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 연결 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 스크 립트)
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, 노트가 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
