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대부분의 현대 지식 시스템은 검색(Retrieval) 최적화에 집중하며, 이는 이해할 수 있는 접근입니다. 검색은 가시적이며 데모하기 쉽고, 작동할 때 마법처럼 느껴집니다. 질문을 입력하면 답변이 돌아옵니다.

전제는 간단합니다. 컴파일된 지식은 검색된 단편보다 재사용성이 높습니다. RAG는 직관적인 질문—LLM에게 외부 지식을 어떻게 접근하게 할 것인가?—에 대한 기본 답변이 되었습니다.

PKM, RAG, 위키, 그리고 AI 메모리 시스템은 종종 동일한 문제를 해결하는 것처럼 논의됩니다. 하지만 그렇지 않습니다. 이들은 모두 지식과 관련되어 있지만, 서로 다른 레이어에서 작동합니다:

정보 과부하(Information Overload)는 단순한 양의 문제라기보다는 해결되지 않은 입력(Input)의 문제에 더 가깝습니다. 현대적인 지식 작업은 탭, 채팅 스레드, 문서, 하이라이트, 코드 스니펫, 전사본, 스크린샷, 그리고 미완성된 메모들의 흔적을 남깁니다.