조직 지식 관리에서 반복되는 환상이 있다. 모든 정보를 하나의 완벽한 시스템에 넣으면 검색과 정리가 쉬워질 것이라는 생각이다. Cerebras의 사례는 반대로 간다. 정보는 이미 각 업무에 최적화된 도구에서 생기며, 그 흐름을 억지로 바꾸면 사람들은 쓰지 않는다.
그래서 중요한 것은 single source of truth가 아니라 query layer다. Slack discussion은 Slack에, code reference는 GitHub에, status metadata는 Jira에 두되, 그 위에 수집과 검색의 공통 계층을 만든다. 지식 베이스는 지식을 강제로 옮기는 장소가 아니라 흩어진 지식을 연결하는 interface가 된다.
이 관점은 Henry의 wiki pipeline에도 그대로 적용된다. 원문은 clipping에 남기고, concept/entity/garden은 query와 재사용을 위한 layer가 된다. 모든 것을 한 문서로 합치는 것이 아니라, 원천의 맥락을 보존한 채 탐색 가능한 구조를 만드는 것이 핵심이다.
연결된 생각
- 20260717-enterprise-knowledge-base-as-query-layer — enterprise knowledge base를 query layer로 보는 개념.
- 20260609-llm-wiki-architecture-pattern — raw source와 wiki layer를 분리하는 architecture.
- 20260717-hybrid-slack-retrieval — 흩어진 대화 데이터를 검색 가능하게 만드는 retrieval 방식.