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Three-Layer Architecture (LLM Wiki의 3계층 설계)

Properties1
tagsconcept, llm-wiki, architecture, pkm, knowledge

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Three-Layer Architecture (LLM Wiki의 3계층 설계)

정의: LLM Wiki의 구조적 기초. 불변 원본(Raw) → 구조화된 지식(Wiki) → 탐색 인터페이스(Index)로 계층화하여, 데이터 무결성, LLM의 소유권, 사용자 탐색성을 동시에 확보합니다.

3계층 구조

┌─────────────────────────────────────────┐
│ Layer 3: Index & Navigation             │
│ (index.md, Dashboard, Grep 검색)        │
│ ↑ 인간이 읽을 수 있는 카탈로그          │
├─────────────────────────────────────────┤
│ Layer 2: Wiki (LLM 소유)                │
│ (sources/, concepts/, insights/)        │
│ ↑ 소스 통합·구조화·누적                 │
├─────────────────────────────────────────┤
│ Layer 1: Raw Sources (불변)            │
│ (raw/articles/, raw/youtube/, ...)      │
│ ↑ 원본 데이터                           │
└─────────────────────────────────────────┘

각 계층의 역할

Layer 1: Raw Sources (불변 원본)

목적: 데이터 무결성 유지 + 감사 추적(Audit Trail)

특성:

  • 원본 변경 금지 (read-only)
  • 소스 유형별 분류: articles/, youtube/, pdfs/
  • 메타데이터 최소화 (파일명만 정보 전달)

예:

raw/
├─ articles/
│  ├─ claude_code_harness_guide.md
│  └─ agentic-ai-patterns.md
├─ youtube/
│  ├─ yt-karpathy-llm-wiki-beginner-setup.md
│  └─ yt-jangpm-ai-agent-transition-2026.md
└─ pdfs/
   └─ recommendation-system-2026.pdf

규칙:

  • ✅ 읽기, 요약 (Layer 2로 흘려보내기)
  • ❌ 수정, 삭제 (절대 금지)
  • ❌ 메타데이터 추가 (Layer 2에서 관리)

Layer 2: Wiki (LLM 소유)

목적: 원본 통합·구조화·누적 → LLM의 주요 작업 영역

특성:

  • LLM이 소유·유지·갱신
  • 3가지 카테고리로 구성:
    1. sources/ — 개별 소스 요약 (Layer 1 메타데이터 포장)
    2. concepts/ — 핵심 개념 (2개 이상 소스 통합)
    3. insights/ — 합성 분석 (3개 이상 소스 비교·통합)

역할별 설명:

sources/ — 원본 포장

  • 1개 원본 ↔ 1개 파일
  • Frontmatter: 출처 추적, 발행일, 카테고리
  • 내용: 핵심 요약 (원본 대비 30-50%)

예:

# wiki/sources/yt-karpathy-llm-wiki-beginner-setup.md
tags: [source, llm-wiki, tutorial]
created: 2026-04-20
sources: ["https://youtube.com/..."]
source_count: 1

concepts/ — 개념화 (2+ 소스 통합)

  • 관련 소스 2개 이상 통합
  • 정의, 사례, 아키텍처, 비교
  • 다른 개념과 상호 링크

예:

# wiki/concepts/agentic-ai-patterns.md
tags: [concept, ai_tech]
sources: 
  - "[[wiki/sources/agentic-ai-design-patterns-2026]]"
  - "[[sources/claude-code-harness-guide]]"
source_count: 2

insights/ — 합성 분석 (3+ 소스 통합)

  • 특정 질문에 대한 종합 답변
  • 다중 소스 비교, 대비, 우선순위 추천
  • question 필드로 의도 명시

예:

# wiki/insights/llm-wiki-vs-rag-comparison-2026-04-20.md
tags: [insight, llm-wiki, rag, comparison]
question: "LLM Wiki와 RAG의 핵심 차이와 적합 상황은?"
sources: 
  - "[[wiki/concepts/compounding-artifact]]"
  - "[[wiki/concepts/index-first-retrieval]]"
  - "[[concepts/three-layer-architecture]]"
source_count: 3

규칙:

  • ✅ 생성, 수정, 업데이트 (LLM의 메인 작업)
  • ✅ Layer 1 참조 (원본 감시)
  • ✅ 양방향 링크 (concepts ↔ concepts, sources ↔ concepts)
  • ❌ Layer 1 직접 수정 금지

Layer 3: Index & Navigation (탐색 인터페이스)

