00:00:00안드레이 카파시가 방금 우리에게
00:00:02그의 개인용 Obsidian RAG 시스템 사용법을 알려주었습니다.
00:00:06제가 RAG에 따옴표를 친 이유는
00:00:07이 Obsidian 기반 지식 베이스에는
00:00:10벡터 데이터베이스도, 임베딩도,
00:00:12복잡한 검색 프로세스도 없기 때문입니다.
00:00:15하지만 이 시스템은 훨씬 더 복잡한
00:00:17RAG 구조가 해결해 준다고 주장하는 문제와 똑같은 문제를 해결합니다.
00:00:21그것은 바로 대규모 언어 모델이
00:00:23방대한 양의 문서를 처리하고 질문에 답하며
00:00:27정확한 정보를 수집할 수 있게 하는 것이죠.
00:00:30이 Obsidian 기반 시스템의 가장 큰 장점은
00:00:32매우 가볍고 사실상 무료라는 점입니다.
00:00:36그래서 1인 운영자나 소규모 팀에게는
00:00:38완벽한 절충안이 될 수 있습니다.
00:00:41그래서 오늘은 카파시의 Obsidian 지식 시스템이
00:00:42어떻게 작동하는지, 직접 설정하는 방법은 무엇인지,
00:00:45그리고 기존 RAG 시스템과는 어떻게 다른지 보여드려서
00:00:46여러분에게 적합한 옵션인지 알 수 있도록 해드리겠습니다.
00:00:50이 Obsidian 기반 지식 시스템을 만드는 과정은
00:00:52어제 안드레이 카파시가 트위터에 올린
00:00:54매우 상세한 게시물에 설명되어 있습니다.
00:00:58이 게시물의 핵심은 우리가 Obsidian을 통해
00:01:02본질적으로 LightRAG나 RAGAnything,
00:01:04혹은 다른 GraphRAG 시스템과 동일하게 작동하는
00:01:05LLM 지식 베이스를 만들 수 있다는 점입니다.
00:01:07그리고 파일 시스템의 구조와
00:01:09데이터 입력 방식을 영리하게 구성함으로써
00:01:12아주 간단한 방식으로 이를 구현할 수 있습니다.
00:01:17결과적으로 저는 상당히 많은 양의
00:01:20데이터와 문서를 Obsidian 보관소에 넣고
00:01:23Claude Code를 사용하여 질문을 하거나
00:01:25서로 다른 정보들 사이의 연결 고리를 찾을 수 있습니다.
00:01:28즉, 기존 RAG 시스템에서 하던 것과
00:01:32정확히 똑같은 일을 할 수 있으면서도,
00:01:35부하가 전혀 없고 설정은 훨씬 간단합니다.
00:01:36안드레이가 설명한 설정 방식은 대략 이렇습니다.
00:01:38먼저 데이터 수집 단계가 있습니다.
00:01:41인터넷이나 다른 곳에서 기사, 논문,
00:01:43저장소 등을 가져와서
00:01:46Obsidian 보관소 내의 'raw' 디렉토리에 넣습니다.
00:01:49여기는 위키로 변환되기 전의
00:01:51일종의 준비 영역입니다.
00:01:52이 상호작용에서 인간인 우리는
00:01:53Obsidian을 통해 이 모든 과정을 볼 수 있습니다.
00:01:57Obsidian은 실질적으로 우리의 프런트엔드 역할을 합니다.
00:02:00여기서 모든 문서가 어떻게 배치되어 있는지 확인하고
00:02:02모든 위키를 읽을 수 있습니다.
00:02:03따라서 일반적인 RAG 시스템처럼
00:02:05블랙박스 안에 추상화되어 숨겨져 있지 않습니다.” LightRAG 같은
00:02:07GraphRAG 설정에서도 내부로 들어가서
00:02:10모든 것을 실제로 확인하기는 다소 어렵습니다.
00:02:13물론 할 수는 있지만, 보기에는 멋져도
00:02:15그리 효율적이지는 않습니다.
00:02:17그다음 단계는 Claude Code 같은 도구를 통해
00:02:20질의응답을 진행하는 것입니다.
