개발 일상 | 백엔드 김승원의 실무 노트

카파시의 LLM Wiki + Graphify 완벽 정리 - 토큰 71.5배 절감, AI 세컨드 브레인 만드는 법

들어가며2026년 4월, Andrej Karpathy가 GitHub gist 하나를 올렸습니다. 파일 이름은 llm-wiki.md. 단 며칠 만에 별 5,000개를 받으며 화제가 된 이 글은 "LLM 시대의 위키를 어떻게 만들 것인가"라는 한 가지 질문을 던졌습니다. 그리고 48시간 뒤, Graphify라는 이름의 오픈소스 도구가 그 아이디어를 그대로 구현해서 등장했습니다.Graphify의 헤드라인 수치는 단 하나, "세션당 토큰 71.5배 절감". Claude Code 같은 AI 코딩 어시스턴트에서 매번 수십 개의 파일을 다시 읽으며 컨텍스트를 채우는 비효율을, 한 번 만든 지식 그래프를 재활용하는 방식으로 끊어내겠다는 발상입니다.이번 글은 다음 흐름으로 갑니다.Karpathy가 던진 화두 - LLM ..

들어가며2026년 4월 3일, OpenAI 창립 멤버이자 전 Tesla Autopilot Director였던 Andrej Karpathy가 X(구 트위터)에 올린 한 장의 게시물이 개발자 커뮤니티를 조용히 뒤흔들었다. 그는 평소처럼 프롬프트 → 컨텍스트 → 하네스 엔지니어링의 진화같은 기술 이야기를 던진 것이 아니라, 훨씬 더 실존적인 주제를 꺼냈다. "나는 요즘 AI로 코드를 짜는 시간보다, 지식을 정리하는 시간이 더 많다."그는 이어서 자신이 몇 달째 돌리고 있는 시스템을 공개했다. 원자료를 한 폴더에 던져 넣으면, LLM이 자동으로 위키를 만들고, 새 자료가 들어올 때마다 기존 문서를 업데이트하고, 개념 간 상호 링크를 유지하는 "살아 있는 지식 저장소". 그의 위키는 단일 주제만으로 이미 약 10..

들어가며Spring 생태계에서 LLM 기반 애플리케이션을 구축하려면 각 AI 제공자의 SDK를 직접 다루거나, LangChain 같은 Python 프레임워크로 우회해야 했습니다. Spring AI는 이러한 격차를 해소하기 위해 등장한 공식 스프링 프로젝트로, ChatGPT, Claude, Ollama 등 다양한 AI 모델을 Google Gemma 4 완벽 정리 스프링 방식(추상화, DI, 자동 설정)으로 통합할 수 있게 해줍니다. 이번 글에서는 Spring AI의 핵심 개념을 살펴보고, RAG(Retrieval Augmented Generation), Function Calling, 벡터 DB 연동까지 실무에서 바로 활용할 수 있는 예제를 다루겠습니다.1. Spring AI 핵심 개념의존성 설정// bu..