RAG
RAG
Definition
RAG는 외부 지식 저장소에서 관련 정보를 검색해 LLM 컨텍스트에 넣고 답변을 생성하는 방식이다.
Why It Matters
개인지식관리 시스템에서 RAG는 쌓인 지식을 효율적으로 찾기 위한 retrieval layer로 유용하다. 다만 지식이 어떤 구조로 정제·갱신되어야 하는지까지 자동으로 해결하지는 않는다.
Related Concepts
- [Second Brain](/notes/30-concepts__Second Brain/)
- [Personal Knowledge Management](/notes/30-concepts__Personal Knowledge Management/)
- [Knowledge Graph](/notes/30-concepts__Knowledge Graph/)
- [Agent Memory](/notes/30-concepts__Agent Memory/)
Source-Backed Claims
- RAG는 canonical knowledge layer가 아니라 Markdown 원장에서 파생 가능한 검색 인덱스/조회 계층으로 두는 것이 좋다. Source: [Use GitHub Markdown as Knowledge Source of Truth](/notes/50-decisions__Use GitHub Markdown as Knowledge Source of Truth/)
Open Questions
- Markdown 기반 지식 원장이 충분히 쌓인 뒤 어떤 검색 조합(keyword/vector/graph)을 붙일 것인가?
Sources
- [Use GitHub Markdown as Knowledge Source of Truth](/notes/50-decisions__Use GitHub Markdown as Knowledge Source of Truth/)