00:02:21안드레이가 여기서 언급했듯이,
00:02:25그는 처음에 RAG 같은 기능이 필요할 것이라 예상했지만
00:02:29LLM이 인덱스 파일을 자동 관리하고
00:02:31읽은 모든 문서의 요약본을 만드는 데 꽤 능숙했습니다.
00:02:33우리도 제가 제공해 드릴 간단한
00:02:35Claude.md 파일을 사용하여 똑같이 할 수 있습니다.
00:02:37그 Claude.md 파일과 여러 프롬프트가 포함된
00:02:38작성된 가이드는 저의 무료 Chase AI 커뮤니티에서
00:02:40찾으실 수 있습니다.
00:02:42해당 링크는 이 영상의 설명란에
00:02:43남겨 두겠습니다.
00:02:45Chase AI 이야기가 나온 김에, 다들 예상하셨겠지만
00:02:47제 Claude Code 마스터클래스 홍보를 잠깐 하겠습니다.
00:02:49불과 몇 주 전에 출시했는데,
00:02:52특히 비개발자 분들이 AI 개발자로 거듭나기에
00:02:53이보다 더 좋은 곳은 없습니다.
00:02:55고정 댓글의 링크에서 확인하실 수 있으니,
00:02:56이 도구를 제대로 배우고 싶다면
00:02:57꼭 한번 살펴보시기 바랍니다.
00:03:00이제 Obsidian 시스템을 직접 설정하는
00:03:01구체적인 방법으로 들어가기 전에,
00:03:03실제 파일 구조를 먼저 살펴보겠습니다.
00:03:06데이터가 어떻게 보관소로 들어와서
00:03:08위키로 변환되는지 이해하는 것이 중요하기 때문입니다.
00:03:09Obsidian 보관소는 모든 것이 보관되는 장소입니다.
00:03:12사용해 본 적이 없으시더라도, Obsidian을 다운로드하면
00:03:15특정 폴더를 '보관소(Vault)'로 지정하게 됩니다.
00:03:18제 경우에는 말 그대로 'the vault'라고 이름을 지었습니다.
00:03:19Obsidian의 모든 것은 그 안에 저장됩니다.
00:03:22보관소의 하위 폴더로
00:03:24'raw' 폴더를 만들 것입니다.
00:03:28'raw' 폴더는 모든 연구 자료가 담기는 곳입니다.
00:03:30위키에 수동으로 포함하고 싶은 모든 것이 여기에 들어갑니다.
00:03:32기본적으로 스테이징 폴더이며,
00:03:34모든 가공되지 않은 데이터가 저장되는 곳입니다.
00:03:36마크다운 파일일 수도 있고,
00:03:39PDF일 수도 있습니다.
00:03:41그리고 Obsidian Clipper를 사용하여
00:03:42어떤 웹페이지든 마크다운 파일로 변환해
00:03:45'raw' 폴더로 자동 전송하는 법을 보여드리겠습니다.
00:03:48또한 'Wiki' 폴더라는
00:03:50또 다른 하위 폴더를 만들 것입니다.
00:03:52LLM, 즉 Claude Code가 우리를 위해 해줄 일은
00:03:54사용자의 요청에 따라, 혹은 자동화된 기능을 통해
00:03:58'raw' 폴더를 가리키며 이렇게 말하는 것입니다.
00:04:01"네가 수집해 온 정보들을 바탕으로
00:04:02어떤 주제에 대한 위키를 만들어 줘."
00:04:05그러면 그에 대한 위키가 생성됩니다.
00:04:06보시다시피 여기 세 가지 위키가 있습니다.
00:04:07AI 에이전트, RAG 시스템,
00:04:10그리고 콘텐츠 제작에 관한 것입니다.
00:04:14이제 Wiki 폴더와 이 하위 위키 폴더들 사이에는
00:04:16마스터 인덱스 마크다운 파일이 있습니다.
00:04:18이것은 기본적으로 생성된
00:04:19모든 위키의 목록일 뿐입니다.
00:04:21왜냐하면 여러분이, 네, 바로 여러분이
00:04:24Claude Code에게 말을 걸 때,
00:04:27저기 있는 Claude Code에게 이렇게 말하겠죠.
00:04:29"AI 에이전트에 대해 더 알고 싶어.
00:04:33내 위키에 대해 몇 가지 질문을 할게."
00:04:35그러면 AI는 무엇을 할까요?
