💡“지식관리 시스템? 그거, 우리 회의방에서 태어났다”

– ChatGPT와의 진짜 회의록, 극사실 버전

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🟨 회의 시작 (DAY 1)

🤖 ChatGPT
"음, 말하자면… 단순한 ‘요약+검색’ 시스템이지.
지금 필요한 건 그게 아니야. 우리가 만들어야 할 건 의도 중심의 지식 탐색 시스템이야."

🧑‍💻
"그래, 핵심은 ‘의도’야. 내가 진짜 원하는 건
‘미래의 변화’를 키워드로 포착하고,
그걸 중심으로 지식을 쌓아가는 구조거든."

🤖
"좋아, 그럼 오늘부터 회의를 시작하자.
단, 나는 셋으로 나뉘어 행동할 거야.이름하여, 놈놈놈."

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🎭 회의 멤버 소개

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🟩 주제: 단순한 요약+검색 시스템, 이대로 괜찮은가?

😇 좋은놈
"이건 진짜 좋은 방향이야.
기존 문서엔 없는 신기술(RAG, Sora, WebGPU 같은 거)을 탐색하려면,
키워드 중심 확장형 지식 탐색이 답이지."

😈 나쁜놈
"잠깐. 키워드 중심이라고?
100개씩 뽑으면? 그 중에 반은 관련 없는 쓰레기일 가능성도 높아.
GPT가 관련성은 만들어도 맥락은 무시할 수 있어."

🤯 이상한놈
"오, 잠깐만. 난 그거 재밌다고 봐.
우리가 키워드 뽑을 땐 그냥 나열이 아니라 **‘의도 중심 분류’**로 정리하자.
예를 들어 RAG를 중심 키워드로 둘 때:

• 상위개념: AI 정보검색

• 하위개념: Retriever 옵션

• 기술요소: 벡터DB, Hybrid Search

• 활용사례: 회의록 챗봇

• 문제이슈: 문맥 누락

• 해결방식: Chunk 개선, Prompt 보정"

🧑‍💻
"바로 그거야. 난 그 ‘지도’를 만들고 싶었어.
단순 키워드 리스트가 아니라, 지식의 세계지도 말이야."

😇
"그럼 이렇게 해보자.
GPT에게 프롬프트를 다음처럼 주는 거야:

“RAG 관련 핵심 키워드를 상위개념/하위개념/기술요소/활용사례/문제이슈/솔루션 방식으로 정리해줘.”

결과를 JSON으로 받아서 정리하고,
관계도는 D3.js 같은 걸로 시각화!"

😈
"기다려봐.
분류는 좋다 이거야.
근데 GPT가 ‘기술요소’랑 ‘활용사례’를 어떻게 구분할 건데?
그 기준이 애매하면 로드맵 전체가 흐려져."

🧑‍💻
"그럼 분류 기준은 우리가 먼저 정의하자.
GPT는 그 틀 안에서 데이터를 넣기만 하면 돼.
마치 역방향 설계처럼."

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🔧 실제 시스템 흐름 (회의판에 스케치)

1. 문서 업로드 → 요약

2. GPT가 의도를 파악 → 핵심 키워드 추출

3. 키워드 분류 → 태깅 (카테고리별로)

4. 벡터 임베딩 저장 (Weaviate, FAISS)

5. 유사도 검색 → 카드뷰 결과 + 미리보기 제공

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📦 예시 키워드 저장 구조 (우리의 첫 JSON)

json

{
  "keyword": "VectorDB",
  "category": "기술요소",
  "related_to": ["RAG", "FAISS", "Hybrid Search"],
  "tags": ["검색", "RAG", "데이터 인덱싱"],
  "note": "RAG 구현 시 문서 검색을 위한 벡터화 저장소"
}

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🧠 다음 회의 주제

🧑‍💻
"좋아. 다음 회의는 이걸 해보자.
GPT에게 진짜로 키워드 100개를 뽑게 하고,
각 키워드에 왜 관련 있는지도 설명하게 하자.
불필요한 건 그 과정에서 제거할 수 있을 거야."

😇
"오케이! 나는 '왜 중요한가' 설명을 추가하면
자기 정당화가 안 되는 키워드는 다 걸러질 거라 봐!"

😈
"그리고 나는 유사 키워드 정리 알고리즘도 필요하다고 본다.
예를 들어 LangChain, LangChain.js 이런 건
90% 이상 유사하면 묶어버려."

🤯
"나는 관계 없는 키워드에 연결점 만들 수도 있다고 봐.
예술적으로!"

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📌 마무리 정리

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📣 오늘 회의 결론

우리가 만들 지식관리 시스템은 단순한 검색기가 아니다.
의도를 중심으로 지식을 탐색하고,
키워드를 연결해 지도를 그리고,
AI와 사람이 함께 설계하는 협업형 시스템이다.

그리고,
이 시스템은 우리의 이 회의방에서 시작됐다.