RAG는 최종 목표가 아닙니다. 미래의 방향은 AI 에이전트의 메모리에 달려 있습니다. 가능한 가장 간단한 방법으로 이 진화 과정을 분석해 보겠습니다. RAG (2020-2023): - 정보를 한 번 검색하고 응답을 생성합니다. - 의사결정은 없고, 추출과 대응만 있습니다. 문제점: 관련 없는 정보가 자주 추출됩니다. 에이전트 RAG: - 에이전트는 검색이 필요한지 여부를 결정합니다. - 에이전트는 어떤 데이터 소스를 쿼리하기로 선택합니까? - 에이전트의 검증 결과가 유용한가요? - 문제: 읽기 전용 상태로 유지되며 상호 작용을 통해 학습할 수 없습니다. AI 메모리: - 외부 지식 읽기 및 쓰기 - 과거 대화에서 배우세요 - 사용자 기본 설정 및 과거 상황 기억 - 진정한 개인화를 달성하세요 이 정신 모델은 매우 간단합니다. ↳ RAG: 읽기 전용, 일회용 ↳ Agentic RAG: 유틸리티 호출을 통한 읽기 전용 ↳ Agent Memory: 유틸리티 호출을 통한 읽기-쓰기 Agent Memory의 힘은 Agent가 이제 사용자 기본 설정, 과거 대화, 중요한 날짜 등을 "기억"할 수 있다는 사실에 있습니다. 이 모든 내용은 향후 상호 작용을 위해 저장될 수 있습니다. 이를 통해 더 큰 가능성이 열립니다. 바로 지속적인 학습입니다. 에이전트는 더 이상 훈련 시간에 동결되지 않고, 각 상호작용에서 지식을 축적하고 재훈련 없이도 시간이 지남에 따라 개선될 수 있습니다. 메모리는 정적 모델과 진정한 적응형 AI 시스템 간의 다리 역할을 합니다. 물론, 항상 순탄했던 것은 아닙니다. 메모리는 RAG가 이전에 겪어보지 못한 과제를 안겨줍니다. 즉, 메모리 손상, 무엇을 잊을지 결정하고, 여러 메모리 유형(절차적, 맥락적, 의미적)을 관리하는 것입니다. 이런 문제를 처음부터 해결하는 것은 어렵습니다. 에이전트에게 인간과 같은 기억을 부여하고 싶다면 실시간 지식 그래프를 구축하기 위한 오픈소스 프레임워크인 Graphiti를 확인해보세요. 링크는 다음 트윗에 있습니다!
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