전현준의 현업 에이전 - 언제까지 AI에게 매번 같은 설명을 다시 해야할까？｜ 현업이 알려주는 LLM Wiki (Feat. RAG와의 차이)

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이 문서는 여기에 들어와 있어요 라는 정보를

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LLM 위키가 알아서 관리하게끔 구성해 놓은 거죠.

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그래서 이런 정보가 있구나 이런 건 이 위키에

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없구나 와 같은 것들이 정보가 연결되도록

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구성한 게 LLM 위키고요.

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레그는 뭐 들어왔는지 모르겠지만 일단 때려 넣어

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식의 그런 문서 저장소를 구성하는 방식을 의미합니다.

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그냥 시스템적으로 볼 때는 굉장히 설계하기도 쉽고 뭐

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별거 없네 라고 하시면서 이제 금방 적용을 하지만

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이게 결국 쓰레기 산을 만들게 되는 게 마지막에

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있는 이 몸소 품질을 보존하는 게 굉장히 어려워요 이게 뭐

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세컨브레인 이라고 부르기도 하시고 아니면 이제 안드레 카파씨가

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얘기한 뭐 LLM 위키라고 부르시는 분들도 계셔서 저는

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또 회사에서는 Knowledge Context라고 이름을 지어서 만들어서

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부르고 있는데 이런 지식 저장소라는 게 이제 어떻게

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구성되어야 되고 이게 데이터가 많아지면 어떻게 어떤

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문제점들이 있을 수 있고 그런 것들을 어떻게 잘 해결할 수 있을까

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같은 것들을 좀 고민했던 흔적들을 좀 말씀을

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드려 볼까 합니다 아마 이런 경험들은 다 있으실 것 같아요 아

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이거 지난주에 분명히 얘기했다

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아 그거 뭐였지?

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이러면서 이제 사람이 사람 간의 회의를 하면서도

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반복되는 설명들이 계속 있었을 거예요.

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근데 저희가 같은 행위를 똑같이 반복하는

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게 꼭 클로드 코드나 코덱스에 어떤 컨텍스트를 입력할

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때도 똑같이 반복을 했었습니다.

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그래서 생각해보면 저희가 채팅을 나눈

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것 중에 굉장히 AI가

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정말 맘에 드는 답변을 했는데 이게 이 채팅 세션 안에서

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답변이 일어났기 때문에 어딘가 제가 메모장에 복사를

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해 놓지 않으면 날아가 버린다 할지 아니면 저희가 회의록

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같은 것들을 누군가 열심히 타이핑을 하지 않으면 그

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결정하는 것들과 이 근거

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내용들이 따로따로 움직이고 그래서 누군가는 보통 막내지만

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막내 분들이 열심히 회의록을 정리를 해야 되죠 그리고 그걸

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넘어서 이제 개인이 자기가 업무를 하면서 발견하게 되는

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여러가지 메모 같은 것들도 있을 수 있습니다 근데 이런 개인 메모들은

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사실 뭐 팀에 억지로 공유를 해야 되죠 메신저로

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이런 거를 공유하지 않으면

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팀이 볼 수 없는 지식으로 남아있는 경우가 있어서 이걸

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찾기도 해야 되지만 주로 까먹어버리고요.

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그러다 보니까 항상 다시 반복해서 설명해야 되는 이런

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문제점들이 있었습니다.

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그래서 지식이 흩어져 있으면 사람도 AI도 매번

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찾거나 그리고 맥락을 이해하는 비용을 치렀어야만

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했습니다.

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그래서 이런 문제점을 가지고 오늘 발표는

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이런 지식 저장소가 왜 필요할까?

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아까 사실 문제점을 말씀드렸으니까 필요한 이유는 명백하고요.

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그래서 안드레 카파 씨가 얘기한 LLM 위키라는 개념에

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대해서 좀 말씀을 드리고 제가 실제로 이런 LLM

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위키라는 걸 물론

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적용하지는 않았지만 그걸 실제 비개발자

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분들과 개발자가 막 섞여 있는 이 작은

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스타트업에서 어떻게 그걸 쓰기 위해 옵시디언으로 풀어냈는지

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그리고 동기화 상태를 유지하기 위해 Git 시스템을

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어떻게 활용을 했는지 그리고 나아가서

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마크다운 파일이 늘어나면 더 이상 옵시디언이 어떻게 보면 감당할

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수 없는 레벨이 됐을 때 어떤 레그 시스템 같은 형태를 어떻게

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도입하려고 했는지 그리고 도입했을 때 어떤 장점들이 있는지

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그리고 이런 규칙들을 어떻게 관리했는지 그래서 결론적으로

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얼마나 힘들었는지에 대해서 좀 말씀을 드려보겠습니다

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오늘 세미나에서 여러 가지 툴들에

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대한 이야기가 나올 것 같아요.

