개요
팔란티어의 파운드리 플랫폼에서 영감을 받아 개인용 세컨드 브레인 시스템을 구축한 사례입니다.
시스템 구조
1. 정보 입력
▸텔레그램으로 기사나 생각을 전송
▸AI가 자동으로 내용을 분류
2. 지식 관리
▸옵시디언에 정리된 노트로 자동 저장
▸온톨로지 기반 분류 체계 적용
3. 리뷰 & 연결
▸매주 AI와 함께 노트 리뷰
▸노트 간 관계 연결 및 인사이트 도출
핵심 차별점
안드레 카파시의 LLM Wiki vs 이 시스템
LLM Wiki: 분류체계까지 LLM에 의존
이 시스템: 분류체계를 사람이 정의 → LLM이 그 위에서 작동
온톨로지의 역할
▸
쓰기 시점: 분류를 제약하는 Grounding Context
▸
읽기 시점: 타입된 관계를 따라가는 Ontology-based Graph RAG
구축 목적
LLM의 확률적 답변이 아닌, 과거 맥락에 기반한 정확한 답변과 확장된 인사이트를 얻기 위함
투자, 비즈니스, 커리어 결정에 더 신뢰할 수 있는 판단 근거 제공
기술적 인사이트
팔란티어가 20년간 구축해온 기술:
▸RAG (Retrieval-Augmented Generation)
▸MCP (Model Context Protocol)
▸하네스 엔지니어링
이 모든 요소가 팔란티어 플랫폼에 자연스럽게 통합되어 있음을 확인