LLM 위키 파이프라인의 인지 아키텍처

생각의 씨앗

6Rs 파이프라인을 인간의 기억 시스템에 비유하면, 각 단계가 작업 기억, 장기 기억, 기억 재통합, 인출 검증에 대응된다는 통찰에서 출발한다.

성장하는 생각

• R1 (Reduce) → 감각 기억 필터: 방대한 입력에서 중요한 정보만 선택. 이는 인간의 선택적 주의(selective attention)와 유사하다.
• R2 (Reflect) → 작업 기억의 의미화: 선택된 정보에 패턴과 의미를 부여. 이는 인지 부하(cognitive load)를 줄이는 전략이다.
• R3 (Reweave) → 기억 재통합: 새 정보가 기존 기억(지식 그래프)과 통합되어 재구성됨. 이 과정에서 창발적 통찰(emergent insight)이 발생할 수 있다.
• R4 (Record) → 기억 저장: 통합된 지식을 영구적 형태(마크다운 파일)로 저장.
• R5 (Verify) → 인출 연습: 저장된 지식을 검증하고 오류 수정. 이는 인간의 시험 효과(testing effect)와 유사하다.
• R6 (Review) → 간격 반복: 주기적 검토를 통해 기억을 강화. 이는 망각 곡선(forgetting curve)에 대응한다.

연결되는 생각

이 아키텍처는 20260614-llm-wiki-curation-pipeline의 핵심 통찰을 확장한다. 또한, 이는 zettelkasten 방법론의 디지털 변형으로 볼 수 있으며, second-brain 개념의 실현 사례다.

의문과 탐구

• 인간의 인지 과정을 완전히 모방하는 것이 바람직한가? 아니면 LLM 고유의 강점(예: 방대한 지식 연결)을 극대화하는 방향이 나은가?
• 이 파이프라인이 실수로 잘못된 연결을 생성할 위험은? 검증 단계(R5)가 충분한가?

앞으로의 방향

• 각 R 단계의 구체적 구현 방법 연구 (예: R2에서 LLM 프롬프트 설계)
• 사용자 피드백 루프를 통한 지속적 개선 시스템 구축