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옵시디언이라는 노트도구는 워낙 유명하기도 하지만

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단순히 이런 좋아 보이는 여러 가지 도구의 현혹

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대시라고 이런 얘기를 드리는 것은 절대 아니고 결국은

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항상 키포인트로 짚고 가셔야 되는 건 어떤 지식을

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우리 회사나 또는 개인이 가지고 있는 어떤 지식을 어디에다

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두고

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어떻게 언제 제공할지 같은 것들을 결정해야 된다라는

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것에 좀 포커스를 두고 이 세미나를 들어주셨으면 좋겠습니다.

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그래가지고 나만의 우리 팀만의 지식 저장체계

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구축에 대해서 판단 기준을 갖게 되시는 거죠.

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이런 지식 저장소는 결국은 저희가 AI 에이전트를

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다룰 때 이제

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어떤 하네스를 구성해서 다루시게 될 건데요 그 하네스에

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데이터를 입력하는 게

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모델은 이렇게 여러 가지 종류가 있을 건데 저희가

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그 모델을 잘 다루기 위해서 하네스를 만들어서 이렇게

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다루고 있죠.

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그래서 하네스는 주로 어떤 클로즈드 퀘스천

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기반의 도구를 설정하기도 하고 어떤 정책을

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코드로 검증하기도 하죠.

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근데 이렇게 정책만 가지고는 사실 작업을

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완료시킬 수 없습니다.

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그러니까 저희의 지식 저장소를 연동을 해서 어떤

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문서를 보여주기도 하고 아니면 스킬 같은 걸

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연동을 하기도 하고 여러 가지 문서 중에서도

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사실 AI가 볼 수 있는 문서 없는 문서 이런 걸

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나눠주기도 하고 아니면 사람에 따라서는

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굉장히 민감한 문서를 다룰 수도 있고 그게 아닌

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문서들을 다룰 수도 있죠 이렇게 권한별로 분리를 할 수도 있고 그래서 이런

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조직의 레벨에서의 지식 그리고 규칙 이런 검증

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루프가 계속해서 변한다는 사실을 지식

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저장소를 가지고 좀 구현을 해 봤습니다 그걸 통해서 저희는

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전체적으로 AI 에이전트를 다루는 데 있어서 답변의 품질을

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계속해서 좀 안정적으로 받아 내고 싶고 이

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하네스를 구성한 저 뿐만이 아니라

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그냥 이 사내 지식 저장소를 연동하는 모두가 그냥 비슷한

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품질의 답변을 받고 그걸 누구나 재현할 수 있게 만드는

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거죠 근데 저희가 기존에 알고 있던 이 레그라고 하는 시스템이

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있습니다 이 레그라는 시스템의 가장 큰 단점은 매번

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데이터를 재검색해야 돼요 매번 재검색한다는 건

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뭐냐면요 이제 레그를 아마 한 3년 전에

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처음 도입해서 적용해 보신 분은 아시겠지만 원본

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문서를 청크해서 보관을 합니다.

6:51

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그러니까 이 질문 시점에 원본 문서에서 관련

6:56

S… Speaker 1 (전현준의 현업 에이전 - 언제까지 AI에게 매번 같은 설명을 다시 해야할까？｜ 현업이 알려주는 LLM Wiki (Feat. RAG와의 차이))

청크를 찾아서 다시 조립을 해야 되는 거죠.

6:59

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근데 LLM 위키는 그런 방식이 아닙니다.

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어떤 방식이냐면요.

7:03

S… Speaker 1 (전현준의 현업 에이전 - 언제까지 AI에게 매번 같은 설명을 다시 해야할까？｜ 현업이 알려주는 LLM Wiki (Feat. RAG와의 차이))

LLM 위키는 문서는 처음 한번 들어오면

7:07

S… Speaker 1 (전현준의 현업 에이전 - 언제까지 AI에게 매번 같은 설명을 다시 해야할까？｜ 현업이 알려주는 LLM Wiki (Feat. RAG와의 차이))

연결이 돼야 됩니다.

7:08

S… Speaker 1 (전현준의 현업 에이전 - 언제까지 AI에게 매번 같은 설명을 다시 해야할까？｜ 현업이 알려주는 LLM Wiki (Feat. RAG와의 차이))

다른 문서랑 연결이 되는 거죠.

7:10

S… Speaker 1 (전현준의 현업 에이전 - 언제까지 AI에게 매번 같은 설명을 다시 해야할까？｜ 현업이 알려주는 LLM Wiki (Feat. RAG와의 차이))

하다못해 인덱스랑 이랑도 연결이 돼야 됩니다.

7:13

S… Speaker 1 (전현준의 현업 에이전 - 언제까지 AI에게 매번 같은 설명을 다시 해야할까？｜ 현업이 알려주는 LLM Wiki (Feat. RAG와의 차이))

그래서 이 문서는 여기에 들어와 있어요 라는 정보를

7:19

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LLM 위키가 알아서 관리하게끔 구성해 놓은 거죠.

