정의
LLM이 지속적으로 개인 위키를 구축하고 유지하는 지식 관리 패턴. RAG처럼 질의마다 원시 문서에서 지식을 재발견하는 대신, LLM이 위키 페이지를 생성·갱신·연결함으로써 지식이 축적(compound)되는 구조. 인간은 소스 큐레이션과 방향 설정에 집중하고, LLM은 요약·교차 참조·파일 유지보수 등 모든 반복 작업을 담당한다.
핵심 속성
- 계층 구조: Raw sources (불변 원본) → Wiki (LLM이 생성·소유하는 마크다운 파일들) → Schema (규칙과 워크플로우를 정의한 설정 파일)
- 운영 프로세스: Ingest (새 소스 처리 → 요약·인덱스·관련 페이지 갱신), Query (위키 기반 질문 → 합성+인용 → 결과를 다시 위키에 저장 가능), Lint (정기 건강 검진: 모순·고아 노트·오래된 주장 탐지)
- 인덱싱: index.md (내용 카탈로그, 각 페이지 링크+요약, LLM이 질의 시 먼저 읽는 진입점), log.md (변경 이력, 시간순 append-only, grep으로 파싱 가능)
- 도구 생태계: Obsidian (IDE), Obsidian Web Clipper (소스 수집), Marp (슬라이드), Dataview (프론트매터 쿼리), qmd (로컬 검색 엔진)
관계
- RAG — 대조: RAG는 질의마다 동적으로 검색·합성하여 지식이 축적되지 않음. LLM 위키는 미리 컴파일된 위키를 유지하므로 지속성이 있음.
- Memex — 연장: Vannevar Bush(1945)의 개인 지식 저장소 개념을 LLM이 실현. Bush가 해결하지 못한 유지보수 문제를 AI가 처리.
- zettelkasten — 연장: 원자적 노트와 상호 연결 원리를 AI가 자동화. 교차 참조·모순 플래깅·페이지 분할을 LLM이 수행.
- Atomic Notes — 연장: 가든 노트의 원자적 성격과 연결. LLM 위키 패턴은 아토믹 노트 생성을 자동화하는 인프라.
인용
“The tedious part of maintaining a knowledge base is not the reading or the thinking — it’s the bookkeeping. Updating cross-references, keeping summaries current, noting when new data contradicts old claims, maintaining consistency across dozens of pages. Humans abandon wikis because the maintenance burden grows faster than the value. LLMs don’t get bored, don’t forget to update a cross-reference, and can touch 15 files in one pass.”
“The human’s job is to curate sources, direct the analysis, ask good questions, and think about what it all means. The LLM’s job is everything else.”