7P by xguru 7달전 | favorite | 댓글 1개
  • 현재 에이전트는 정해진 컨텍스트 윈도우로 제한된 LLM을 사용함
  • Memary는 에이전트가 지식 그래프에 대량의 정보를 저장하고 메모리 모듈을 통해 사용자 지식을 추론하며 의미 있는 응답을 위해 관련 정보만 검색할 수 있도록 함으로써 이러한 한계를 극복
  • 제공 기능
    • 라우팅 에이전트: ReAct 에이전트를 활용하여 여러 도구에서 실행할 쿼리를 라우팅
    • 지식 그래프 생성 및 검색: Neo4j를 활용하여 나중에 검색할 수 있도록 에이전트 응답을 저장하는 지식 그래프를 생성
    • 메모리 스트림: 엔티티 추출을 사용하여 지식 그래프에 저장된 모든 엔티티를 추적. 이 스트림은 사용자의 폭넓은 지식을 반영
    • 엔티티 지식 저장소: 메모리 스트림의 모든 엔티티를 그룹화하고 순서를 지정하여 상위 N개의 엔티티를 컨텍스트 창으로 전달. 이 지식 저장소는 사용자의 지식의 깊이를 반영

메인 컨트리뷰터가 한국분이시군요 ;)