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Obsidian과 LLM-Wiki로 구축하는 지식 관리 시스템

안드레 카파시가 제안한 LLM-Wiki 구조를 Obsidian에 적용하여 AI와 원본 데이터를 분리 관리하는 방법

원본 링크
#LLM#Obsidian#지식관리#안드레카파시

LLM-Wiki 구조란?

안드레 카파시가 제안한 LLM-Wiki는 AI를 활용한 개인 지식 베이스 구축 방법입니다. 핵심은 원본 데이터와 AI가 가공한 데이터를 명확히 분리하는 것입니다.

Obsidian 적용 사례

트윗 작성자는 이 구조를 Obsidian에 다음과 같이 구현했습니다:

구조 설명

바깥쪽 영역: Hermes(AI 에이전트)가 수집한 **원본 데이터(raw data)**
안쪽 독립된 원: Hermes가 가공하여 **인사이트를 반영한 Wiki**(Think Tank)
각 점은 하나의 마크다운 파일을 의미

핵심 원칙

원본 데이터 ≠ AI 가공 데이터

두 종류의 데이터를 섞지 않고 분리하여 관리함으로써:

정보의 출처와 신뢰도를 명확히 파악
AI의 해석과 원본 정보를 구분
체계적인 지식 체계 구축

실천 방법

Obsidian 사용자라면 그래프 뷰를 열어 자신의 지식 베이스 구조를 확인해보세요. 원본과 가공 데이터가 명확히 분리되어 있는지 점검할 수 있습니다.