목적: 사용자가 Layer 2를 효율적으로 탐색 + 자동화 된 카탈로그 유지

구성 요소:

1. index.md (벡터 DB 대체)

  • 전체 페이지 카탈로그 (Projects, Concepts, Sources, Insights, Entities 구분)
  • 각 페이지의 1줄 요약 + 링크
  • Obsidian의 “index-first retrieval” 기반 검색

예:

## Concepts
| Page | Category | Summary | Sources | Updated |
|------|----------|---------|---------|---------|
| [[wiki/concepts/llm-wiki]] | knowledge-management | LLM 기반 개인 위키... | 3 | 2026-04-26 |
| [[concepts/agentic-ai-patterns]] | ai_tech | Reflection, Tool Use... | 2 | 2026-04-25 |

2. views/dashboard.md (자동 대시보드)

  • Dataview 기반 실시간 집계
  • This Week, Active Projects, Wiki Health, Inbox
  • Obsidian 내에서만 작동 (Layer 3의 선택적 확장)

3. Grep 기반 검색 (명령줄)

grep -r "개념" wiki/concepts/ | head -20
# → Layer 2의 정확한 문맥 검색

규칙:

  • ✅ 자동 갱신 (index.md는 매 작업 후 동기화)
  • ✅ 카테고리 분류 (Projects, Concepts, Sources 등)
  • ❌ 수동 작성 최소화 (LLM이 유지)

계층별 데이터 흐름

1️⃣ 소스 수집
   새로운 YouTube 영상, 블로그 발견
   → raw/youtube/ 저장

2️⃣ Layer 1→2 포장
   YouTube 영상 요약 파일 생성
   → wiki/sources/yt-...md (Frontmatter + 요약)

3️⃣ Layer 2 개념화
   관련 sources 2개 통합
   → wiki/concepts/...md (정의 + 사례)

4️⃣ Layer 2 인사이트
   concepts 3개 이상 비교·분석
   → wiki/insights/...md (종합 답변)

5️⃣ Layer 3 반영
   index.md에 신규 페이지 등재
   → index.md 업데이트 + Dashboard 자동 갱신

실제 예: Phase 9 PKM 개선

phase9-pkm-improvement는 각 계층을 다음과 같이 정비합니다:

계층작업담당
Layer 1raw/ Inbox SOP 확정, 중복 제거자동화 (rules)
Layer 2Frontmatter 표준화, concepts 정리LLM (log-wiki-update Skill)
Layer 3index.md 자동화, Dashboard.md 생성LLM (manifest)

성능 특성

특성RAGLLM Wiki (3-Layer)
소스 추가 비용O(1)O(n) (통합 필요)
재쿼리 비용O(n) (매번 검색)O(1) (누적된 위키)
인프라벡터 DB + 임베딩파일 시스템 + Grep
지식 영속성없음위키 파일 자체
확장성 한계소스 증가 시 임베딩 재학습~1000 소스까지 파일 구조 충분

Hermes 스킬 산출물 통합 — 마크다운 래퍼 패턴

hermes-agent의 공식 스킬은 마크다운 이외의 다양한 산출물을 생성한다. LLM-wiki 3계층 원칙과 통합하는 방법: (출처: obsidian-hermes-agent-build-guide)

스킬 산출물 (원본)
      ↓ 불변 보존
  raw/plans/, raw/diagrams/, raw/excalidraw/, raw/analysis/
      ↓ LLM이 마크다운 래퍼 생성
  wiki/artifacts/<YYYY-MM-DD>-<slug>.md
  (frontmatter + 임베드/링크 + 위키링크 + 맥락 설명)
      ↓ Layer 3 갱신
  index.md에 artifacts 행 추가

산출물 유형별 처리:

스킬산출물raw/ 보존wiki/ 통합 방식
plan.mdraw/plans/직접 통합 (형식 동일)
architecture-diagramHTML + SVGraw/diagrams/<iframe> 또는 ! 임베드
excalidrawJSONraw/excalidraw/Obsidian excalidraw 플러그인 !
manim-videoMP4raw/videos/경로 링크 + 설명 텍스트
arxiv논문 텍스트raw/papers/직접 통합 (마크다운)

원칙: 카파시의 “raw/ = 소스 오브 트루스” — raw/에 저장된 파일은 불변. wiki/의 artifacts 래퍼 페이지가 편집 대상. (출처: obsidian-hermes-agent-build-guide)

참고 개념

그래프 뷰