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Query (질의)

위키에 질문하고 LLM이 관련 페이지를 종합해 답하는 워크플로. Ingest와 함께 LLM Wiki의 두 축.

RAG와의 차이

전통 RAG는 매 질의마다 raw 문서에서 청크를 검색·재합성한다. 누적되는 것이 없다.

Query는 다르다 — 이미 Ingest를 통해 위키에 구조화·교차참조된 페이지가 존재한다. LLM은:

  1. wiki/index.md 를 읽어 관련 페이지 식별
  2. 해당 페이지들을 로드, 답변 합성
  3. 출처([[페이지명]])와 함께 인용

→ 합성 자체가 빠르고, 같은 질문을 다시 받아도 추가 비용 없이 일관된 답이 나온다.

답변 출력 형식

질문 성격에 따라 다양:

  • 마크다운 페이지 (가장 일반적)
  • 비교표 (entity vs entity, version vs version 등)
  • 슬라이드 덱 (Marp)
  • 차트·캔버스 (matplotlib, Obsidian Canvas)
  • 다이어그램 (Mermaid)

핵심 인사이트: 답변을 다시 위키로

원본 인용 (raw/llm-wiki-pattern/llm-wiki-pattern.md): "good answers can be filed back into the wiki as new pages. A comparison you asked for, an analysis, a connection you discovered — these are valuable and shouldn't disappear into chat history."

가치 있는 Query 응답은 채팅 히스토리에서 사라지지 않게 synthesis / comparison 페이지로 다시 위키에 저장한다. 이 과정에서 탐구 자체가 복리 지식에 기여한다.

이 위키의 예: guide-project-docs-setup (synthesis 페이지로 저장된 Query 결과)

표준 플로우

사용자 질문
   ↓
LLM이 index.md 읽음 → 관련 페이지 식별
   ↓
관련 페이지 로드 + 답변 합성 (출처 인용)
   ↓
답변이 보존 가치 있나?
   ├─ Yes → synthesis/comparison 페이지로 저장
   │         → index.md, log.md 업데이트
   └─ No → 답변만 반환

위키 규모와 검색

  • ~100 페이지: index.md 통독으로 충분 (LLM이 인덱스 먼저 보고 드릴다운)
  • 그 이상: qmd 같은 하이브리드 검색 엔진 도입 검토

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