00:04:37우선 여러분이 이미 작업 중일
00:04:41보관소로 이동할 것입니다.
00:04:43그다음 Wiki 폴더로 가서
00:04:45마스터 인덱스 폴더를 확인하며 묻습니다.
00:04:50"어떤 위키들이 생성되어 있지?
00:04:53아, 사용자가 RAG 시스템에 대해 알고 싶어 하는군."
00:04:54그러면 RAG 폴더로 내려갑니다.
00:04:58그리고 각 위키 폴더 자체에도 인덱스 파일이 있어서
00:05:02모든 추가 콘텐츠를 세부적으로 분류해 줍니다.
00:05:04따라서 Obsidian과 이 파일 구조가 제공하는 것은
00:05:06정보가 아주 많아지더라도
00:05:08원하는 정보를 찾을 수 있는 매우 명확한 경로입니다.
00:05:12이는 Claude Code에게 큰 도움이 됩니다.
00:05:13데이터를 찾는 데 있어서
00:05:15많은 어려움을 겪지 않을 것이기 때문입니다.
00:05:17파일 구조를 확인하기 위해
00:05:18수많은 도구 호출을 실행할 필요도 없습니다.
00:05:21또한 어디로 가야 할지가 명확하므로 여러분에게도 도움이 됩니다.
00:05:23예를 들어, 왼쪽이 제 Obsidian 폴더입니다.
00:05:26지금 Obsidian UI 화면인데요,
00:05:28잠시 후 다운로드 과정을 살펴보겠습니다.
00:05:31어쨌든 위키를 보고 싶다면 어떻게 할까요?
00:05:33그냥 Wiki 폴더로 가면 됩니다.
00:05:35그곳에는 모든 내용을 정리해 둔
00:05:36마스터 인덱스가 있습니다.
00:05:39지금은 세 가지만 들어 있지만,
00:05:413,000개가 있더라도 그리 어렵지 않을 것입니다.
00:05:42거기서 원하는 항목을 클릭하면
00:05:45해당 위키의 인덱스 페이지로
00:05:46연결됩니다.
00:05:48그다음 안의 내용들을 살펴볼 수 있죠.
00:05:50정말 간단합니다.
00:05:52AI에게도 똑같이 간단하기 때문에
00:05:56단순한 마크다운 파일 구조만으로도
00:05:57RAG 시스템과 유사한 기능을 구현할 수 있는 것입니다.
00:05:59이론적인 설명은 이 정도로 하고,
00:06:01이제 직접 설정하는 방법을 알아보겠습니다.
00:06:03무엇보다 먼저 Obsidian을 다운로드해야 합니다.
00:06:04obsidian.md에 접속해서 'Download Now'를 누르고
00:06:06설치 마법사를 따라가세요.
00:06:07완전 무료입니다.
00:06:10그리고 특정 폴더를 보관소로 지정해야 합니다.
00:06:12폴더를 하나 만들고 'the vault'라고 이름 지으세요.
00:06:16저는 그게 편했고, 여러분에게도 잘 맞을 것입니다.
00:06:18보관소를 만든 후에는
00:06:19내부에 파일 구조를 설정해야 합니다.
00:06:21가장 쉬운 방법은 Claude Code를 사용하는 것입니다.
00:06:22보관소 폴더에서 Claude Code를 엽니다.
00:06:24제가 지금 위치한 디렉토리가 바로 거기입니다.
00:06:27그리고 이 파일 구조를 만들라는
00:06:28프롬프트를 입력하면 됩니다.
00:06:31다행히 제가 프롬프트를 미리 만들어 두었습니다.
00:06:33제게도 편하고 여러분에게도 아마 잘 맞을 겁니다.
00:06:37저처럼 이미 Obsidian을
00:06:38오랫동안 사용해 오신 분들이라면,
00:06:40이미 폴더가 많이
00:06:43생성되어 있을 것입니다.
00:06:45그래서 폴더 이름을 'raw'라고 하고 싶지 않을 수도 있죠.
00:06:47다른 이름으로 부르고 싶을 수도 있습니다.
00:06:49핵심은 제가 말씀드린 것처럼
00:06:52위키로 변환되기 전의 정보들이 모이는
00:06:54일종의 보관 혹은 스테이징 영역으로 지정할 폴더가 필요하다는 점입니다.
