소개
정혜지 스터디장님의 제텔카스텐, 시맨틱 검색, 온톨로지 강의/실습 내용이 휘발되기 전에 요약 정리 해봅니다.
진행 방법
아이폰 녹음 및 전사, 챗지피티 요약
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AI 워크스페이스 4주차 정리: 좋은 연결(링커) + 시멘틱 검색(PKM 서치) + 온톨로지(다음 단계)
오늘은 “노트가 많아질수록 지식이 복리로 불어난다”를 연결(링크)과 의미 검색(시멘틱) 관점에서 체감한 시간이었습니다.
특히 “연결은 많을수록 좋다”가 아니라, 연결마다 ‘구체적 이유’가 있어야 좋은 연결이라는 메시지가 가장 크게 남았습니다.
1) 좋은 연 결 vs 나쁜 연결 (핵심 요약)
✅ 좋은 연결
연결 이유가 구체적이고 명확함
“왜 연결되는지”가 한 문장으로 설명 가능
나중에 AI가 맥락을 읽을 때 애매함이 줄어듦
예시(강의에서 소개된 방식)
AI 업무 자동화 아이디어↔프롬프트 엔지니어링 정리
→ “아이디어의 핵심인 AI 활용법을 다룬 노트”AI 업무 자동화 아이디어↔업무 자동화 사례 모음
→ “아이디어의 실제 적용 사례를 참고한 자료”AI 업무 자동화 아이디어↔딥워크 독서 노트
→ “자동화로 확보한 시간 활용 방법론”
❌ 나쁜 연결
태그를 그냥 섞어 넣기
복붙하듯 대충 연결
“관련 있음” 수준의 모호한 이유
비슷한 주제라는 말만 반복
정리: 연결은 “많이”보다 “정확하게”. 연결 이유가 구체적일수록 AI가 맥락을 더 잘 읽습니다.
2) 왜 연결이 ‘복리’가 되는가?
노트가 늘면 연결은 기하급수로 늘어납니다.
노트 10개 → 연결 약 45개
노트 50개 → 연결 약 1,225개
노트 100개 → 연결 약 4,950개
즉, 노트가 쌓일수록 ‘노트 자체’보다 ‘관계’가 자산이 됩니다.
다만, 이걸 수기로 만들면 너무 고단하니 자동 연결(링커 스킬)이 의미가 커집니다.
3) 실습: 스킬 설치 흐름 (초보 기준 초간단)
구글 드라이브에서 압축 파일 다운로드
압축 해제 후 폴더 2개 확인(예:
Zettelkasten Linker,PKM Search)VS Code(또는 Antigravity)에서 내 워크스페이스 폴더 열기
스킬 폴더를 워크스페이스로 드래그 앤 드롭
“Add 할까요?” → Add / “신뢰할까요?” → Trust
Claude(또는 클코)에서 자연어로 실행
“이 노트 관련 노트 연결해줘”
“Zettelkasten linker로 관련 노트 연결해줘”
4) 시멘틱 검색이 왜 중요한가?
키워드 검색은 “단어 일치”만 찾습니다.
하지만 노트가 많아지면 AI가 전체를 다 못 읽고 일부만 훑고 “이것뿐이에요”가 되기 쉽습니다.
시멘틱 검색(의미 검색)은
텍스트를 벡터(숫자 좌표)로 바꿔 저장(인베딩)
질문도 벡터로 바꿔서
의미가 가까운 문서를 유사도로 찾아줍니다.
즉 AI / 인공지능처럼 표현이 달라도 의미가 같으면 잡아냅니다.
5) PKM Search (Gemini File Search) 흐름 요약
내 워크스페이스의 마크다운(.md) 파일을 업로드(싱크 스크립트)
Gemini가 인베딩 생성(벡터화)
“AI 활용법 찾아줘” 같은 질문을 벡터로 변환
벡터DB(스토어)에서 유사도 기반으로 결과 반환
스토어/우선순위가 중요한 이유
노트가 늘수록 검색 범위가 넓어짐 → 비용/시간 증가
그래서 스토어를 나누고 우선순위를 줘야 효율적
예시 우선순위 감각
00 시스템/템플릿: 낮음(혹은 제외)
10 프로젝트/현재 작업: 높음
20 인사이트/핵심: 최상
50 데일리/기록: 중간
아카이브: 낮음
6) 온톨로지: “시멘틱의 다음 단계”(100개 이상에서 고려)
시멘틱 검색은 객관적 의미 기반이라면,
온톨로지는 내 관점(가중치/중요도)를 반영합니다.
구성 요소(강의에서 소개된 관점)
개념(핵심 노트)
관계(연결 구조)
가중치(내게 중요한 정도)
예시로 “브랜딩” 검색을 할 때
시멘틱만 쓰면: “브랜딩 단어가 많이 나온 문서”가 상위로 뜸
온톨로지 적용하면: “내게 핵심 허브노트(브랜딩은 아카이빙이다)”가 상위로 뜸
→ ‘나에게 의미 있는 결과’로 재정렬됨
7) 오늘의 개인 인사이트(느낀 점)
연결이 ‘많으면 좋다’가 아니라, 연결 이유가 구체적일수록 AI가 똑똑해진다는 걸 확실히 이해했습니다.
시멘틱 검색은 “노트가 많아질수록 필수”가 되는 느낌이었습니다.
온톨로지는 “처음부터 설계”라기보다, 노 트가 충분히 쌓인 뒤 귀납적으로 떠오르는 다음 단계라는 말이 와닿았습니다.
기술보다 결국 “나를 찾아가는 기록”이 더 인간적으로 크게 다가왔습니다. (AI를 통해 무의식/습관/선호가 보이는 경험)
8) 다음 액션 (제가 할 것)
앞으로 노트 연결을 만들 때, 링크 옆에 연결 이유 1문장을 반드시 남기기
노트 100개를 목표로 만들면서 스토어 우선순위도 함께 설계하기
시멘틱 검색이 충분히 돌아가기 시작하면, 그때 허브노트/정체성 렌즈(온톨로지)를 고민하기
결과와 배운 점
20기 AI워크스페이스 스터디에서 클로드코드 이용하여, VS 코드와 옵시디언에 저장하는 것이 끝인 줄 알았는데 지식의 기록은 끝이 없다.
그 위에 제텔카스텐이 있고 그 보다 한 수 위인 시맨틱 검색, 그 보다 더 위인 온톨로지가 있다는 것을 알게 되었다
과정 중에 어떤 시행착오를 겪었나요?
클로드 코드 덕분에 제텔카스텐까지는 실습에 따라 갈 수 있었지만, 클로드 코드가 시맨틱 검색(PKM-SEARCH)은 찾아 주지 못하여 실습을 따라 갈 수 없었다.
영화 예고편 보듯이 감상을 했다.
21기를 기약해 본다