7:22

S… Speaker 1 (전현준의 현업 에이전 - 언제까지 AI에게 매번 같은 설명을 다시 해야할까？｜ 현업이 알려주는 LLM Wiki (Feat. RAG와의 차이))

그래서 이런 정보가 있구나.

7:25

S… Speaker 1 (전현준의 현업 에이전 - 언제까지 AI에게 매번 같은 설명을 다시 해야할까？｜ 현업이 알려주는 LLM Wiki (Feat. RAG와의 차이))

이런 건 이 위키에 없구나.

7:27

S… Speaker 1 (전현준의 현업 에이전 - 언제까지 AI에게 매번 같은 설명을 다시 해야할까？｜ 현업이 알려주는 LLM Wiki (Feat. RAG와의 차이))

와 같은 것들이 정보가 연결되도록 구성한 게 LLM

7:31

S… Speaker 1 (전현준의 현업 에이전 - 언제까지 AI에게 매번 같은 설명을 다시 해야할까？｜ 현업이 알려주는 LLM Wiki (Feat. RAG와의 차이))

위키고요.

7:32

S… Speaker 1 (전현준의 현업 에이전 - 언제까지 AI에게 매번 같은 설명을 다시 해야할까？｜ 현업이 알려주는 LLM Wiki (Feat. RAG와의 차이))

레그는

7:33

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뭐 들어왔는지 모르겠지만 일단 때려 넣어 식의

7:37

S… Speaker 1 (전현준의 현업 에이전 - 언제까지 AI에게 매번 같은 설명을 다시 해야할까？｜ 현업이 알려주는 LLM Wiki (Feat. RAG와의 차이))

그런 문서 저장소를 구성하는 방식을 의미합니다.

7:40

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그래서 쿼리타임에 정보를 가져오는 리트리버를

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S… Speaker 1 (전현준의 현업 에이전 - 언제까지 AI에게 매번 같은 설명을 다시 해야할까？｜ 현업이 알려주는 LLM Wiki (Feat. RAG와의 차이))

검색하는 걸 의미하고요.

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반대로 LLM 위키는 이 문서가 처음 한번 쓰여질 때 그래서

7:51

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라이트타임에 컴파일한다 라는 표현을 LLM

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위키 기스트에선 쓰고 있습니다.

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같은 문서를 받아들이더라도 매번 새로 읽는 방식이

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아니라 한번 정리를 하는 거죠.

8:05

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그래서 문서 그냥 원본을 저장하기도 하는데 원본을 그냥 그대로

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저장하는 게 아니라 한번 저만의 방식 또는 제가

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다루는 AI 에이전트가 다루는 방식으로 정리를

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해서 결론을 내린 다음에 다음 질문에서

8:22

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내용을 기본 컨텍스트로 쓰는 방식으로 이동하게끔 하면서 이

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정보가 바로바로 쓰일 수 있게끔 구성을 해 놓는 방식이 이렇게 라이트

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타임 컴파일 컴파일 한다 라고 생각하시면 되구요 그래서

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이 안드레 카파 씨는 LLM 위키를 3개의 레이어로

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구성을 해서 좀 제공하자 라고 컨셉을 제시를 했습니다 첫

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번째는 로우 데이터 소스 에요 그래서 사실

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이 소스 오브 트루스라고 부르는 불변의 원본이죠.

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이 원본은 어디 특정 경로에 보관을 하자 라고

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해놓고 그걸 감싸는 어떤 정보 계층을

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하나 더 두는 겁니다.

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그게 이제 저희가 얘기하는 그 위키가 되는 거고요.

9:05

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요약을 하기도 하고 아니면 개념을 짚어주기도 하고 아니면

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이 문서에 어떤 최종 결정을 내리기도 하고 여러 문서끼리

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연결을 해놓기도 하면서

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결국은 LLM이 유지 관리하는 지식 그래프의 형태로 관리를

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하자 라고 컨셉을 정의를 했습니다.

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그리고 나서 이거 이렇게만 관리하면 그냥 쓰레기만

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쌓아 놓는 산이 되는 거거든요.

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그러니까 그렇게 쓰레기만 쌓이는 산이 아니라 어떤

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스키마를 주고 룰을 줘서 저희가 어떻게 이걸

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읽...

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쓰고 저장할지를 정하는 규칙을 정해 가지고 너무

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과다하게 쌓이지 않고 그리고 정보를 찾고 싶을 때

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바로바로 찾기 위해서 어떤 규칙을 두자 라고 해서 하네스

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형태를 구성을 해서 쌓자 라고 해 놓은 게 LLM

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위키의 세 가지 레이어입니다 그래서 저는

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여기서 이제 키포인트로 보셔야 되는 게 이렇게 계층을

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분리했다 라고 보시면 좋을 것 같아요.

