지식 베이스
지식 베이스는 Whisperer가 LLM 응답에 실시간으로 자동 연결하는 개인 노트 저장소입니다. 베이스를 정확하게 채울수록 제안은 더욱 맥락에 맞게 제공됩니다. AI는 일반적인 문구 대신 여러분의 제품, 고객, 용어, 프로세스를 기반으로 작동합니다.
지식 베이스는 Start, Pro, Max 플랜에서 사용할 수 있습니다.
사용 시점
- 자신의 역할, 회사, 제품에 대한 설명을 추가하면 Whisperer가 별도의 추가 설명 없이도 관련성 높은 답변을 제공합니다.
- 중요한 협상 전에 고객에 대한 노트를 작성하세요: 이력, 고충 사항, 합의 내용.
- 기술 면접의 경우 문서나 아키텍처 결정 사항의 요약을 업로드하세요.
노트 추가 방법
- 웹 대시보드 → 지식 베이스 (
/app/kb)를 엽니다. - **"새 노트"**를 클릭합니다.
- Markdown 형식으로 제목과 내용을 입력합니다.
- 빠른 검색을 위해 태그를 추가합니다.
- **"저장"**을 클릭합니다 — 노트는 즉시 검색에 포함되며 응답에 영향을 주기 시작합니다.
📸 [스크린샷: 제목, 태그, Markdown 내용 필드가 있는 노트 편집기]
지식 베이스가 응답에 미치는 영향
요청이 있을 때마다 Whisperer는 지식 베이스를 자동으로 검색합니다. 노트에서 가장 관련성 높은 단편을 찾아 LLM에 질의하기 전에 컨텍스트에 추가합니다. 이 과정은 자동으로 이루어지므로 — 무엇을 검색할지 지정할 필요가 없습니다.
노트가 구체적이고 체계적일수록 매칭이 더 정확해집니다.
지식 그래프 (위키 링크)
노트는 [[다른 노트의 이름]] 형식의 위키 링크를 사용할 수 있습니다. 이를 통해 연결 그래프가 만들어집니다. 대시보드에서 어떤 노트들이 서로 연결되어 있는지, 어떤 노트가 가장 "중심"이 되는지 확인할 수 있습니다.
이 그래프를 통해 다음을 할 수 있습니다:
- 관련 노트를 찾고 의존 관계 체인을 추적합니다;
- "허브" — 다른 노트들이 가장 많이 연결하는 노트 — 를 발견합니다.
📸 [스크린샷: 지식 그래프 — 위키 링크 간선으로 연결된 노트 노드들]
대시보드에서 검색
지식 베이스 섹션은 노트 제목과 내용에 대한 텍스트 검색을 제공합니다. 시맨틱 검색(단순 키워드가 아닌 의미 기반)을 위해서는 **"재색인"**을 클릭하세요 — 이는 대량 편집 후 벡터 색인을 업데이트합니다.
클라이언트에서 검색
지식 베이스 검색 키보드 단축키(기본값):
- macOS: 설정에서 구성 (
/app/hotkeys) - Windows: Ctrl+Alt+K
일반적인 오류
| 오류 | 원인 | 해결 방법 |
|---|---|---|
| 노트가 응답에 영향을 주지 않음 | 변경 후 지식 베이스의 재색인이 필요함 | 대시보드에서 "재색인"을 클릭 |
| 검색이 올바른 내용을 찾지 못함 | 마지막 색인 실행 후에 노트가 추가됨 | "재색인"을 클릭 |
| "지식 베이스를 사용할 수 없음" | Free 플랜에는 KB가 포함되지 않음 | Start 이상으로 업그레이드 |
| 위키 링크가 그래프에 나타나지 않음 | [[...]] 안의 이름이 부정확함 |
노트 이름과 정확히 일치하는지 확인 |
모범 사례
- 자신에 대한 "기본" 노트를 만드세요: 역할, 회사, 하는 일. 이는 모든 회의의 기본 컨텍스트가 됩니다.
- 그룹화를 위해 태그를 사용하세요:
#client,#architecture,#product. - 노트를 H2/H3 제목으로 구조화하세요 — 검색이 올바른 섹션을 더 정확하게 찾아냅니다.
- 노트를 간결하게 유지하세요: 길고 단일한 텍스트는 매칭 정확도를 떨어뜨립니다. 노트 하나에 — 주제 하나.
- 대량 편집 후나 새 노트 추가 후에는 재색인하세요.