스스로를 유지하는 wiki: Karpathy의 LLM-wiki 패턴

모든 회사 wiki는 좋은 의도로 시작해서 무덤으로 끝나요. 페이지는 시간이 지나며 낡아지고, 링크는 깨지고, 절반만 쓰다 만 초안이 쌓여가다가, 결국 아무도 들여다볼 만큼 신뢰하지 않게 됩니다. 지식은 분명히 거기에 있지만, 그저 조용히 썩어가고 있을 뿐이에요.

Andrej Karpathy가 널리 알린 LLM-wiki 패턴은 여기서 벗어날 길을 제시해요. wiki를 정적인 보관소로 취급하는 걸 멈추고, 언어 모델이 끊임없이 읽고, 답하고, 고쳐 나가는 무언가로 다루기 시작하는 거죠. lodos는 바로 이 발상 위에 살아있는 wiki를 만들어요.

검색이 아니라 답변

전통적인 wiki는 검색창 하나를 주고 행운을 빌어줘요. LLM-wiki는 답을 줍니다.

"Stripe webhooks는 어떻게 처리하지?"라고 물으면, 에이전트는 열 개의 페이지를 한꺼번에 던지지 않아요. 전체 텍스트 검색으로 관련 페이지를 좁히고, 당신이 직접 작성하고 검증한 페이지들에서 답을 종합하며, 각 출처를 [[wikilink]]로 인용해서 모든 주장을 그것이 나온 곳까지 추적할 수 있게 해줍니다.

추측과 답변의 차이는 인용이에요. wiki는 오직 당신이 작성하고 검증한 페이지에서만 답하며, 모델의 상상에서는 결코 답하지 않아요.

스스로 신선하게 유지돼요

wiki가 썩는 이유는 유지 관리가 누구의 일도 아니기 때문이에요. LLM-wiki 패턴은 그걸 시스템의 일로 만듭니다.

매일 한 번의 스캔이, 값싼 SQL과 regex로, AI 비용 없이, 부패가 퍼지기 전에 미리 표시해줘요.

• 고아 페이지: 아무것도 링크하지 않는 페이지.
• 깨진 링크: 더 이상 존재하지 않는 페이지를 가리키는 [[wikilinks]].
• 낡은 주장: 주변의 것들은 바뀌었는데 손대지 않은 채 남아있는 페이지.
• 빈틈: 질문은 들어오는데 답할 페이지가 없는 경우.
• 분류되지 않은 페이지: 구조 안으로 들어가지 못한 메모.

몇 달 뒤에야 부패를 발견하는 대신, 짧고 정직한 상태 리포트와 함께 아침을 맞이하게 돼요.

일하는 동안 함께 자라요

가장 좋은 점은, 누가 앉아서 따로 작성하지 않아도 wiki가 점점 풍부해진다는 거예요. AI가 기록하는 모든 결정, 처리하는 모든 환불, 끝내는 모든 작업이 당신의 지식 베이스로 다시 쓰여요. wiki는 회사를 운영한 부수 효과로 차곡차곡 쌓여갑니다.

AI가 걸어 다닐 수 있는 그래프

페이지 밑에는 지식 그래프가 있어요. 모든 [[link]]는 하나의 공유 엔진으로 해석되며, 이는 렌더링에, 린팅에, 그리고 에이전트 자신의 추론에 쓰이는 바로 그 엔진이에요.

마지막 부분이 중요해요. AI가 여러 단계를 거치는 질문, 예를 들어 "지난 분기에 우리가 결정한 계약 변경의 영향을 받는 고객은 누구지?"에 답할 때, AI는 당신이 하듯 그래프를 걸어 다녀요. 고객에서 계약으로, 계약에서 결정으로 실마리를 따라가죠. 결정적으로, AI는 구조만 탐색해요. slug, 제목, 그리고 페이지 사이의 엣지요. 당신의 비즈니스가 어떻게 맞물려 있는지 이해하는 데 페이지 본문이나 어떤 secret도 결코 필요로 하지 않아요.

그리고 이 그래프는 Obsidian급으로 기본 내장되어 있기 때문에, 실제 Obsidian vault를 가져와서 lodos에서 계속 편집하고, 언제든 일반 markdown으로 다시 내보낼 수 있어요. 종속(lock-in)은 없어요.

절대 깨지지 않는 링크

이 모든 것을 견고하게 만드는 작은 아키텍처 결정이 하나 있어요. slug는 안정적이고, 제목은 자유롭게 바뀔 수 있다는 거예요. 페이지 이름을 원하는 대로, 원하는 만큼 자주 바꿔도, 그 페이지로 향하는 모든 링크와 그래프의 모든 엣지는 그대로 유지돼요. 이름을 바꿀 때마다 깨지는 wiki는 사람들이 유지하길 멈추는 wiki예요.

왜 로컬에서 작동하나요

이 모든 것이 당신의 기기에서 실행돼요. 페이지도, 그래프도, 매일의 린트도, 그것들을 읽는 에이전트도, 어느 것 하나 당신의 지식을 서버로 보내지 않아요. lodos의 나머지 부분을 떠받치는 것과 같은 원칙이죠. AI는 필요한 맥락을 얻고, 당신의 데이터는 있어야 할 곳에 머무릅니다. 이에 대해서는 우리가 zero-knowledge company OS를 만든 이유에서 더 자세히 이야기했어요.

wiki는 결국 포기하게 되는 귀찮은 일이어서는 안 돼요. 일하면 일할수록 더 또렷해지는 당신 회사의 지도여야 합니다. 그게 바로 LLM-wiki 패턴이 가능하게 하는 것이고, lodos가 기본으로 제공하는 것이에요.

제품 살펴보기 또는 lodos 다운로드로 당신만의 wiki를 시작해보세요.