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왜 계층을 분리했냐?

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이 문서의 어떤 저장 규칙을 다루는 부분,

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원본 문서를 저장하는 부분,

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그리고 그 가운데 이 문서를 가지고 내가 뭘 할 수 있는지를

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정리해 놓은 부분 이렇게 세 가지로 나누어

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둔 게 굉장히 중요하다 라고 보시면 좋을 것 같고요.

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그래서 LLM 위키에 어떤 데이터가 지속적으로 들어온다고 생각을

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하면 계속 인제스트,

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입수하는 부분이 생깁니다.

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그래서 새로운 자료를 매번 저장을 해요.

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저장을 그냥 하는 게 아니라 그 소스를 보고 소스에서

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어떤 핵심적인 내용을 요약을 하고요.

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거기서 이 문서의 링크를 만들어주게 됩니다.

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이건 문서라는 건 거의 마크다운 파일일 거기 때문에 이

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마크다운 파일을

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경로를 링크로 지정을 하는 거죠.

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그리고 나서 뒤에 연결을 해둡니다.

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이 문서끼리 서로서로 연결을 해두는 거죠.

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그리고 나면 사용자가 이제 이걸 활용해서 질문을

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하고 AI한테 답변을 받을 거잖아요.

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근데 또 답변을 받다 보면 굉장히 마음에 드는 답변이

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있을 수 있습니다.

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그래서 그런 답변은 또다시 이 위키로 들어가는 거죠.

11:19

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그러면서 중간에 문서 레이어가

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또 변화가 되고 업데이트가 되는 거고요.

11:25

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그리고 나서 규칙에 의해서 문서품질은 지속적으로

11:30

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보존이 됩니다.

11:31

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그래서 LLM 위키가 그냥 시스템적으로 볼 때는 굉장히 설계하기도

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쉽고 별거 없네 라고 하시면서 금방

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적용을 하지만 이게 결국 쓰레기 산을 만들게

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되는 게 마지막에 있는 문서품질을 보존하는 게 굉장히 어려워요.

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그래서 LNWiki의 가치가 사실 이 문서 구조를

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잡고 AI 에이전트한테 만들어 달라고 하는 것보다 이런

11:57

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유지보수 하는 것을 자동화 하는 것에서

12:02

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그 키포인트가 나오는 거죠.

12:03

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그래서 안드레 카파 씨는 개념만을

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S… Speaker 1 (전현준의 현업 에이전 - 언제까지 AI에게 매번 같은 설명을 다시 해야할까？｜ 현업이 알려주는 LLM Wiki (Feat. RAG와의 차이))

제시했기 때문에 사실 이렇게 두 개의 파일만 표현을 했습니다.

12:11

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index .md 라는 파일로 이제 말 그대로

12:16

S… Speaker 1 (전현준의 현업 에이전 - 언제까지 AI에게 매번 같은 설명을 다시 해야할까？｜ 현업이 알려주는 LLM Wiki (Feat. RAG와의 차이))

자기가 가지고 있는 모든 문서에 대한 인덱스를 저장하고

12:20

S… Speaker 2 (전현준의 현업 에이전 - 언제까지 AI에게 매번 같은 설명을 다시 해야할까？｜ 현업이 알려주는 LLM Wiki (Feat. RAG와의 차이))

있는 한 개의 파일이죠.

12:22

S… Speaker 1 (전현준의 현업 에이전 - 언제까지 AI에게 매번 같은 설명을 다시 해야할까？｜ 현업이 알려주는 LLM Wiki (Feat. RAG와의 차이))

이 index .md를 다뤄주고 그 인덱스는

12:27

S… Speaker 1 (전현준의 현업 에이전 - 언제까지 AI에게 매번 같은 설명을 다시 해야할까？｜ 현업이 알려주는 LLM Wiki (Feat. RAG와의 차이))

원본 문서에 연결이 되어 있고요.

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그리고 나서 이 원본 문서를 가지고 어떤

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문서를 만들어내고 했을 때 이걸 시간 순으로

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기록하는 log .md라고 하는 파일을 하나 더 만드는 겁니다.

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그래서 이 문서를 활용해서 에이전트와 어떤 대화를 나눴는데

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그래서 문서를 추가하기도 하고 삭제하기도

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하고 이런 내용들에 대해서 기록을 log .md로 이렇게 단순하게

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만들어서 제시를 했는데 이거 보시면 아시겠지만 개인은

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이렇게 쓸 수도 있겠죠.

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하지만

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이걸 회사나 팀 간에는

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절대 이렇게 쓸 수가 없습니다.

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그래서 이런 개념이 어떻게 발전될 수

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있을까 같은 것들을 고민하기 시작했고요.

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그래서 저는 처음에 사내 지식 저장소를 사실 이 LLM

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위키가 나오기 전부터 고민을 했고 그렇게 구성을 했지만

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저는 좀 이렇게 구성을 해봤습니다.

