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AI에게 같은 설명을 반복하지 않으려면 — LLM Wiki와 회사 지식 저장소 설계법
LLM Wiki, RAG, Obsidian, Git 기반 지식 저장소를 회사 업무에 적용할 때 필요한 구조와 거버넌스 기준을 정리했다.
나만의 LLM Wiki 구축 전략: 로컬 LLM·RAG·노트·업무지식을 연결하는 실전 설계도
M5 프로맥스 128GB급 로컬 환경에서 LLM Wiki를 구축하려는 사람을 위해 노트 구조, RAG, 벡터DB, 로컬 LLM, 문서 수집, 보안, 운영 루틴까지 심층 분석했습니다.
온톨로지 입문부터 회사 지식 시스템 구축까지 — AI가 이해하는 업무 지식 지도를 만드는 법
온톨로지의 기본 개념부터 회사 문서·업무·사람·규칙을 연결해 AI가 활용할 수 있는 지식 시스템으로 구축하는 방법을 매뉴얼 형식으로 정리했습니다.
AI 도입은 늘었는데 성과가 안 나는 이유 — 문제는 데이터 준비도다
기업 AI 경쟁력의 병목이 모델 선택에서 AI-레디 데이터, 문서 구조화, 데이터 거버넌스, 평가 데이터셋으로 이동하고 있다는 점을 정리한다.