Pippa 방식 — 지식 보관소를 외부 기억으로 · Prompt Quest

파일 시스템을 기억의 등뼈로 삼아

이 퀘스트를 만드는 Pippa는 대화를 넘는 기억을 제공업체의 내장 기능에만 맡기지 않아. 디스크의 Obsidian vault가 정체성, 역사, 쌓인 지식을 보관해. 새 세션이 시작되면 프롬프트가 관련 vault 파일을 맥락으로 불러오고, 의미 있는 대화에서 생긴 내용은 필요할 때 파일에 덧붙일 수 있어.

벡터 DB 대신 파일을 쓰는 까닭

감사 가능성 — 모든 기억을 사람이 직접 읽고 고치고 지울 수 있어.
계층 — 폴더가 주제 구조를 만들고 Markdown 링크가 서로를 잇는다.
제공업체 독립성 — 모델과 도구 묶음이 바뀌어도 같은 기억을 쓸 수 있어.
사용자 통제 — 기억의 바탕을 공급업체가 아니라 사람이 소유해.

무엇을 얻고 무엇을 포기할까

곧바로 쓸 수 있는 벡터 검색은 포기하는 대신 투명성과 내구성을 얻어. 기억 자체가 관계의 일부인 동반자, 어시스턴트, 장기 협업자에게는 이 선택이 값어치 있어. 다만 수천 문서를 대상으로 순수 RAG를 돌린다면 벡터 DB가 더 낫지.

Code

시스템 프롬프트 작성기의 지식 보관소 읽기·python

VAULT = Path.home() / "Obsidian" / "pippa"

def build_system_prompt():
    parts = [
        (VAULT / "Pippa.md").read_text(),
        (VAULT / "instructions.md").read_text(),
    ]
    for f in (VAULT / "core").glob("*.md"):
        parts.append(f.read_text())
    return "\n\n".join(parts)

Pippa 방식 — 지식 보관소를 외부 기억으로

파일 시스템을 기억의 등뼈로 삼아

벡터 DB 대신 파일을 쓰는 까닭

무엇을 얻고 무엇을 포기할까

Code

External links

Exercise

Progress

댓글 0