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어떻게 했냐면요.

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이 컨텍스트라는 폴더를 만들어서

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이건 이제 우리 팀에서 서로 합의한 대로 팀원 전체가

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활용이 가능한 공유 레이어예요.

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그래서 제가 쌓은 걸 수도 있고 저희 팀의 다른 누군가가

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쌓아서 이건 우리 팀 차원 또는 회사 차원에서 공유가

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돼야 돼 라고 하는 것들을 공유하는 경로를 하나 두고 그리고

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각 개인이 이제 그런 공유하는 지식을 만들기 위해서는 자기 개인의 업무

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공간도 있어야 되잖아요.

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그래서 멤버스라는 폴더를 두고

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개인의 이름을 넣어서 이렇게 구분을 지어 준 거죠.

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그래서 여기는 개발자라면 개발 프로젝트가 들어갈 수도

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있고 그게 아니면 문서,

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기획,

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디자인 이런 것들이 들어갈 수가 있겠죠.

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그리고 나면 이제 이런 개인의 작업물들을

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개인이

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어떤 에이전트를 이용해서 작업을 하실 거기 때문에 그

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에이전트에 대한 지식도 공유가 돼야 된다고 생각을 했습니다.

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그래서 이 에이전트라는 폴더는 양쪽에 다 존재를

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해요. 어디 양쪽에 존재를 하냐면요.

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회사 레벨에서 공유하는

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지식으로도 존재를 하고 개인 레벨에서 공유하는 에이전트로도

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존재를 하는 거죠.

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그래서 개인이

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개인 작업을 하면서 만든 어떤 스킬이 있을 거고 클러드로

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치면 플러그인 같은 것들이 있을 수 있는데요 이런 것들을 개인이 잘

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만들어서 가꾼 것들 그런 것들을 만약에 팀 전체가

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공유하고 싶다고 하면

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정식 절차에 거쳐서 팀 전체가 활용 가능한 공유

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지식으로 전달을 해서 팀원들도 이 스킬을 쓰거나 이 플러그인을 쓰도록

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그렇게 구성을 좀 해봤습니다.

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근데 또 저희가 개인 작업을 하다 보면 사실 이건 좀 공유하기

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좀 그런 좀 껄끄러운 그런 자료들이 있을 수 있잖아요.

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그래서 그런 것들은 이제 전달되지 않도록 또는

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이제 이후에 설명드릴 Git에서 이제 싱크하지 않도록 이런

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언더바 프라이빗이라고 하는 따로

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규칙을 두어서 민감하거나 아니면 그냥 제가 쓸데없는

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대화 해볼 수도 있고 이런 것들은 다 여기서 관리되고 이건

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절대로 멤버나 컨텍스트로 공유되지 않도록 구성을 했습니다.

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그래서 이제 개발자도 이 경로에서

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Git로 관리를 하겠지만 비개발자분들도 관리를 하실 수 있기 때문에

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저는 이제 사람이 쓰기 쉬운 옵시디언의 볼트 옵시디언에서는

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이 워커스페이스를 볼트라고 부르거든요 그래서 이 볼트랑 에이전트가

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활용 가능한 어떤 날리지 베이스 같은 구조를

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그냥 전체 하나의 시스템 안에 넣어 놨다

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그냥 이거는 단순히 Git Repository다 라고 보시면 될 것

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같습니다 그래서 좀 더 나누어서 설명을 하자면 이렇게

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설명을 할 수 있을 것 같아요

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가운데 있는 이 마크다운 도큐먼트 스토리지 이게 그냥

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기대포라고 보시면 되고요 마크다운 문서를 저장하고 있는 그런

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저장소라고 보시면 되는데 두 가지의 뷰가 존재를 하는 거죠 비개발자

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이렇게 나눠서 죄송합니다 제가 개발자여서 개발자

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비개발자로 나눌 수밖에 없었어요 그래서 비개발자 분들의

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접근 방식은 주로 옵시디언에서 노트를 작성하시는

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경우가 많았고

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손으로 작성하시는 거 기반으로 했을 때는요.

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그래서 옵시디언에서 제공하는 여러 가지 기능들을 다

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다룰 수가 있었어야 됩니다.

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그리고 반대로 개발자는 Git으로 전체 레포지토리를

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그냥 바라보는 거죠.

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그래서 PR을 올릴 수도 있고 코드 오너는

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CI 같은 프로세스를 다루기도 하고 여기서 작업된

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거를 리뷰하거나 롤백을 할 수도 있고요.

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그러면서 개발자나 운영자들은 이 문서 저장소에 이런

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작업들을 했고 그리고 저희 비개발자든 개발자든

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둘 다 AI 에이전트를 활용하는 데 있어서 공식 시스템

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프롬프트인 agents .md라는 문서를 보게끔

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구성을 해놨습니다.

