개요
사서(Librarian)는 Neuradex에 내장된 AI 어시스턴트입니다. 단순한 챗봇이 아니라, 프로젝트 내의 모든 지식을 참조하면서 질문에 답변하고, 대화에서 발견한 새로운 지식을 스스로 기록합니다.특징
지식 기반 대화
Librarian은 질문을 받으면 프로젝트 내의 지식을 자동으로 검색합니다.- Knowledge: 확정된 사실을 우선적으로 참조
- SourceContent: 문서에서 관련 정보 추출
- Episode: 과거 대화 및 작업 이력도 참조 가능
지식 자동 기록
대화 중 발견된 사실은 Librarian이 자동으로 Knowledge로 기록합니다.대화 이력 저장
모든 대화는 Episode로 자동 저장됩니다. 나중에 “그때 무슨 얘기를 했었는지” 검색할 수 있습니다.컨텍스트 관리
긴 대화에서도 독자적인 기술로 효율적인 메모리 활용을 실현. 관련 정보를 적절히 유지하면서 불필요한 정보는 자동으로 정리됩니다.자율적 에이전트 동작
사서는 단순히 질문에 답하는 것이 아니라, 스스로 판단하여 도구를 호출하고 반복적으로 행동합니다. 내부에서는 독자적인 에이전트 아키텍처가 동작하며, LLM이 도구를 자율적으로 선택·실행하는 루프를 반복합니다. 하나의 질문에 대해 검색→분석→추가 검색→답변이라는 다단계 처리를 자동으로 수행합니다.지식 시맨틱 검색
쿼리 의도를 이해하고 관련 지식을 다단계로 탐색
사실 자동 추출·업데이트
대화에서 새로운 사실을 감지하고 기존 지식과의 연결을 제안
변경 이력 추적
지식 변경을 에피소드로 기록하여 “누가 언제 무엇을 바꿨는지” 추적
관계 자동 발견
지식 간 references·extends·contradicts·supersedes 관계를 자동 감지
승인 플로우
지식을 추가, 수정, 삭제하기 전에 사서는 반드시 제안을 표시하고 사용자 승인을 요청합니다.활용 사례
프로젝트 상황 파악
여러 지식과 Q&A 이력을 횡단적으로 검색하여 “지난주에 결정된 것”, “미완료 태스크” 등 최신 상황을 정리합니다.문서 검색
관련 문서를 찾아 필요한 정보를 추출하여 답변합니다. API 인증 방법이나 배포 절차 등.지식 등록
대화 내용(예: “인증 방식은 JWT로 결정했습니다”)에서 사실을 추출하고, 승인 후 지식으로 등록합니다.Librarian 동작 흐름
챗봇과의 차이
| Librarian | 챗봇 | |
|---|---|---|
| 목적 | 프로젝트 전체 지식 활용 | 특정 용도의 고객 대응 |
| 접근 | 대시보드, API, MCP | 웹사이트 임베딩 Widget |
| 대화 기록 | Episode로 저장 | Episode로 저장 |
| Knowledge 자동 생성 | 있음 (대화에서 사실 추출) | 없음 |
| 사용자 | 프로젝트 멤버 | 엔드 유저 |
Librarian은 MCP 서버를 통해 Claude 등의 AI 에이전트에서도 사용할 수 있습니다. AI 에이전트의 장기 기억으로 활용할 수 있습니다.
세션
Librarian과의 대화는 “세션” 단위로 관리됩니다. 같은 세션 내에서는 맥락이 유지되며, 주제별로 새 세션을 시작할 수 있습니다. 프로그래밍 방식으로 접근하려면 Librarian API를 사용하세요.다음 단계
데이터 타입
Knowledge & Episode 이해
Librarian API
SDK로 접근하는 방법