적합니다.
Tip
## [2026-04-02] ingest | Article Title
→ grep으로 파싱 가능한 일관된 접두사 사용
팁과 도구
LLM Wiki를 더 효과적으로 운영하기 위한 실전 팁입니다.
Obsidian Web Clipper
웹 기사를 마크다운으로 변환하는 브라우저 확장. 원시 자료 컬렉션에 빠르게 추가할 수 있습니다.
이미지 로컬 다운로드
Obsidian 설정에서 첨부 파일 경로를 고정 디렉토리(예: raw/assets/)로 설정하면 LLM이 이미지를 직접 참조할 수 있습니다.
qmd 검색 엔진
위키가 커지면 인덱스만으로는 부족합니다. qmd는 BM25/벡터 하이브리드 검색과 LLM 리랭킹을 제공하는 로컬 마크다운 검색 엔진입니다.
Obsidian Graph View
위키의 형태를 시각화하는 최고의 방법. 어떤 페이지가 허브이고, 어떤 것이 고아 페이지인지 한눈에 파악합니다.
Git으로 버전 관리
위키는 마크다운 파일의 git 저장소일 뿐입니다. 버전 히스토리, 브랜치, 협업을 무료로 얻을 수 있습니다.
왜 작동하는가
지식 베이스 유지보수의 어려운 부분은 읽기나 사고가 아닙니다. 교차 참조 업데이트, 요약 최신화, 모순 기록 — 바로 이 부기 작업(bookkeeping)입니다.
인간의 역할
- 자료 큐레이션
- 분석 방향 설정
- 좋은 질문하기
- 의미 해석
LLM의 역할
- 요약 작성
- 교차 참조 유지
- 파일링과 분류
- 일관성 유지보수
이 아이디어는 Vannevar Bush의 Memex(1945)와 정신적으로 맞닿아 있습니다. 문서 간 연상 경로(associative trails)를 가진 개인 큐레이션 지식 저장소. Bush의 비전에서 해결하지 못한 부분은 누가 유지보수를 하느냐였습니다. LLM이 그 역할을 담당합니다.