쌓일수록 똑똑해지는 AI, 옵시디언+헤르메스로 나만의 지식 위키 뚝딱!

AI랑 나만의 똑똑한 뇌 만들기 2탄: 그래피파이로 자료 꽉꽉 채우기!

지난번 영상에서 옵시디언이랑 헤리맥스 에이전트로 나만의 AI 비서(LLM 위키)를 만들었잖아? 근데 이번엔 거기서 한 단계 더 나아가서, 엄청 많은 자료들을 더 빠르고 쉽게 쌓을 수 있는 그래피파이라는 도구를 추가해 볼 거야.

왜 그래피파이가 필요할까?

AI한테 질문하면 인터넷에 있는 뻔한 답 말고, 내가 모아둔 자료를 바탕으로 나한테 딱 맞는 답을 해줬으면 좋겠잖아? 이걸 가능하게 해주는 게 바로 LLM 시스템인데, 내가 자료를 넣으면 AI가 그걸 읽고 스스로 정리하고 연결해서 나만의 지식 창고, 즉 두 번째 뇌를 만들어 주는 거지.

그런데 자료가 엄청 많아지면 AI가 한 번에 다 읽기 힘들어. 마치 두꺼운 책에서 필요한 부분을 찾을 때 목차나 키워드를 보잖아? AI도 그래. 필요한 부분만 찾아 읽는데, 자료가 많아질수록 이걸 찾는 데 시간도 오래 걸리고 돈도 많이 들 수 있어. 게다가 자료들끼리 연결되는 걸 놓치기도 쉽고.

그래피파이는 바로 이 문제를 해결해 주는 무료 오픈소스 도구야. 흩어져 있는 자료들을 AI가 한눈에 알아볼 수 있는 '지도'처럼 만들어 주는 거지. 코드, 문서, PDF, 심지어 그림까지 다 읽을 수 있고, 내용들이 어떻게 연결되는지도 정리해줘. 이렇게 하면 AI가 자료 전체를 다 보지 않고 이 지도를 따라가면서 답을 찾을 수 있어서 시간과 비용을 확 줄일 수 있어. 특히 코드처럼 복잡한 자료에서 빛을 발하지!

그래피파이는 어떻게 작동할까?

그래피파이는 자료 종류에 따라 다르게 처리해.

• 코드: '트리시터'라는 도구로 코드가 어떻게 생겼고 어떻게 연결되는지 구조만 뽑아내. 이때 AI는 전혀 안 써서 비용도 안 들고 안전해.
• 문서, PDF, 그림 등: 클로드 같은 AI가 직접 내용을 읽고 이해해서 지도에 담아.
• 이렇게 뽑아낸 정보들을 합쳐서 자주 엮이는 것끼리 '커뮤니티'라는 덩어리로 정리해.

보통 자료를 잘게 쪼개서 비슷한 걸 찾는 방식인데, 그래피파이는 '연결' 자체를 지도로 그려주는 게 특징이야.

위키랑 그래피파이, 뭐가 다를까?

지난번에 만든 위키도 자료를 정리하고 연결해주는 건 똑같잖아? 근데 위키는 자료 하나하나를 AI가 정성껏 읽고 내 관점까지 담아서 정리해줘. 자료가 몇 개 없을 땐 이게 좋은데, 수십, 수백 개가 되면 시간과 비용이 많이 들지.

그래피파이는 자료 하나하나를 꼼꼼히 보는 대신, 큰 자료 덩어리를 통째로 빠르게 지도로 만들어줘. 그래서 둘은 경쟁하는 게 아니라 역할을 나눠 쓰는 게 좋아.

• 위키: 내 생각을 담아 깊이 있게 쌓아야 하는 핵심 자료
• 그래피파이: 양이 많아서 빠르게 훑어봐야 하는 자료

이렇게 나눠 쓰면 훨씬 효율적으로 나만의 두 번째 뇌를 키울 수 있어!

이제 실제로 해보자! (설치부터 활용까지)

1. 옵시디언 설치: 이건 지난 영상에서 했으니 넘어가고!
2. 헤리맥스 에이전트 설치: 이것도 지난 영상에서 했지? 모델 프로바이더만 잘 선택하면 돼.
3. 그래피파이 설치:
   • 먼저 파이썬이랑 UV를 깔아야 해. 파이썬은 그래피파이가 만들어진 언어고, UV는 파이썬 프로그램을 쉽게 설치하고 관리해주는 도구야.
   • 맥: 홈브류라는 프로그램을 먼저 깔고, brew install python@3.12 uv 명령어로 파이썬이랑 UV를 한 번에 설치해.
   • 윈도우: 파이썬 3.10 이상 버전을 다운로드하고, 파워쉘에서 UV 설치 명령어를 실행해.
   • 파이썬이랑 UV가 깔리면, pip install graphtory 명령어로 그래피파이를 설치해.
   • 마지막으로 헤리맥스 에이전트한테 그래피파이 사용법을 알려주는 스킬 파일도 설치해줘.
4. 그래피파이 활용하기:
   • 지난번처럼 위키를 만드는 게 아니라, 그래피파이로 만든 자료를 별도 참고 자료 층으로 쌓을 거야. 기존 위키는 그대로 두고 말이지.
   • 그래피파이로 만들 자료들은 '로우/그래피파이 아티클' 폴더에 넣어둬.
   • 헤리맥스 에이전트한테 "그래피파이 아티클 폴더 안에 자료들을 그래피파이로 그래프로 만들어 줘" 라고 요청하면 돼.
   • 그러면 그래프.html, 그래프리포트.md, 그래프.json 파일이 생겨.
     • 그래프.html: 브라우저에서 그래피파이 지도를 볼 수 있어. 점들은 개념, 선은 연결이야.
     • 그래프리포트.md: 그래프 요약본이야.
     • 그래프.json: 실제 지도 데이터야.
   • 이제 이 지도를 위키 안으로 가져올 건데, 기존 위키에 섞지 않고 '그래프 임포트' 폴더에 따로 쌓아. 이렇게 하면 내 손길이 담긴 핵심 노트와 빠르게 쌓은 참고 자료가 섞이지 않아.
   • 마지막으로 에이전트한테 이 '그래프 임포트' 폴더도 검색 대상이라는 걸 알려줘야 해. 에이전트.md 파일에 규칙을 추가하면 돼.

이제 AI가 더 똑똑해졌어!

이렇게 그래피파이로 쌓은 자료들을 바탕으로 질문하면, AI가 기존 위키 자료와 내 생각을 더해서 더 풍부하고 입체적인 답변을 해줄 거야. 오늘 받은 답변도 내일은 또 다른 자료가 되는 거지!

오늘 영상에서 보여준 건 AI 코딩 도구 관련 기사들이었지만, 이 방식은 어떤 주제든 다 적용할 수 있어. 회사 문서, 논문, 관심 분야 자료 등 뭐든지 위키에 빠르게 쌓으면 더 넓고 촘촘한 답변을 해주는 나만의 두 번째 뇌가 될 거야.

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