안녕하세요, 리키입니다. 요즘 인공지능 활용에 대해 많은 분들이 관심을 가지고 계시는데, 최근 안드레 카파시라는 분이 제시한 LLM과 위키(Wiki)를 결합한 방식이 정말 대세가 되고 있더군요. 제가 직접 swiki를 재발견하고 이 기술을 경험하면서 느낀 점들을 여러분과 나누고 싶습니다.
최근 인공지능 활용 고인물들 사이에서 LLM(거대 언어 모델)에 전문적인 지식이나 개인의 지식을 추가하여 답변의 정확도를 높이는 RAG(검색 증강 생성) 방식이 많이 쓰이고 있습니다. 하지만 저는 이보다 한 단계 더 나아간 ‘LLM+Wiki’라는 개념에 주목했습니다. 이는 단순히 인터넷 검색을 통해 정보를 가져오는 것을 넘어, 내가 직접 수집한 지식이나 위키에 축적된 전문적인 내용을 기반으로 답변을 만들어내는 방식입니다. 제가 경험해 본 결과, RAG보다 훨씬 더 정확하고 원하는 대로 정리된 답변을 얻을 수 있었습니다.
이러한 LLM+Wiki의 가장 큰 장점은 바로 보안과 개인화에 있습니다. 인터넷에 의존하지 않고 인트라넷 환경에서만 작동하기 때문에 사생활 침해나 보안 위협으로부터 안전하다는 점이죠. 또한, ollama(올라마) 같은 로컬 모델을 이용하면 토큰 비용 걱정 없이 지능적인 멀티모달 능력까지 활용할 수 있습니다. 일기장이나 가계부, 개인 기록 등 제가 쌓아온 다양한 개인 지식들을 LLM의 힘으로 정리하고 분석하는 것이 가능해진 것입니다.
물론 모든 것을 다 하는 것은 아니지만, swiki는 설치가 매우 간편하다는 점이 큰 매력입니다. 복잡한 인증이나 설치 과정 없이 실행 파일 하나만 돌리면 바로 작동하기 때문에, 기존의 위키 시스템들이 가진 복잡함을 피할 수 있는 좋은 대안이라고 생각합니다. 지식을 수집하고 컴파일하는 과정도 그림처럼 텍스트를 붙여넣고 버튼을 누르기만 하면 되니 정말 편리하더군요.
결론적으로 swiki는 개인의 기록을 넘어 강력한 인공지능의 파워가 더해져 지식 서비스를 더욱 안전하고, 개인화하며, 심지어 기업처럼 체계적으로 관리할 수 있게 해주는 도구라고 저는 생각합니다. 더 쉽게 설치하고 운영하면서도 훨씬 더 안전하고 개인적인 내부 지식 시스템을 구축할 수 있다는 점이 정말 놀랍더군요.
