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.
이것은 “아이디어 파일”입니다
구체적인 구현 지침이 아니라, 당신의 LLM 에이전트(OpenAI Codex, Claude Code, OpenCode / Pi 등)에 그대로 복사-붙여넣기 하도록 설계된 문서입니다. 이 글은 큰 그림을 전달할 뿐이고, 세부 사항은 에이전트가 당신과 협업하며 함께 구체화합니다.
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. Tolkien Gateway처럼 수천 개 페이지가 상호 연결된 팬 위키를 LLM이 교차 참조·유지보수까지 자동으로 생성
비즈니스/팀
Slack 스레드, 회의록, 고객 통화에서 내부 위키를 자동 유지. 아무도 안 하는 유지보수를 LLM이 담당
그 밖의 심화 영역
경쟁 분석, 실사(due diligence), 여행 계획, 강의 노트, 취미 심화 — 시간에 따라 지식이 쌓이고 흩어지지 않게 정리하고 싶은 모든 영역
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
한 번에 하나씩 vs. 일괄 처리: 자료를 하나씩 수집하며 요약을 읽고 무엇을 강조할지 직접 안내할 수도, 감독을 최소화한 채 여러 자료를 한꺼번에 일괄 수집할 수도 있습니다. 자신의 스타일에 맞는 워크플로우를 만들어 스키마에 문서화하세요.
Query (질의)
위키에 대해 질문합니다. LLM이 관련 페이지를 검색하고 출처와 함께 종합 답변을 생성합니다. 답변은 질문에 따라 다양한 형태를 띨 수 있습니다 — 마크다운 페이지, 비교 표, 슬라이드 덱(Marp), 차트(matplotlib), 캔버스 등.
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
선택: CLI 도구
위키가 커지면 인덱스 파일만으로는 부족해집니다. LLM이 위키를 더 효율적으로 다룰 수 있도록 작은 도구를 붙일 수 있습니다. 가장 대표적인 것이 검색 엔진입니다.
qmd — 로컬 마크다운 검색 엔진
BM25/벡터 하이브리드 검색과 LLM 리랭킹을 모두 온디바이스에서 제공합니다. LLM이 셸로 호출할 수 있는 CLI와, 네이티브 도구로 사용할 수 있는 MCP 서버를 함께 지원합니다. 작은 규모에서는 인덱스 파일로 충분하지만, 필요해지면 LLM에게 간단한 검색 스크립트를 직접 만들게 할 수도 있습니다.
Tip
이런 도구는 모두 선택 사항이자 모듈식입니다. 처음부터 만들 필요 없이, 실제로 필요해질 때 하나씩 추가하세요.
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
설정 → 파일 및 링크에서 첨부 경로를 고정 디렉토리(예: raw/assets/)로 두고, 단축키에 "현재 파일의 첨부 다운로드"를 바인딩(예: Ctrl+Shift+D)하면 클리핑 후 이미지가 로컬에 저장됩니다. LLM은 인라인 이미지를 한 번에 읽지 못하므로, 텍스트를 먼저 읽고 참조 이미지를 따로 확인하는 방식으로 활용합니다.
Obsidian Graph View
위키의 형태를 시각화하는 최고의 방법. 어떤 페이지가 허브이고, 어떤 것이 고아 페이지인지 한눈에 파악합니다.
Marp 슬라이드
마크다운 기반 슬라이드 덱 포맷. Obsidian 플러그인으로 위키 콘텐츠에서 바로 프레젠테이션을 생성할 수 있습니다.
Dataview 플러그인
페이지 프론트매터(YAML)에 대해 쿼리를 실행하는 Obsidian 플러그인. LLM이 태그·날짜·자료 수 같은 프론트매터를 붙이면 동적 표와 목록을 자동 생성할 수 있습니다.
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.
참고: 의도적으로 추상적입니다
이 문서는 특정 구현이 아니라 아이디어를 설명합니다. 정확한 디렉토리 구조, 스키마 컨벤션, 페이지 포맷, 도구는 모두 당신의 도메인·취향·사용하는 LLM에 따라 달라집니다. 위에서 언급한 모든 것은 선택 사항이자 모듈식입니다 — 텍스트만 다룬다면 이미지 처리는 필요 없고, 위키가 작다면 인덱스 파일만으로 충분하며, 슬라이드가 필요 없다면 마크다운 페이지만 써도 됩니다. 올바른 사용법은 이 글을 LLM 에이전트에 공유하고 함께 당신에게 맞는 버전을 만들어 가는 것입니다. 이 문서의 유일한 역할은 패턴을 전달하는 것이고, 나머지는 LLM이 알아서 채워 줍니다.