[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -1,66 +1,182 @@
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id: wiki-2026-0508-knowledge-synthesis
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title: Knowledge synthesis
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title: Knowledge Synthesis
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category: 10_Wiki/Topics
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status: needs_review
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [P-Reinforce-AUTO-KNSY-001]
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aliases: [지식 종합, Synthesis, Information Integration]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.92
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tags: [auto-reinforced, knowledge-synthesis, synthesis, information-Processing, integration, creativity]
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confidence_score: 0.9
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verification_status: applied
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tags: [research, knowledge, synthesis, methodology, llm]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-04-20
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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tech_stack:
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language: python
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framework: rag
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# [[Knowledge synthesis|Knowledge synthesis]]
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# Knowledge Synthesis
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> "지식의 화학 반응: 서로 다른 출처에서 온 파편화된 정보들을 단순히 모으는 게 아니라, 그들 사이의 숨겨진 맥락을 찾아 연결하고 융합하여 원래 없던 '새로운 통찰과 지혜'를 창조해내는 고차원적 인지 연금술."
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## 매 한 줄
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> **"매 synthesis = 차이의 통합"**. 여러 source 의 fragmented knowledge 를 단일 coherent representation 으로 통합하는 process. 2026 LLM 시대에 RAG + structured extraction + cross-document reasoning 이 표준 toolchain.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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지식 합성(Knowledge synthesis)은 여러 개별 지식을 통합하여 더 큰 체계를 만드는 과정입니다.
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## 매 핵심
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1. **3대 단계**:
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* **Deconstruction**: 정보를 최소 단위의 개념으로 분해. ([[Analysis|Analysis]]와 연결)
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* **Association**: 서로 다른 개념들 사이의 인과성이나 유사성 발견. ([[Concept Mapping|Concept Mapping]]와 연결)
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* **Integration**: 연결된 개념들을 하나의 논리적 서사나 이론으로 결합.
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2. **왜 중요한가?**:
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* 정보 과잉의 시대에서 중요한 것은 개별 사실의 암기가 아니라, 그 사실들을 엮어 세상의 큰 그림을 이해하고 문제를 푸는 '합성 능력'이기 때문임. ([[Interdisciplinary-Research|Interdisciplinary-Research]]의 핵심 능력)
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### 매 5-step pipeline
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1. **Acquisition**: search / scrape / corpus collection.
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2. **Extraction**: structured fact / claim 추출.
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3. **Alignment**: same entity / concept matching across sources.
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4. **Integration**: conflict resolution + gap filling.
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5. **Presentation**: report / map / model.
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌**: 과거에는 전문가 개개인의 뇌 속에서만 일어나는 '암묵적 정책'이었으나, 현대 정책은 디지털 도구와 AI를 활용하여 누구나 지식의 연결을 시각화하고 협업하여 합성하는 '공유 지식 합성 정책'으로 진화함(RL Update).
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- **정책 변화(RL Update)**: 거대 언어 모델 자체가 인류의 방대한 지식을 기계적으로 합성(Synthesized)하여 내놓는 '지능 합성 엔진 정책'이 됨에 따라, 인간은 AI가 놓친 미세한 맥락 정책을 보완하는 최종 합성자 역할을 수행함.
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### 매 synthesis types
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- **Aggregative**: meta-analysis, systematic review.
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- **Interpretive**: thematic synthesis, narrative review.
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- **Generative**: 새 framework / theory 제시.
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- [[Analysis|Analysis]], [[Concept Mapping|Concept Mapping]], [[Interdisciplinary-Research|Interdisciplinary-Research]], [[Knowledge-Structure|Knowledge-Structure]], [[Flow-State|Flow-State]]
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- **Modern Tech/Tools**: Obsidian, Roam [[Research|Research]], Mind maps, AI-based literature review tools.
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### 매 응용
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1. Systematic literature review.
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2. Competitive intelligence.
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3. Wiki / knowledge graph build-out.
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4. Investigation reporting.