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그래서 에이전트가 들어왔을 때 자기 마음대로 이 스토리지를

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다루는 게 아니라

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정해놓은 규칙 안에서 정해놓은 규칙 기반으로만 작업을 하도록

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구성을 했어요.

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그래서 만약에 아주 간단한 예시로 개인이 어떤 작업

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결과물을 냈는데 그걸 팀 레벨의 지식으로 만약에 승격을

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시키고 싶다.

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라고 하면 좀 저는 이제 내부적으로 요런 프로세스를 타고 있습니다.

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멤버스라는 폴더 밑에 제 개인 이름으로 된 폴더 밑에서

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어떤 초안을 작성을 할 거고요.

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그 근거들은 사실 이제 소스라고 하는 원본이

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저장되는 어떤 특정 경로에 저장을 해 줍니다.

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그래서 원본과 함께 아까 제가 만든 이 날리지들을

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어 이거 우리 팀이 공유해야겠습니다 라고 해서

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저는 보통 일에 매일 한 번씩 이 PR을 작성을

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하고요.

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물론 제가 작성 안 하고 에이전트가 작성을 하지만 이렇게 정보를 승격하도록

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하는 제안을 하는 PR을 작성을 하고 그 PR은 자동으로

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검증이 되고 또 에이전트에 의해서 이 규칙을

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다 지켰고 이게 기존에 있는 지식과 충돌이 되지는

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않는지 아니면 기존에 이런 지식이 있으니까 이 위치에 들어가면

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좋겠다.

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이런 추천들을 받아서 리뷰를 하게 돼요.

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그리고 나면 사람이 최종적으로 이 PR에 대한

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머지를 승인을 하게 되면 컨텍스트라는 저장소로 팀 지식으로

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확정이 되는 거죠.

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그래서 사실 비개발자이신 분들한테 PR이

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뭐야 이런 어려움들을 드리지 않기 위해서

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어디에 적을지만 전달을 드렸습니다.

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여기에 이런 정보를 쓰고 AI 에이전트 클로드 코드든

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코덱스든 뭐든 그냥 활용하시는 거에다가 이거 그냥 우리 팀에

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공유하고 싶어라는 그 한마디만으로도 에이전트가 전체

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리뷰 프로세스를 탈 수 있게끔 내부 문서 저장 구조나

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이런 것들을 다 고민하지 않아도 구성이 되게끔 해드렸고요.

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그럼으로 인해서 이제 저희 전체 조직적인 관점에서

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보면은 이 문서가

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이제 Git에서 계속 관리가 되다 보니까 Git은 원래 변화를

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관리하는 플랫폼이거든요.

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그러다 보니까 코드처럼 추적하고 통제하고 누가

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변경했고 어떤 변경이 언제 일어났고와 같은 것들을 항상

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검색을 할 수가 있게 됐죠.

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근데 여기서 제가 따로 장표에 표시하지 않은 게 이 검증

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리뷰를...

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AI 에이전트만 하고 그냥 오케이 하는 게 아니라 사람의

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승인을 꼭 거친다라는 데 있습니다.

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물론 이걸 매번 들어가서 눌러야 되는 건 되게 귀찮은 일일 수 있는데

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이걸 하지 않으면 여기는 바로 쓰레기장이 돼버려요.

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그래서 팀 지식으로 활용할 공식적인

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지식과 어떤 개인의 생각이 어떤 우리 규칙을

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잘 만족하고 있는 건가라고 하는 최종 판단은 마지막에 사람이 한

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번 더 해주게.

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그래서 이런 지식 저장소를 AI 에이전트 시스템에

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도입을 했더니 뭐 여러 가지로 굉장히 장점이 많았어요.

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그래서 필요한 어떤 컨텍스트를 남에게 설명할

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이유가 별로 없어졌습니다.

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아이고 거기 가서 보세요.

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아니면 제 개인 멤버 폴더에 어디 가서 보세요.

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라고 슬랙에 링크 하나만 던져드리면 그만이었어요.

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그러면서

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이미 그 문서의 관리 권한 자체가 저한테,

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멤버에 대한 문서는 저한테 그 관리 역할이

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있다 보니까 컨텍스트 비용을 저도 계속 줄였어야 되고 각 개인,

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개발자든 개발자가 아니신 분들이든 모두가 다

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에이전트의 토큰을 아꼈어야 되니까 이 컨텍스트를 줄이기 위해서

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각자가 다 노력을 하게 됐고요.

