흩어진 개인 기록을 장기 기억으로 쓰는 LLM Wiki·Hermes 시스템을 만들었습니다
요약
메모, 사진, 대화, 일정과 여러 기록의 원문을 보존하고 관계·출처·신뢰도·공개 범위가 있는 위키로 컴파일해 AI가 과거 맥락을 다시 쓰게 하는 개인 지식 시스템을 운영합니다.
맡은 일
- 수집, raw 원문 보존, wiki 컴파일, 검색·질문, Agent 실행과 자동화의 전체 구조를 설계하고 운영합니다.
문제
- 기록이 여러 서비스에 흩어져 있으면 데이터가 남아 있어도 필요한 순간에 연결해 찾기 어려웠습니다.
- 과거의 결론만 남으면 당시 이유와 이후 결과를 비교할 수 없어 같은 조사와 실수를 반복했습니다.
판단과 합의
- 원문은 raw에 보존하고, 해석과 공개 범위가 있는 문서는 wiki에 분리했습니다.
- 현재 대화는 과거 기억을 대체하지 않고 검색 단서로만 사용하도록 설계했습니다.
실행
- 개인 기록을 정기 수집하고 원본을 raw에 보존합니다.
- 출처, 관계, 신뢰도와 visibility가 있는 위키 문서로 컴파일합니다.
- Hermes가 위키를 장기 기억으로 사용해 현재 대화와 과거 기록을 연결하도록 했습니다.
- 반복 수집, 컴파일, 동기화와 상태 점검을 자동화했습니다.
결과
- 과거 원인, 판단과 결과를 질문으로 다시 찾고 현재 선택에 연결하는 운영 시스템을 만들었습니다.
- 회사에서 다루던 AI Native의 문서·위임·검증 원칙을 개인 데이터와 실제 자동화에 적용했습니다.
이후
- 개인정보와 내부 기록은 공개 career surface와 분리하며, 공개 앱에는 구조와 공개 가능한 산출물만 노출합니다.