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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## 💻 패턴
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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### RAG synthesis pipeline
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```python
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from anthropic import Anthropic
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import chromadb
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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client = Anthropic()
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db = chromadb.Client().create_collection("docs")
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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def synthesize(question: str, k=8):
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docs = db.query(query_texts=[question], n_results=k)["documents"][0]
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context = "\n---\n".join(docs)
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return client.messages.create(
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model="claude-opus-4-7",
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max_tokens=4096,
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system="Synthesize the sources. Cite [N]. Note conflicts.",
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messages=[{"role": "user", "content": f"Q: {question}\nSources:\n{context}"}],
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).content[0].text
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```
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- **정보 상태:** needs_review
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- **출처 신뢰도:** A
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- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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### Structured extraction
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```python
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from pydantic import BaseModel
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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class Claim(BaseModel):
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statement: str
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source: str
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confidence: float
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contradicts: list[str] = []
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- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
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- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
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- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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||||
def extract_claims(text: str, source: str) -> list[Claim]:
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resp = client.messages.create(
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model="claude-opus-4-7",
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max_tokens=2048,
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system="Extract atomic claims as JSON list of {statement, confidence}.",
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messages=[{"role": "user", "content": text}],
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)
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return [Claim(source=source, **c) for c in json.loads(resp.content[0].text)]
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```
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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### Entity alignment
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```python
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from sentence_transformers import SentenceTransformer
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import numpy as np
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| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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|------|-----------|-----------|--------|
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| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
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model = SentenceTransformer("all-MiniLM-L6-v2")
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||||
def align(entities_a, entities_b, threshold=0.85):
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emb_a = model.encode(entities_a)
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||||
emb_b = model.encode(entities_b)
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||||
sim = emb_a @ emb_b.T / (np.linalg.norm(emb_a, axis=1)[:, None] *
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||||
np.linalg.norm(emb_b, axis=1)[None, :])
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||||
pairs = []
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||||
for i, j in zip(*np.where(sim > threshold)):
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||||
pairs.append((entities_a[i], entities_b[j], sim[i, j]))
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return pairs
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||||
```
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||||
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||||
### Conflict detection
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```python
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def detect_conflicts(claims: list[Claim]) -> list[tuple]:
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pairs = []
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for i, c1 in enumerate(claims):
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||||
for c2 in claims[i+1:]:
|
||||
resp = client.messages.create(
|
||||
model="claude-haiku-4-5",
|
||||
max_tokens=10,
|
||||
messages=[{"role": "user",
|
||||
"content": f"Contradict?\nA: {c1.statement}\nB: {c2.statement}\nYes/No"}],
|
||||
)
|
||||
if "yes" in resp.content[0].text.lower():
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||||
pairs.append((c1, c2))
|
||||
return pairs
|
||||
```
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||||
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||||
### Hierarchical summarization
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||||
```python
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||||
def hier_summarize(docs: list[str], chunk=4) -> str:
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||||
if len(docs) <= 1:
|
||||
return docs[0] if docs else ""
|
||||
summaries = []
|
||||
for i in range(0, len(docs), chunk):
|
||||
merged = "\n".join(docs[i:i+chunk])
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||||
s = spawn_summarize(merged)
|
||||
summaries.append(s)
|
||||
return hier_summarize(summaries, chunk)
|
||||
```
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||||
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||||
### Citation graph build
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||||
```python
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||||
import networkx as nx
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def build_graph(claims: list[Claim]) -> nx.DiGraph:
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g = nx.DiGraph()
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||||
for c in claims:
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g.add_node(c.statement, source=c.source, conf=c.confidence)
|
||||
for contra in c.contradicts:
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||||
g.add_edge(c.statement, contra, type="contradicts")
|
||||
return g
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||||
```
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## 매 결정 기준
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| 상황 | Approach |
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|---|---|
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| 수십 개 sources | RAG + hierarchical summarize |
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| Conflicting claims | Structured extraction + LLM judge |
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| Novel framework needed | Generative synthesis |
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| Quantitative pooling | Meta-analysis stats |
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**기본값**: RAG + structured extraction + claim graph.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Research Methodology]] · [[Information Retrieval]]
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- 변형: [[Systematic Review]] · [[Meta-Analysis]]
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- 응용: [[RAG]] · [[Knowledge Graph]]
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||||
- Adjacent: [[Critical Thinking]] · [[Sense-Making]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: literature review, competitive analysis, contradictory source reconciliation.
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**언제 X**: domain-novel concept invention without grounding — hallucination 위험.
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## ❌ 안티패턴
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- **Cherry-picking**: 매 confirming source 만 select.
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- **Source-blind synthesis**: citation 없이 claim 통합 → traceability 상실.
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- **Premature consensus**: conflict 무시하고 단일 narrative.
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- **Hallucinated alignment**: LLM 이 entity 임의 동일시.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (PRISMA 2020, Cochrane Handbook 6.4, Anthropic RAG cookbook).
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- 신뢰도 A.
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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|---|---|
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — 5-step pipeline + RAG/extraction 패턴 |
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Reference in New Issue
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