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그리고 이걸 이제 계속 활용하자 활용하자

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하는게 어떻게 보면 쉽지가 않으니까 나는 에이전트로

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이렇게 작업하는데 와 같은 것들을 이제 공유하게끔 구성을

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했더니 모두가 다 스킬을 만들고 있는 거예요 그래서 이런 스킬을 쉽게

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쉽게 막 만들고 처음에는 아무 규칙 없이 막 공유하게끔

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해서 이제 나중에는 필터링을 했지만 그래서 이런 스킬도

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만들 수 있었네 와 같은 것들을 공유하면서 되게 많은 업무적인

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그런 효과를 많이 봤었구요

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그리고 굉장히 신뢰도도 높아졌던 게 원래는 구글 닥스 같은

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걸로 되게 관리를 많이 했거든요.

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근데 구글 닥스 써보신 분은 아시겠지만 그 엄청나게

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수많은 리스트에서 헷갈립니다.

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어?

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이거 내가 파이널의 라스트 파이널이

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마지막이었나 아니면 파이널이 마지막이었나 거기서부터 엄청 헷갈리죠.

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그래서 이 원본 문서를 아예 레퍼런스를 걸어주니까 아 라스트

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파이널이 진짜 찐막이었구나.

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라는 것들을 이제 역추적을 할 수도 있게 됐고요.

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그리고 문서를 계속 관리하는 어떤 구성을 해놨다 보니까

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계속해서 관리가 되면서 어떻게 보면 클린한

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지식들이 계속 모이게 됐던 겁니다.

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그래서 저는 이런 팀 단위 또는 회사 단위의 지식과

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개인의 지식이 굉장히 적절하게 융합이 되니까 어떤 이

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공간이 어떤 안목지를 담아내는 근간이 될 수도 있지 않을까.

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이제 우리가 형식지를 넘어서 안목지까지 다뤄내는

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게 사실 AI 에이전트를 다루시는 분들의 엄청난 고민인데 이거

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업무하면서 쌓이는 안목지들을 이렇게 다뤄볼 수 있지 않을까

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라는 생각을 많이 하게 됐어요.

22:58

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그래서 이제 그렇게 정보를 다뤄서 저장을 하다

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보니까 이런 문제가 생깁니다.

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어떤 문제가 생기냐 마크다운 문서가 폭발적으로 증가를 해버렸어요.

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그냥 막

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미친 듯이 문서를 만들어 내는 거예요.

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왜? 에이전트가 만들어 주니까 그냥 처음에는

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아무 생각 없이 막 쌓았습니다.

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막 쌓으니까 이게 인덱스가 말도 안

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되게 늘어나요.

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마크다운 파일 하나가 인덱스를 보는 게 뭐 1000줄,

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1500줄 억지로 끊어내서 한 3000줄 언더 해서 끊어도

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그런 파일이 막 20개,

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30개 이렇게 되니까 관리가 안 되는 거예요.

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그래서 이거는 좀 아닌 것 같다.

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어떻게 하지?

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이걸 기존의 방식으로 좀 해결을 할 수 없을까라고 생각을

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했고 그래서 기존에 다루던 레그 시스템을 어떻게

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보면 여기에 연동을 할 수 없을까라는 생각을 많이 하게

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됐습니다.

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그래서 조금 더 한 단계 발전을 시켜봤어요.

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그래서 어떻게 발전을 시켰냐?

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이렇게 싱크하는 워커를 중간에 둠으로써 차라리

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이런 규칙화된...

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이 문서 저장소는 어떻게 보면 레그 하기 되게

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쉬운 구성이 아닌가 라는 생각을 많이 하게 됐습니다.

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그래서 이걸 통째로 레그에 예쁘게 메타

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데이터로 정리해서 저장을 한다면 그냥 문서가 쌓이는 걸 고민하지

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않아도 될 것 같다 라는 생각을 하게 됐고요.

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그래서 애초에 이런 레그 시스템을 여러 번 검색하는

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건 더 이상 에이전트한테는 어려운 일이 아니니까 그냥 내가 질문하고

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검색해 온 다음에 컨텍스트 한번 합쳐보고 아니다 싶으면 다시

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돌아가서 또 합쳐보고 또 합쳐보는 거죠.

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그래서 이런 레그 시스템까지 연동을 해봄으로써

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이 문서가 폭발적으로 늘어나는 것을

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그냥 이 구조만으로는 완벽하게 해결할 수 없겠구나라는

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걸 느끼고 어떤 레그 시스템에서 그냥 VectorDB

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구성하는 거 그 장점을 좀 차용을 했습니다.

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그래서 그 얘기를 여기서 좀 이렇게 드리고

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그래서 저는 이제 어떤 시스템을 도입했냐라고

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하면 오픈바이킹이라는 문서 레그 시스템을

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도입했습니다.

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이 오픈바이킹이라는 시스템을 그럼 왜 선택을 했냐.

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이게 되게 그냥 완전히 파일 시스템의

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패러다임을 가지고 있었어요.

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그래서 메모리 리소스 스킬 같은 거를 이렇게 바이킹 땡땡이라는

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경로로 통합을 하다 보니까 그냥

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VectorDB를 다루는 게 아니라 기본적으로 파일 시스템 형태로

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다룰 수가 있어서 제가 아까 설계했던 그 Knowledge Context라고 하는 Git

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Repository랑 되게 연동이 잘 됐어요.

