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흩어진 지식을 하나의
Live Demo · 여행 도메인
ACase A
맥락을 아는 AI
맥락을 아는 AI
흩어진 지식을 하나의
맥락으로 조합합니다
140+개 문서를 3축·9노드 구조로 설계했습니다.
질문 하나로 관련 맥락이 먼저 도달합니다.
문제
자료가 흩어져 있으면,
매번 처음부터 찾습니다
1
파일은 있는데 맥락이 없습니다
드라이브에 140+개 문서. 어떤 파일에 무엇이 있는지 기억나지 않아 매번 하나씩 열어봐야 합니다.
2
검색해도 맥락이 끊깁니다
키워드로 파일은 찾지만, 그 파일이 다른 자료와 어떻게 연결되는지는 알 수 없습니다.
3
새 산출물마다 리셋됩니다
강의·워크샵·제안서 — 매번 흩어진 소스를 다시 모으는 것부터 시작합니다.
전환
정리하는 것과
조합되게 만드는 것은 다릅니다
폴더에 넣으면 보관입니다. 의미 단위로 쪼개 넣으면 재사용입니다. 질문만 하면 필요한 맥락이 먼저 도달합니다.
보관
폴더 + 키워드
파일 이름을 기억해야 찾을 수 있습니다.
조합
맥락 + 질문
질문하면 관련 문서가 자동으로 엮입니다.
이 사례는 1인 사용 목적이어서 NotebookLM 을 썼습니다.
조직 규모에서는 폐쇄형 벡터 DB·마이크로 RAG로 같은 구조를 구현합니다.
구조
3개의 축으로 나누고,
목적에 따라 조합합니다
청중과 목적이 달라져도 같은 소스에서 다른 조합이 나옵니다.
Technology
26소스 문서
LLM 원리 · 프롬프트 설계 · AI UX
기술의 본질을 설계자의 시야로 정리한 축.
Business
18소스 문서
파이프라인 자동화 · 빌더 성장 · 수주 전략
문서 기반 DX, RFP 해킹과 역제안.
Leadership
18소스 문서
AX 조직 설계 · 오케스트레이터 · 예산 해킹
AI를 조직에 정착시키기 위한 저항 극복과 ROI 재정의.
실제 화면
질문하면 맥락이 조합되어
바로 답이 나옵니다
140+개 문서 중 관련된 것만 자동으로 선별·조합합니다. 8분 걸리던 탐색이 3초로.
1질문 입력
2관련 소스 자동 선별
NotebookLM이 맥락을 조합해 즉시 응답하는 실제 화면
효과
찾는 시간이 사라지면,
만드는 시간만 남습니다
도구를 새로 만든 것이 아닙니다. 이미 가진 자료를 구조화했을 뿐인데 산출물 생산 속도가 달라집니다.
99.4%
탐색 시간 단축
평균 8분+ 걸리던 탐색이 3초로
산출물 초안 속도
×5전강의 1건 준비에 소스 수집부터 반나절
후구조화된 맥락에서 초안 1시간
내
지식 재사용률
60%+전같은 자료를 매번 다시 찾고 다시 읽음
후한 번 구조화하면 모든 산출물에서
반복 활용
Case B 연결
자료를 찾는 문제가 해결되면,
다음 병목은 "찾은 자료로 어떻게 판단하느냐"입니다.
Next Step
우리 조직의 문서도
맥락으로 연결할 수 있습니다
흩어진 문서가 맥락으로 바뀌는 과정,
30분 통화로 먼저 짚어봅니다.
통화 전에: 자주 쓰는 문서 30개만 떠올려 오시면 됩니다.
lee310wk@gmail.com · 응답 24시간 이내