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Dev.toAI/ML
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seekdb 기반 Hybrid Search와 LLM 컴파일을 통한 자동 갱신형 Knowledge Base 설계
I Built a Knowledge Base That Thinks — Inspired by Karpathy’s LLM Wiki
AI 요약
Context
기존 Note-taking 도구의 단순 데이터 축적 방식으로 인한 정보 파편화와 최신성 유지 비용 발생. LLM 기반 요약 도구의 Black-box 특성으로 인한 데이터 제어권 상실 및 관리 효율 저하 문제 직면.
Technical Solution
- LLM을 활용해 신규 정보를 기존 페이지에 병합하는 Smart Compilation 로직 설계로 데이터 최신성 확보
- 텍스트 내 이벤트 추출 및 ISO/자연어 파싱을 통한 Chronological Timeline 자동 생성 구조 구현
- LLM 기반 Entity Detection을 통한 개체 간 관계 식별 및 Stub Page 자동 생성으로 Knowledge Graph 확장
- seekdb 도입을 통한 BM25(Full-text)와 Vector Similarity의 통합 Hybrid Search 구현으로 검색 정밀도 향상
- MCP Server 인터페이스 제공으로 LLM Agent가 Local Knowledge Base에 직접 CRUD 및 Compile 수행 가능하도록 설계
실천 포인트
- 데이터 누적보다 '상태 업데이트(State Update)' 관점의 데이터 모델링 검토 - 검색 품질 향상을 위해 Keyword와 Semantic 검색이 통합된 Hybrid Search 레이어 도입 고려 - LLM을 단순 요약기가 아닌, 비정형 데이터의 구조화 및 연결(Linking) 도구로 활용하는 파이프라인 설계 - 외부 도구와의 연동성을 위해 MCP(Model Context Protocol)와 같은 표준 인터페이스 채택