에이전트 / AI 개발 개념
LLM Wiki
LLM Wiki는 LLM이 원문 자료를 읽고 요약, 개념, 관계를 마크다운 위키로 계속 정리해가는 지식 베이스 패턴입니다.
쉬운 설명
LLM이 원문을 읽고 마크다운 위키를 누적 관리하는 지식 베이스 패턴.
배경과 쓰임까지 이해하기
조금 더 자세히
LLM Wiki는 LLM이 원문 자료를 읽고 마크다운 위키를 계속 만들어가는 지식 베이스 패턴입니다. 보통 RAG는 질문할 때마다 관련 문서 조각을 찾아 답변을 만들지만, LLM Wiki는 원문을 읽은 뒤 개념별 페이지, 요약, 비교, 링크를 위키처럼 누적해 둡니다. 예를 들어 논문을 읽고 핵심 개념 페이지를 만들거나, 프로젝트 문서를 기능별로 정리하거나, 영상 메모를 주제별 위키로 바꾸거나, Obsidian 같은 노트 앱에 연결된 지식 베이스를 만들 때 사용할 수 있습니다.
지식이 매번 새로 조립되는 것이 아니라 점점 쌓이고 정리된다는 점이 핵심입니다. 다만 LLM이 잘못 정리한 내용이 오래 남을 수 있으므로 원문 링크, 출처, 검토 규칙이 중요합니다. 한마디로, LLM Wiki는 LLM이 읽은 지식을 계속 축적하고 정리하는 살아 있는 마크다운 지식 베이스입니다.
실제로는 이렇게 만나요
LLM Wiki은(는) 실제 작업 흐름에서 LLM, RAG, Markdown 같은 개념과 함께 등장합니다.
- 이런 거 할 때 나와요 논문, 문서, 영상 메모, 프로젝트 기록을 LLM이 반복해서 읽고 재정리하며 개인 또는 팀 지식 베이스로 축적할 때 등장합니다.
- 이렇게 생겼어요 LLM Wiki은(는) LLM, RAG, Markdown 같은 주변 개념과 함께 문서, 설정 화면, 오류 메시지에서 자주 보입니다.
- 나오는 화면 예시 에이전트 / AI 개발 개념 작업을 하다가 LLM, RAG, Markdown를 확인하는 화면
헷갈리기 쉬운 점
RAG가 질문할 때마다 관련 조각을 찾아 답변을 만드는 방식이라면, LLM Wiki는 지식을 미리 위키 형태로 컴파일하고 계속 갱신하는 방식에 가깝습니다.
왜 알아두면 좋을까요?
논문, 문서, 영상 메모, 프로젝트 기록을 LLM이 반복해서 읽고 재정리하며 개인 또는 팀 지식 베이스로 축적할 때 등장합니다.
Checklist
실제로 볼 때 확인할 것
- 01
정의보다 쓰이는 상황을 먼저 본다
- 02
관련 개념을 함께 확인한다
- 03
실제 프로젝트에서 등장한 위치를 기록한다