안드레 카파시의 LLM 기반 개인 지식 베이스 구축 방법론

안드레 카파시는 복잡한 RAG 파이프라인이나 벡터 데이터베이스 대신 LLM을 활용한 마크다운 기반의 개인 지식 베이스 구축법을 제안했다. 이 시스템은 LLM이 원시 문서를 읽고 구조화된 위키를 생성 및 유지하는 '컴파일러' 역할을 수행하는 것이 핵심이다. 수집, 컴파일, 쿼리 및 강화, 유지보수의 4단계 순환 구조로 작동하며, 모든 탐색 결과가 다시 위키에 저장되어 지식이 누적되는 선순환 구조를 만든다. 약 100개의 기사와 40만 단어 규모에서 벡터 검색 없이 인덱스 파일과 컨텍스트 윈도우만으로 효율적인 정보 인출이 가능함을 입증했다.