RAG와 LLM 위키의 차이와 도입 기준, 개인과 회사가 각각 먼저 정해야 할 것들 정리
RAG는 질문이 올 때 자료를 찾아오고 LLM 위키는 미리 정리해 둔다. 두 방식의 진짜 차이는 무엇인지, 검색을 붙일 시점은 언제인지, 개인과 회사가 각각 무엇부터 정해야 하는지 지식베이스 설계 기준을 정리했다.
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AI TOPIC
LLM 위키 최신 뉴스와 핵심 해설
LLM 위키 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 5편을 최신순으로 모았습니다.
LLM 위키와 에이전트 메모리 — 랭체인 웨비나로 본 지식 관리의 미래
랭체인이 크로마·도수와 함께 'LLM 위키'와 에이전트 메모리를 논의했다. 위키를 캐시이자 인덱스로 보는 관점, 사람 개입, 유지·관리의 어려움과 ROI 측정까지 정리했다.
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구글 OKF(오픈 지식 포맷): LLM 위키를 표준화한 개인 AI 지식베이스
안드레이 카르파티가 제안한 LLM 위키를 구글이 ‘오픈 지식 포맷(OKF)’으로 표준화했다. 지식베이스를 서로 공유하고 에이전트가 똑같이 탐색하게 만드는 최소 규격을 정리했다.
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LLM 위키 세컨드 브레인 — 옵시디언·클로드·MCP로 내 두뇌 복제하기
AI가 항상 거쳐 가는 '세컨드 브레인'을 만드는 방법을 정리합니다. 옵시디언과 클로드, Relay·MCP로 정적·동적 정보를 연결해 어떤 AI를 쓰든 일관된 답을 얻는 방식과 활용법을 소개합니다.
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카파시의 LLM 위키 만들기: RAG 한계를 넘는 AI 지식 베이스 구축 실전 가이드 완전 정리
질문할 때마다 문서를 처음부터 다시 뒤지는 RAG의 한계를, AI가 자료를 읽고 정리·연결해 누적하는 위키 방식으로 푸는 안드레이 카파시의 아이디어와 옵시디언·클로드 코드 실전 구축 단계를 정리했습니다.
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