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Dev.toAI/ML
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온보딩 3일에서 4시간으로 단축시킨 AI 기반 Living Knowledge Base 구축
How I Use AI Agents to Maintain a Living Knowledge Base for My Team
AI 요약
Context
정적 Wiki 문서의 빠른 노후화로 인한 지식 파편화와 신뢰도 저하 발생. 아키텍처 변경 사항이 문서에 즉각 반영되지 않아 발생하는 정보 불일치 및 엔지니어의 문서 작성 부담이라는 병목 지점 확인.
Technical Solution
- Local LLM 및 MCP stack 기반의 워크플로우 관찰 시스템을 통한 실시간 데이터 캡처 구조 설계
- Semantic Chunking 기법을 적용하여 대화 전체가 아닌 토픽 중심의 파편화된 정보 저장 방식 채택
- Lightweight Classifier를 통한 아키텍처 결정, API 계약 등 기술적 속성별 자동 태깅 프로세스 구축
- 30일간 업데이트가 없는 페이지를 식별하는 Stale Detection 로직을 통한 정보 신선도 유지
- 데이터 유출 방지를 위해 Ollama와 ChromaDB를 활용한 전 과정 On-premise 파이프라인 구성
- 기술 키워드 필터링 및 상충 정보 감지 로직을 통해 단순 노이즈 제거 및 인간 개입 기반의 정합성 검증 루프 구현
실천 포인트
1. GitHub PR 등 데이터 소스 단일화로 소규모 PoC 시작
2. 단순 아카이빙이 아닌 주제별 요약 및 합성을 위한 주기적 Synthesis Job 설정
3. 정보의 최신성을 보장하기 위한 데이터 강화 주기(Reinforcement) 표시 기능 추가
4. LLM의 환각 및 상충 정보 해결을 위한 Human-in-the-loop 검토 프로세스 배치