하네스×RAG
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좋은 스킬을 모으는 게 아니라, 스킬 라이브러리를 길러야 한다 — 에이전트 수명주기 관리와 실록의 레퍼런스 거버넌스
에이전트에 스킬을 붙이는 시대 — 그런데 문제는 추가하는 순간이 아니라 늘어난 다음입니다. 2026 서베이 논문 ‘Dynamic Agent Skills’의 8단 수명주기를…
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좋은 모델이 아니라 좋은 하네스가 성과를 만든다 — 하네스 엔지니어링과 실록 구조 매핑
Lilian Weng의 하네스론을 잣대로 한국형 LLMOS 하네스 실록(Sillok)의 구조를 한 칸씩 매핑한 백서. 제어면/지식면 분리, GEPA·SORL 이중 학습 루프, 제안-전용…
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AI는 그럴듯하게 틀립니다 — 하네스×RAG로 기업을 컨설팅한 네 현장의 기록
AI는 90%를 맞히고, 가장 공식적으로 보이는 마지막 10%를 지어냅니다. 실록(Sillok) 하네스와 검색증강생성(RAG)이 삼성·현대모비스·한 제조 상장사·마인드풀러닝스쿨 네 현장에서 그 10%의 날조를…
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도구를 늘리지 않고, 하네스를 길렀습니다 — 실록(Sillok) 2026 상반기 운영 결산
프롬프트 한 줄이 아니라 하네스를 길렀습니다. 실록(Sillok)이 반년간 무엇을 바꿨는지 실측으로 결산합니다 — 검색증강생성(RAG) 성능 2,397ms→433ms, 고객사 열두 곳 현장…
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Obsidian × LLM 2년 운영 실측 — 4만 노트 개인 RAG의 최종 아키텍처 5층
Obsidian에 지식을 쌓은 지 10년, LLM과 본격 결합해 굴린 지 2년여. 시행착오 끝에 정착한 4만 노트 개인 지식베이스(RAG)의 아키텍처를 5층(저장·검색·서빙·소비·순환)으로…
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My DX CODEX 하네스 & RAG — 내 업무에 맞춘 Codex, 할루시네이션 없이
삼성이 전 직원·DX 부문에 Codex를 도입했습니다. 그런데 그냥 켜면 Codex는 본 적 없는 사내 API·HAL을 그럴듯하게 지어냅니다 — 웹 ChatGPT와…
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사내 지식자산을 RAG로 만드는 법 — 망분리 환경에서 토큰 비용 0으로 시작하는 6단계
회사 안에 쌓인 업무지식을 ‘물어보면 근거와 함께 답하는’ 사내 검색으로 바꾸는 실전 6단계입니다. 핵심은 세 가지 — 데이터를 밖으로 보내지…
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Obsidian 노트를 앱 없이 검색한다 — 오픈소스 byeori(벼리): GPU·클라우드 없는 하이브리드 마크다운 RAG
지난 글에서 노트 4만 개를 5.5배 빠르게 검색한 이야기를 했습니다. 그 마지막 조각 — 말은 달라도 뜻이 같은 노트를 잡아내는…
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LLM이 내 노트 4만 개를 검색하는 두 가지 방법 — ‘직접 읽기’ vs ‘전용 CLI’ 실측, 그리고 둘을 합쳐 5.5배 당긴 하이브리드
AI에게 내 노트 수만 개를 검색시킬 때, ‘LLM이 파일을 직접 읽는’ 방식과 ‘Obsidian 전용 CLI’를 쓰는 방식 — 어느 쪽이…
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구글이 표준으로 만든 ‘AI가 읽는 지식’ — Open Knowledge Format·Obsidian Vault·llm-wiki, 무엇을 어떻게 시작할까
2026년 6월, 구글이 ‘AI가 읽는 지식’의 공개 표준 Open Knowledge Format(OKF)을 내놨습니다. 그런데 그 정체는 10년째 굴려온 Obsidian Vault, Karpathy의…
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