🕸️ Graph Node
실제 Obsidian 지식그래프
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실제 second-brain(Obsidian) 지식그래프 — 노트가 노드, wikilink가 엣지.
왜 지식그래프인가 — grep·그래프 검색이 더 정확합니다
최신 실증 연구는 LLM 에이전트 검색에서 lexical(grep)·그래프 기반 검색이 벡터 RAG보다 정확도가 높다고 보고합니다. 그래서 벡터 임베딩 대신 grep과 지식그래프 탐색을 검색 기본값으로 씁니다.
- Is Grep All You Need? (Sen et al., 2026 · arXiv:2605.15184) — LongMemEval 116문항 × 4개 에이전트 하네스에서 grep이 벡터 검색보다 대체로 높은 정확도. 다만 검색 방법보다 하네스 설계가 점수를 더 좌우한다는 단서도 함께 제시합니다.
- Microsoft GraphRAG (Edge et al., 2024 · arXiv:2404.16130) — 엔티티 지식그래프와 community 요약이, naive top-k 벡터 RAG가 약한 corpus 전체 주제·관계 질문에서 우위를 보입니다.
벡터 RAG를 전면 부정하는 것이 아니라, 이 규모·용도에서는 grep·그래프가 더 정확하고 가볍다는 판단에 따른 선택입니다.
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vault에 새 학습이 쌓이면, 게이트를 통과한 것만 여기에 더해집니다.