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AI 메모리
에이전트가 기억하고 잊는 방식을 정리합니다. 단기 메모리와 장기 메모리부터 망각하고 최신화하는 과정까지 시리즈로 이어집니다.
15개의 글
글 목록
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5편: 늘어나는 대화 기록과 토큰(Token) 압박: 메모리 요약(Summarization) 기술 활용법
목차 무한한 대화가 초래하는 토큰 부채와 Stateless의 한계 대화 요약 기법이 마주하는 두 가지 핵심 오해와 비용적 모순 맥락 손실을 방지하는 하이브리드 메모리와 계층적…
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4편: 세션 메모리와 사용자 프로필 저장: 다중 사용자 환경에서 기억을 안전하게 격리하고 관리하는 방법
목차 단기 세션과 장기 프로필의 성격에 따른 기억 격리 전략 Redis 데이터베이스 SELECT 분할이 보안 격리가 될 수 없는 이유 논리적 접두사 설계와 Redis…
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3편: 벡터 데이터베이스(Vector DB) 맛보기: AI 에이전트가 기억을 숫자로 변환해 초고속으로 검색하는 원리
목차 AI 에이전트가 정보를 기억하고 꺼내는 원리와 벡터 임베딩의 역할 관계형 데이터베이스로 해결할 수 없는 의미 기반 검색의 한계 고차원 가상 공간에서 의미의 유사도를…
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2편: 장기 메모리(Long-term Memory)의 도입: AI에게 영구적인 기억 장치 달아주기
목차 컨텍스트 윈도우 확장의 함정과 장기 메모리가 필요한 진짜 이유 인간의 기억 구조를 모사한 AI 메모리의 세 가지 분화 기억의 과부하를 막는 선별 저장과…
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1편: AI 에이전트가 나를 기억하는 방법: 단기 메모리와 콘텍스트 윈도우의 한계
목차 무제한 컨텍스트 시대에도 AI가 나를 잊어버리는 진짜 이유 AI 에이전트 단기 메모리의 실체와 콘텍스트 윈도우의 작동 원리 100만 토큰이 해결하지 못하는 비용과 성능의…