00:06:57필요에 따라 이름을 조정하세요.
00:06:59그다음으로 할 일은 Claude.md 파일을 만드는 것입니다.
00:07:01개인 비서 프로젝트처럼
00:07:03마크다운 비중이 큰 작업에는 Claude.md가 제격입니다.
00:07:05이 Claude.md 파일은
00:07:08지식 베이스의 규칙뿐만 아니라
00:07:10이를 탐색하는 방법도 정의하고 있습니다.
00:07:13질문을 할 때 토큰을 낭비하지
00:07:14않도록 하기 위해서죠.
00:07:17마찬가지로 바로 사용하실 수 있는
00:07:18전체 Claude.md 템플릿 프롬프트를 준비했습니다.
00:07:20이 Claude.md 파일은 Claude에게
00:07:23이 마크다운 파일들을 어떻게 구조화할지도 알려줍니다.
00:07:25덕분에 위키 링크 형식을 사용하여
00:07:27파일들을 매우 쉽게 탐색할 수 있습니다.
00:07:28이제 어떻게 하면 자료들을
00:07:31'raw' 폴더로 가져올 수 있는지 이야기해 보겠습니다.
00:07:43그래서 다시 한번 말씀드리자면, 질문을 할 때
00:07:44토큰을 낭비하지 않게 됩니다.
00:07:46다시 말씀드리지만, 이 전체 Claude.md 템플릿 프롬프트를
00:07:50여러분이 바로 사용할 수 있게 준비해 두었습니다.
00:07:50이 Claude.md 파일은 Claude에게
00:07:53이러한 마크다운 파일들을 어떻게 구조화할지도 알려줍니다.
00:07:55그래서 이 위키 링크 형식을 사용하면
00:07:58파일들을 탐색하기가 매우 쉽습니다.
00:08:00이제 이 raw 폴더로 정보를
00:08:02어떻게 가져오는지 이야기해 봅시다.
00:08:03애초에 우리 시스템에 데이터를 어떻게 넣을 수 있을까요?
00:08:06음, 아주 쉬운 방법은 바로
00:08:08Obsidian Web Clipper를 사용하는 것입니다.
00:08:10이 도구에 대한 링크는 스쿨에 올려두거나,
00:08:13아니면 obsidian.md/clipper로 직접 접속하셔도 됩니다.
00:08:16이것은 단순한 크롬 확장 프로그램으로,
00:08:18웹페이지를 데이터로, 즉 마크다운 파일로
00:08:22아주 쉽게 변환해 줍니다.
00:08:23하지만 이 Web Clipper의 한 가지 문제점은
00:08:25이미지 처리에 어려움이 있다는 것입니다.
00:08:26이미지를 아예 가져오지 못할 수도 있습니다.
00:08:27링크 형태로는 남아있겠지만요.
00:08:29하지만 저는 Obsidian 안으로 가져온 문서들의
00:08:31이미지들을 직접 보고 싶습니다.
00:08:33그럼 어떻게 해야 할까요?
00:08:34이 문제를 해결하기 위해 Obsidian 커뮤니티 스킬이나
00:08:37커뮤니티 플러그인을 사용할 것입니다.
00:08:39Obsidian의 멋진 점 중 하나는
00:08:41커뮤니티 플러그인들입니다.
00:08:42수천 개의 플러그인이 있죠.
00:08:43만약 Obsidian을 사용 중이시라면,
00:08:46저는 지금 데스크톱 앱 안에 있습니다.
00:08:47아래로 내려가서 이 작은 톱니바퀴 아이콘을 누르고,
00:08:50커뮤니티 플러그인으로 이동합니다.
00:08:52'탐색(Browse)'을 누릅니다.
00:08:54그런 다음 'local images plus'를 검색하세요.
00:08:56그걸 다운로드하고 설치한 뒤 켭니다.
00:09:00활성화되었는지 꼭 확인하세요.
00:09:01커뮤니티 플러그인 탭으로 가서
00:09:03이 작은 탭이 켜져 있는지 확인하여
00:09:05활성화 여부를 알 수 있습니다.
00:09:08이제 Obsidian Web Clipper를 사용하면,
00:09:11여기 확장 프로그램으로 보이는 것처럼,
00:09:13어떤 일이 일어나는지 보실 수 있습니다.
