일상 대화에서 나의 판단을 복제하고, 클라우드 AI가 읽을 수 없는 RAG를 유지하며, 8개 AI의 사각지대를 수집하는 개인 AI (2026년
요약
본 글은 사용자의 일상 대화에서 '판단'을 학습하고 이를 개인 RAG로 유지하며, 주요 AI 모델들이 놓치는 지식(사각지대)을 수집하는 개인 AI 시스템에 대한 내용을 다룹니다. 이 시스템은 여러 클라우드 AI 모델의 강점을 결합하여 비용 효율적으로 작동하도록 설계되었습니다.
핵심 포인트
- 사용자의 '판단' 자체를 학습하고 소유권을 주장하는 것이 핵심입니다.
- 클라우드 AI가 접근할 수 없도록 개인 RAG 경로를 유지합니다.
- 8개 주요 AI 모델이 놓치는 지식(사각지대)을 체계적으로 수집합니다.
- 다양한 클라우드 AI 모델들을 병렬 레인으로 분산 처리하여 비용 효율성을 높였습니다.
그들의 지능을 임대하고, 당신의 기억을 소유하세요.
저의 개인 AI가 다른 점은 세 가지입니다:
- 매일 스스로 더 날카로워지는 저 자신(나)의 복제본. 판단 소유권 모듈(judgment-ownership module)이 저의 일상 대화에서 제가 어떻게 결정하는지 학습합니다. 저는 추가적인 노력을 하지 않습니다. 제가 많이 이야기할수록, 복제본은 점점 더 가까워집니다.
- 클라우드 AI는 쓸 수는 있지만 절대 읽을 수 없는 개인 RAG(Retrieval-Augmented Generation). 프롬프트 규칙이 아닙니다. 단순히 경로 자체가 없습니다.
- AI의 사각지대 모음집. 8개의 선도적인 AI가 알지 못하는 사실뿐만 아니라, 그들이 알아차리지 못하는 것들까지 포함합니다. 이 중 상당 부분은 일본 특유의 상식으로, 모든 일본 사람이 당연하게 여기지만 AI는 놓치는 것입니다. 제가 하나를 발견하면 그것을 지적하고 확인하도록 만듭니다. 결국 스스로 잡아낼 수 없었다는 것이 밝혀지는 순간, 플래그가 지정되고 파일로 저장됩니다. AI NOBORU가 이러한 것들을 AI 사각지대로 수집합니다.
저는 세 아이의 싱글 대디이자 전업주부입니다. 또한 제 회사를 운영하고 투자도 합니다. 저는 AnythingLLM이나 프레임워크, 기존 패키지 없이 이것을 혼자 만들었습니다. 클라우드 AI 모델과 제가 직접 작성한 코드로 구성되어 있습니다. 다이어그램과 세부 사항은 여기에서 확인하세요: https://www.aiofonesown.com/lab/ainoboru/en/
2026년 10월 4일 기준으로 각 부분이 어떻게 작동하는지 설명합니다.
- 복제본: 기억이 아닌 판단(judgment).
모듈은 저의 일상 대화를 읽고 제가 무엇을 선택했고, 무엇을 거절했으며, 그 이유가 무엇인지 기록합니다. 이것이 RAG에 들어가며, 다음에 제가 이야기하는 어떤 모델—Claude, GPT 또는 Gemini—도 이를 맥락 속에서 답변합니다. 목표는
데이터가 외부로 나가지 않으면서 클라우드 AI의 강력함을 누릴 수 있습니다.
3. 사각지대 수집(Blind-spot collection).
Claude, GPT, Gemini, Grok, DeepSeek, Qwen, Mistral, PLaMo는 세션이나 자체 메모리에 저장된 것을 기억합니다. 하지만 그들 중 누구도 알지 못하는 것들이 있고, 그들이 모두 놓치는 것들도 있습니다. 제가 그런 것에 부딪히면 그것을 지적하고 그들에게 조사하도록 요청합니다. 오직 그때서야, 그들이 찾아보거나 듣지 않고는 도달할 수 없었다는 것이 분명해질 때, 그것이 플래그가 지정되어 알려진 사각지대로 기록됩니다. 많은 것들이 일본과 관련된 것입니다: 모든 일본인이 공유하는 일상적인 상식인데, AI들은 피상적으로 답변하거나 완전히 놓칩니다. 이 수집품은 오직 저와 AI NOBORU만이 알고 있는, 그리고 8개 AI가 놓친 것을 담고 있습니다. AI NOBORU는 이것들을 AI 사각지대로 수집합니다.
그리고 구축 방식: 하나의 채팅에서 구동되는 44개의 병렬 레인(lane).
14개의 Codex 레인, 20개의 Claude Code 레인, 10개의 Gemini 레인이 각각 다른 모델을 실행할 수 있습니다. 저는 오직 Claude Desktop 채팅에서 Opus와만 대화합니다. 그것이 작업을 레인들로 분산하고 그곳에 보고합니다. 이는 하나의 비싼 두뇌에 비용을 지불하는 대신, 여러 최고의 클라우드 AI 모델들을 적은 돈으로 열심히 작동하게 만듭니다.
원칙은 변하지 않았습니다: 모델들은 교체 가능한 부품이며, 메모리는 당신이 소유하는 것입니다. 차이점은 '메모리'가 단순히 나에 대한 사실만을 의미하는 것이 아니라, 이제는 나의 판단을 의미한다는 것입니다.
출처. 지난 6월에 저는 AnythingLLM을 기반으로 한 2020년 Intel iMac에서 개인 AI를 구축한 초보자 세팅에 대해 여기에 게시했습니다. 그것은 책이 되었고, Udemy 강좌가 되었으며, Gumroad의 템플릿 팩이 되었습니다. 제가 지금 운영하는 것은 그 것에서 성장한 다른 시스템이며, 자체 RAG와 자체 메모리를 가지고 있습니다. 이것은 제가 완전히 스스로 구축한 개인 AI 시스템입니다.
이것에 대한 참고 사항. 이 시스템은 판매용이 아닙니다. 제품도 없고, 저장소(repo)도 없고, 가입 신청도 없으며, 대기자 명단도 없습니다. 저는 제 삶을 있는 그대로 좋아하고 그렇게 유지하고 싶습니다. 이것은 2026년에 한 사람이 무엇을 구축할 수 있었는지에 대한 기록된 자료일 뿐입니다.
만약 당신이 단순히 지나치는 것이 아니라 이 시스템을 진정으로 깊이 생각해보려고 한다면, 시간이 허락하는 대로 디자인 질문에 답해 드릴게요. 하지만 제 하루는 세 아들을 키우고 중견 기업의 결정을 내리는 데 우선 쓰입니다. 웹사이트에서 이미 다루고 있는 내용은 답변할 시간이 없으니, 먼저 읽어보신 후에 질문해주세요: https://www.aiofonesown.com/lab/ainoboru/en/
제출자 /u/AIofOnesOwn
[링크] [댓글]
AI 자동 생성 콘텐츠
본 콘텐츠는 Reddit AI Engineering의 원문을 AI가 자동으로 요약·번역·분석한 것입니다. 원 저작권은 원저작자에게 있으며, 정확한 내용은 반드시 원문을 확인해 주세요.
원문 바로가기