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그리고 이 L0에서 L2까지 이어지는 계층적인

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데이터 로드 시스템이 존재를 했어가지고 컨텍스트를

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무한히 원본 문서부터 바로바로 집어넣는 게 아니라 이제

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좀 정제된 데이터부터 집어넣을 수 있다는 장점이 존재를

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했고요.

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그리고 또 중요한 거죠.

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디렉토리 또는 파일 시스템 검색에서 제일 중요한 건 재기 검색이었습니다.

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그래서 한글 검색이 힘든 걸

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넘어서서 그냥 디렉토리를 계속 쳐다보게끔 찾아서 확인하게끔

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그렇게 구성을 했고요.

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나아가서는 이게 이렇게 디렉토리화 시스템으로

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구성이 되어 있다 보니까

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계속 제가 반대로 이걸 관리하는 에이전트를 하나 만들어 두기만

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하면 Observability는 계속 높아졌고요.

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그리고 Self Evolving이 가능했습니다.

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그래서 문서 시스템에서 막 보다 보니까

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지난번 PR에서 이 문서는 저 문서랑 좀 겹치는 것

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같은데요.

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둘이 합치면 어때요?

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이런 것들을 찾아내게끔 구성하기가 되게 좋았고 그러다 보니까 아까

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말씀드렸던 그런 암묵지 같은 걸 찾아내기가 되게 쉬웠죠.

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그래서 문서를 검색하는 시스템을 조금 넘어서

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자율적으로 탐색을 한다라는 구성이 이 오픈바이킹의

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되게 장점이었던 것 같아요.

26:54

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그래서 이런 래퍼의 패스를 오픈바이킹에서 제공하는

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그런 타입이라는 것에 대응을 해서 좀 이렇게 써봤습니다.

27:02

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그래서 이 왼쪽은 제가 실제로 쓰고 있었던 knowledge context의

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어떤 경로고요.

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이건 이제 오픈바이킹스에서 제공하는 타입의

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맵핑을 한 거죠.

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그래가지고 이런 리소스,

27:15

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에비던스,

27:16

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그리고 유저스컵 리소스,

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에이전트 스킬,

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그리고 메모리,

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그리고 인덱싱 되지 않는 것들까지 이렇게 관리를 할 수가 있었습니다.

27:25

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그래서 오픈바이킹의 컨텍스트 로딩은 L0에서 L2까지

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이렇게 차근차근 이어지도록 했어요.

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이런 것들은 한번 제가 정리하려고 이렇게

27:36

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써뒀는데 결국은 LLM 위키에서 제공하는 것처럼

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컨텐츠를 그냥 원본 그대로 바로 두는

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것이 아니라 한번 읽어서 여기서 어떤 의미가 좋은

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건지 내 업무에 의미가 있는 건지를 한번 정제된 문서에 써두자.

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그리고 그걸 먼저 보자라는 컨셉이고요.

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그렇게 레그 파이프라인을 저장할 때 이렇게 넣어두도록

28:01

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구성을 했습니다.

28:02

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그리고 질문할 때는 사실 꺼내서 읽는 거니까 그렇게

28:06

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다르지 않죠.

28:06

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그래서 아마 이 아랫부분은 많이 보셨을 거고 이 윗부분도 사실 파서나

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인베딩 같은 거 굉장히 많이 보셨으리라 생각이 듭니다.

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그래서 이 벡터 인덱스를 구성하는 게 결국은 인덱스라는

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건 그냥 검색용 상태일 뿐이라서 이 인덱스를

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지속적으로 관리하게끔 하는 것과 그걸

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검색하는 이 두 가지 프로세스를 분리해서 관리했다고 보시면

28:32

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될 것 같아요.

28:33

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그래서 이제 정리해서 한번 말씀을 드리면 제가 느꼈던 불편함은

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좀 이쪽 왼쪽에 존재를 했습니다.

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이 LLM 위키 또는 그냥 단순히 마크다운

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형태의 문서관리 시스템으로만 구성을 하다 보면 미친듯이

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토큰이 폭발을 해버리고요.

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그러다 보면 문서를 찾아오긴 했는데 그걸 가지고 답변을

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하라고 하니 아무리 LLM이 많이 받아들일 수 있어도

28:58

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제대로 된 답변이 어려웠고 그냥

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단순히 청크 검색만 하다 보니까 또 아쉬웠고요.

29:04

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그리고 이 검색 프로세스에 있어서도 몇 번 계층을

29:09

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타고 들어가기 시작하면 이제 점점점점 사람이 보기 힘들 수준에

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이르게 됩니다.

29:14

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그러니까 적당히 계층을 유지해야겠다 생각을 좀

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Takon AI Ngendi Transkrip Iki

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