00:09:15즉시 모든 내용을 불러옵니다.
00:09:17그리고 'Add to Obsidian'을 누르면,
00:09:19이미지를 포함한 기사 전체를 볼 수 있습니다.
00:09:21여기서 Web Clipper 안에
00:09:24한 가지 설정해줘야 할 것이 있는데,
00:09:25내용을 자동으로 raw 폴더로
00:09:26가져오도록 만드는 것입니다.
00:09:29매번 수동으로 옮기고 싶지는 않으니까요.
00:09:30Web Clipper의 옵션으로 이동하면 됩니다.
00:09:34방금 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭했습니다.
00:09:35왼쪽의 'Default'라고 된 부분에서
00:09:38저는 저만의 새 템플릿을 만들었지만,
00:09:39원하신다면 기본(Default)을 그대로 쓰셔도 됩니다.
00:09:42여기 'Location'과 'Note location'이라고 적힌 부분에서
00:09:47그 위치를 'clippings'에서 'raw'로 변경해야 합니다.
00:09:52그러면 Web Clipper를 사용할 때
00:09:54자동으로 raw 폴더로 들어가게 됩니다.
00:09:56이제 Obsidian Web Clipper 확장 프로그램과
00:09:59이미지 커뮤니티 플러그인을 활용하면,
00:10:01인터넷상의 어떤 웹페이지라도
00:10:04우리 위키에 사용될 마크다운 파일로 바꿀 수 있습니다.
00:10:08하지만 이건 하나의 데이터 통로일 뿐입니다.
00:10:10수동으로 하는 방식이죠.
00:10:11Claude Code가 힘든 작업을 대신하게 할 수도 있습니다.
00:10:14예를 들어 제가 Claude Code 스킬에 대한
00:10:16위키를 만들려고 한다고 해봅시다.
00:10:17그래서 Claude Code에게 말했습니다.
00:10:18"Claude Code 스킬에 대한 위키를 만들어보자."
00:10:20"이미 raw 폴더에 Web Clipper로 가져온
00:10:23정보들을 좀 넣어뒀어."
00:10:25"네가 직접 조사해서 관련 raw 마크다운 파일들을 가져와서
00:10:27그 위키를 생성해줘."
00:10:29그러면 어떻게 될까요?
00:10:30인터넷에 접속해 표준 웹 검색을 사용하고,
00:10:32Claude Code 스킬에 대한
00:10:36그만의 위키를 만들 것입니다.
00:10:37보시다시피 이 raw 폴더와
00:10:40이 전체 raw 파이프라인은 여러분을 위한 것입니다.
00:10:42주로 직접 정보를 넣고 싶을 때 사용하죠.
00:10:44물론 Claude Code에게 시킬 수도 있지만,
00:10:46Claude Code는 조사를 수행하고
00:10:49무엇이 관련 있는지 스스로 판단해서
00:10:50직접 위키를 생성할 수 있을 만큼 충분히 똑똑합니다.
00:10:53이 raw 폴더는 정말로 인간인 여러분이
00:10:55어느 정도의 조직화를 갖추기 위한 용도입니다.
00:10:58그리고 여기 Claude Code가 가져온 결과가 있습니다.
00:10:59Claude Code 스킬 위키를 생성했네요.
00:11:02마스터 인덱스에서 참조된 것을 볼 수 있습니다.
00:11:05그걸 클릭하면,
00:11:07Claude Code 스킬 인덱스로 연결됩니다.
00:11:10현재 네 개의 기사가 있군요.
00:11:12여기 스킬 개요 기사가 있습니다.
00:11:15웹사이트로 연결되기도 하고
00:11:18우리 Obsidian 보관함 내의 다른 기사로도 연결됩니다.
00:11:21'스킬 생태계'를 클릭하면 더 많은 내용이 나옵니다.
00:11:25'주요 스킬'을 클릭하면... 이런 식이죠.
00:11:27기사 간의 경로와 관계가 매우 명확합니다.
00:11:30그것이 무엇을 의미하느냐 하면,
00:11:32Claude Code에게 이러한 주제들에 대해 질문했을 때
00:11:34답변하는 과정이 매우 쉽고
00:11:35비용(토큰)도 저렴해진다는 뜻입니다.
