2026-08-10

Copilot에는 기억이 없다 — RAG가 실패하는 이유와 LLM Wiki가 이를 해결하는 방법

Microsoft Copilot은 데모에서 놀라울 만큼 똑똑해 보일 수 있습니다. 프로젝트 문서를 찾고, 정책을 요약하고, SharePoint에서 정보를 추출하며, 엔터프라이즈 콘텐츠를 연결해 그럴듯한 답변을 만들어 낼 수 있습니다. 하지만 그 경험의 이면에는 근본적인 아키텍처상의 한계가 숨어 있습니다. 바로 검색은 기억이 아니라는 점입니다. Copilot은 조직 전체를 검색할 수 있지만, 그것이 곧 조직에 대한 지속적인 이해를 구축했다는 뜻은 아닙니다. 이번 심층 분석에서는 정보를 검색하는 것과 조직의 지식을 실제로 축적하고 정리하는 것의 차이를 살펴봅니다. 검색 증강 생성(RAG)의 작동 방식, 질문이 연속성과 맥락을 요구할 때 전통적인 RAG 아키텍처가 신뢰하기 어려워지는 이유, 그리고 떠오르는 LLM Wiki 접근 방식이 엔터프라이즈 AI를 위한 근본적으로 다른 지식 계층을 제공할 수 있는 이유를 다룹니다. COPILOT은 기억하지 않고 검색한다 — 이 경험은…

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Your Copilot Has No Memory — Why RAG Fails and LLM Wiki Fixes It (English)