Knowledge Base란?

Knowledge Base(지식 베이스, KB)는 정보를 한곳에 구조화해 모아둔 저장소입니다. 원래는 회사의 고객 응대 매뉴얼이나 사내 위키처럼, 사람이 찾아보는 용도였어요. 그런데 AI 시대로 오면서 의미가 하나 더 붙었습니다. AI가 답할 때 근거로 삼는 “바깥 기억”이 된 거죠.

AI 모델은 학습한 시점까지의 일반적인 지식만 갖고 있습니다. 내 회사 규정이나 내 프로젝트 맥락은 모르죠. 이때 관련 문서를 KB에 모아두고, AI가 답하기 전에 그걸 찾아보게 하면, 모델이 내 상황에 맞는 답을 합니다. 이 방식을 RAG(검색 증강 생성)라고 불러요.

좋은 KB의 조건은 검색의 조건과 같습니다. 문서가 주제별로 잘 쪼개져 있어야 하고, 제목과 키워드가 분명해야 합니다. 그래야 사람이든 AI든 필요한 조각을 정확히 찾아냅니다.

저는 ~/kb라는 개인 지식 베이스를 second brain처럼 굴립니다. 영구적인 사실, 제 생각, 작업 규격을 전부 여기 모아둬요. 그리고 제 AI는 뭘 답하기 전에 항상 이 KB부터 뒤집니다. 인터넷 평균값이 아니라 “제 맥락”으로 답하게 만드는 거죠. AI가 KB를 안 보고 일반론으로 답하려 하면, 저는 다시 “KB부터 봐”라고 시킵니다.