개요
Neuradex는 4가지 데이터 타입으로 AI 에이전트의 기억을 구조화합니다. 각각 다른 역할을 가지며, 조합되어 강력한 기억 시스템을 형성합니다.| 타입 | 역할 | 특징 |
|---|---|---|
| Episode | 발생한 일의 원본 기록 | 시계열로 축적 |
| Topic | Episode의 그룹화 및 요약 | 선택사항 |
| Knowledge | 확정된 사실 및 엔티티 | 항상 최신 상태 반영 |
| SourceContent | 문서 청크 | 원본 참조 유지 |
구조화된 기억이 해결하는 복잡한 문제
- 정보의 최신성 판단
- 결정 경위 추적
- 모순 감지
- 복합적인 질문
질문: “인증 방식이 뭐야?”단순 청크 검색의 경우:
- “JWT 인증 채택” (3개월 전 문서)
- “OAuth2.0으로 변경 예정” (지난달 회의록)
- “인증 방식 검토 중” (6개월 전 메모)
- Knowledge: “인증 방식은 OAuth2.0” (확정 사실・최신)
- Episode: 변경 경위와 이유
- SourceContent: 구현 사양서
Episode
“무슨 일이 있었는지”의 원본 기록. Episode는 모든 대화 및 작업 이력을 시계열로 기록합니다. Neuradex 기억의 기반이 되는 데이터 타입입니다.기록되는 내용
- 대화: 질문과 답변의 교환
- 작업: 코드 수정, 파일 작업
- 이벤트: 에러 발생, 결정 사항
- 상태 변화: 설정 변경, 상태 업데이트
소스
Episode는 다양한 채널에서 생성됩니다.검색
Episode는 단독으로 검색 가능합니다. “지난주에 논의한 내용”, “에러가 발생했을 때의 상황” 등 과거 사건을 되돌아볼 수 있습니다.Topic
Episode의 그룹화 및 요약 (선택사항). 여러 관련 Episode가 있을 때, 이들을 모아 요약을 생성합니다. 모든 Episode를 읽지 않아도 개요를 파악할 수 있습니다.생성되는 경우
- Slack에서의 여러 명의 논의
- 회의 중 연속된 대화
- 관련 메시지 그룹
생성되지 않는 경우
- 단발성 질문
- 혼자 작업 (MCP 등)
- 그룹화할 의미가 없는 경우
모든 Episode가 Topic에 속할 필요는 없습니다. Topic은 어디까지나 “필요할 때 생성되는” 선택적 구조입니다.
검색
Topic은 의미 검색을 지원합니다. “그 논의”, “프로젝트 진행 이야기” 등 모호한 쿼리로도 관련 토픽을 찾을 수 있습니다.Knowledge
확정된 사실 및 엔티티. Knowledge는 “무엇이 사실인지”를 나타냅니다. Episode가 “무슨 일이 있었는지”의 기록이라면, Knowledge는 “지금 어떻게 되어 있는지”의 상태입니다.특징
- 항상 최신: 정보가 업데이트되면 반영됨
- 확정 정보: 애매한 정보가 아닌 확정된 사실
- 자동 추출: Episode, Topic, SourceContent에서 자동 생성
추출 패턴
검색 우선순위
질문에 대해 Knowledge가 최우선으로 참조됩니다. 확정된 Knowledge는 과거 Episode보다 우선됩니다.지식 연결
Knowledge는 다른 Knowledge와 자동으로 연결됩니다. 수동으로 링크를 만들 필요가 없습니다. 모순 감지, 대체(supersedes) 추적, 일반적인 관련성 매핑이 포함됩니다. 이를 통해 문맥 자동 확장과 변경 이력 추적이 가능합니다. 관계 유형과 관리 방법에 대한 자세한 내용은 Knowledge API를 참조하세요.SourceContent
문서 청크. PDF, Markdown, 텍스트 파일 등의 문서를 청크(작은 단위)로 분할하여 저장합니다.특징
- 분할 저장: 큰 문서를 검색하기 쉬운 크기로 분할
- 원본 참조: 원본 문서에 대한 참조 유지
- 벡터 검색: 의미적 유사성으로 검색 가능
지원 형식
- Markdown
- 텍스트 파일
- 기타 문서 형식
데이터 흐름
4가지 데이터 타입은 서로 관련되어 벡터 컬렉션에 통합됩니다.다음 단계
퀵스타트
첫 번째 지식 생성
Knowledge API
SDK로 지식 관리