Cha Jinwoo - KMS 시리즈

지식 관리의 방법 2026-06-19

LLM Wiki, GraphRAG, Ontology, Agent Memory까지. 수많은 지식 관리 시스템 중 무엇을 써야 할까요? 개인·팀·조직 규모, 도메인 안정성, 자동화 필요도를 기준으로 선택 기준을 정리합니다.

Agent Memory - 에이전트가 기억하는 7가지 방법 2026-06-19

AI 에이전트의 기억은 하나가 아닙니다. 대화형·의미형·에피소딕·절차형·엔티티·작업형·요약형까지 7가지 유형을 구분하고, LLM Wiki가 그 중 어디에 해당하는지, mem0 같은 도구가 무엇을 해결하는지 정리합니다.

LLM Wiki는 왜 무너지는가 - 4가지 붕괴 모드 2026-06-19

LLM Wiki를 만들면 3일 만에 안 쓰게 된다는 말이 왜 나오는지. 인식론적 필터 부재·지식 생애주기 부재·엔트로피 역전 부재·접지 검증 부재, 4가지 구조적 결함과 각각의 대응 방법을 정리합니다.

HyGRAG - 단순 벡터 검색이 놓치는 것 2026-06-19

HyGRAG는 청크 기반 벡터 검색과 엔티티 기반 그래프 검색을 통합한 하이브리드 GraphRAG 프레임워크입니다. 멀티홉 추론 정확도를 평균 9.7% 향상시켰고, 단순 유사도 검색이 놓치는 관계 맥락을 어떻게 보완하는지 설명합니다. 논문 리뷰는 별도 포스트를 참고하세요.

Karpathy LLM Wiki - 개인 지식을 AI와 공유하는 새로운 방법 2026-06-19

카파시가 2026년 4월 공개한 LLM Wiki 개념을 소개합니다. 작은 마크다운 파일들을 컨텍스트로 넣어 AI가 내 도메인을 깊이 이해하게 만드는 방법, 실제 도입 사례와 한계까지 솔직하게 정리합니다.

Databricks Genie Ontology - RAG를 넘어선 엔터프라이즈 지식 레이어 2026-06-19

Databricks가 2026년 6월 공개한 Genie Ontology는 RAG의 수동 큐레이션 한계를 PageRank 방식의 자동 지식 추출로 돌파합니다. 개인의 LLM Wiki가 팀·조직 규모로 확장될 때 어떤 구조가 필요한지를 보여주는 사례입니다.

Open Knowledge Format - AI 에이전트를 위한 데이터 공유 표준 2026-06-14

Google Cloud가 제안한 OKF는 AI 에이전트가 데이터를 이해할 수 있도록 마크다운과 YAML 프론트매터로 지식을 표현하는 개방형 표준입니다. CLAUDE.md와 옵시디언 볼트 같은 패턴의 데이터 카탈로그 버전입니다

온톨로지, Knowledge Graph, Graph RAG 2026-05-17

그래프, 그래프 DB, Knowledge Graph, 온톨로지, Graph RAG, Second Brain. 이름이 비슷한 개념들을 한 줄로 줄세우고, 진짜 차이가 어디에 있는지 정리합니다

Obsidian Skill과 LLM Wiki 정리 2026-05-14

옵시디언 CEO kepano가 만든 공식 옵시디언 스킬과 카파시가 제안한 LLM Wiki 패턴. 둘은 별개 프로젝트지만 합치면 'Claude가 내 옵시디언 볼트를 직접 운영하는 지식 위키'가 됩니다.

옵시디언을 구조화하는 세 가지 방법 2026-05-08

옵시디언으로 지식을 관리하는 방법은 하나가 아닙니다. 개념 간 관계를 명시하는 온톨로지 구조, 자동 캡처와 Claude 브리핑으로 인사이트가 돌아오는 흐름 구조, 내부 지식을 블로그로 내보내는 출력 구조 — 세 방향을 비교합니다.

Claude와 옵시디언으로 만드는 자동 지식 볼트 2026-05-08

옵시디언 볼트가 6개월 만에 죽는 이유는 하나입니다. 입력만 설계하고 출력을 설계하지 않아서입니다. 캡처 자동화 + N8N 파이프라인 + Claude 연결로 매일 아침 인사이트가 먼저 말을 거는 시스템 구조를 정리합니다.

하네스 옵시디언 LLM 위키 - 블로그 2026-04-30

Claude Code 하네스와 옵시디언을 연결해 AI가 직접 관리하는 개인 지식 위키를 만드는 법. 설정부터 자동화까지.

Andrej Karpathy의 LLM Knowledge Base 워크플로우 2026-04-05

카파시가 공유한 LLM 기반 개인 지식 관리 워크플로우. 원본 자료를 LLM이 위키로 컴파일하고, 옵시디언으로 조회하고, Q&A와 린팅으로 지식을 누적하는 구조.