00:11:39그러면 이제 당연한 질문이 생깁니다.
00:11:41우리가 굳이 RAG가 필요할까요?
00:11:43이런 Light RAG 설정을 보면 말이죠.
00:11:45제 지난 몇 개의 Light RAG와 RAG 영상을 보셨다면,
00:11:48Obsidian 설정이 얼마나 간단한지 보고 아마 이럴 겁니다.
00:11:51"음, 왜 굳이 이렇게
00:11:52복잡한 설정을 써야 하지?"
00:11:55라고 말이죠.
00:11:56사실 여러분이 1인 개발자이거나,
00:11:59수천 개의 문서를 다루지 않는
00:12:021인 운영자 혹은 작은 팀이라면,
00:12:04Obsidian이 더 합리적인 선택일 것입니다.
00:12:08가볍고, 굳이 RAG가 필요 없거든요.
00:12:11이런 대형 언어 모델들과
00:12:12Claude Code 같은 도구들은 여러분의 사용 사례에
00:12:16충분히 훌륭합니다.
00:12:17Obsidian RAG와 진짜 RAG의 차이점에 대해
00:12:18시시콜콜 따져볼 수도 있겠지만,
00:12:21진실은 핵심이 '규모'에 있다는 것입니다.
00:12:24수백만 개의 문서로 확장하려느냐 아니냐의 문제죠.
00:12:27특정 규모에 도달하면,
00:12:29제대로 된 RAG 시스템을 쓰는 것이
00:12:32더 저렴하고 빠를 것이기 때문입니다.
00:12:33Claude Code가 여러분이 만든 마크다운 파일 네트워크를
00:12:38아무리 잘 탐색한다고 하더라도 말이죠.
00:12:40하지만 이 질문에 지금 당장
00:12:42정확한 답을 낼 필요는 없습니다.
00:12:44일단 Obsidian 같은 걸로 시작하지 않을 이유가 있나요?
00:12:47그러다 규모가 이 방식이
00:12:48처리할 수 있는 범위를 훨씬 넘어서면,
00:12:51그때 RAG로 옮겨가면 됩니다.
00:12:53사람들이 이 질문에 답하느라 너무 집착하는 것 같은데,
00:12:55그냥 해보세요. 그냥 실험해 보시라는 겁니다.
00:12:58Obsidian 같은 RAG 시스템을 사용하는 데는
00:13:01돈이 들지 않습니다.
00:13:03안 되면 어쩔 수 없는 거죠. 괜찮습니다.
00:13:05그때 가서 Light RAG를 쓰면 되니까요.
00:13:06사람들은 댓글에서 늘 그렇듯
00:13:09이걸로 논쟁하고 싶어 하겠지만, 그냥 해보세요.
00:13:11진짜 RAG 시스템으로 넘어가야 할 시점은
00:13:14어느 순간 아주 명확해질 것입니다.
00:13:16하지만 이 방식의 좋은 점은, 다시 말하지만,
00:13:19대부분의 사람에게 진짜 RAG 시스템은 필요 없다는 겁니다.
00:13:21정말로 필요 없어요, 그렇죠?
00:13:22소규모 비즈니스 팀 상황이라 하더라도 말이죠.
00:13:24그래서 Obsidian 지식 베이스처럼
00:13:27제대로 조율된 시스템을 갖추는 것은
00:13:30대다수 사람에게 큰 도움이 될 것이라고 생각합니다.
00:13:33이번 분석이 여러분께 유용했기를 바랍니다.
00:13:35이 내용에 대해 Andre가 쓴 포스트도 꼭 확인해 보세요.
00:13:37상당히 자세하게 설명되어 있습니다.
00:13:39무료 Chase AI School도 꼭 확인해 보시고요.
00:13:41설명란에 링크가 있는데, 거기에는 모든 프롬프트와
00:13:43이걸 실제로 어떻게 하는지 글로 풀어서 설명해 두었습니다.
00:13:47헷갈리는 부분이 있다면 참고하시고, 언제나처럼
00:13:50그 마스터클래스를 직접 들어보고 싶다면
00:13:52Chase AI Plus를 살펴보세요. 그 외에도,
00:13:54어떠셨는지 의견 남겨주시고 다음에 또 뵙겠습니다.