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시간 인식 기반 RAG 조각 메모리 저장소

5일 전

기존의 검색 증강 생성(RAG) 시스템은 지식 그래프를 통해 정보를 정적인 데이터 조각(chunk)으로 표현하지만, 현실에서는 정보가 지속적으로 변화하기 때문에 이 방식은 한계가 있다. 예를 들어, 회사의 전 분기 수익 데이터는 새로운 보고서가 나올 경우 더 이상 유효하지 않게 되며, 이를 반영하지 못하면 오류나 잘못된 결정이 발생할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 시간 인식 지식 그래프(TKG)가 제안되었다. TKG는 데이터 조각에 시간 정보를 추가하여 특정 시점에 해당하는 사실을 정확하게 추적할 수 있도록 한다. 예를 들어, "어떤 날의 CEO는 누구인가?"와 같은 질문에 정확한 답을 제공할 수 있다. TKG는 시간이 붙은 삼중항(주어-서술-목적어)을 사용해 동적인 정보를 모델링하며, 이는 문서나 비구조화된 텍스트에서 나온 변화하는 지식을 반영할 수 있다. 이 기법은 시장 분석이나 고객 선호도 추적과 같은 실세계 시나리오에서 실시간으로 변화하는 데이터를 처리하는 데 효과적이다. 또한, AI 에이전트의 기억 기능과 RAG를 결합한 시간 기반 AI 에이전트가 등장했다. 이 시스템은 데이터 조각을 시간 인식 메모리 저장소로 간주하여, 각 조각에 유효 기간과 만료 기간을 포함시킨다. 이는 에이전트가 정보가 어떻게 변화하는지 추적하고, 더 정확한 결과를 제공할 수 있도록 한다. 실제 코드 예제에서는 두 개의 데이터 조각을 처리하고, 시간 정보를 추가한 후 충돌이 발생할 경우 이전 조각을 만료시켜 새로운 정보를 우선시하는 방식을 보여준다. 이는 실시간 데이터 처리와 정확한 정보 추적을 가능하게 한다. 업계 전문가들은 시간 인식 지식 그래프와 AI 에이전트의 결합이 데이터의 동적 변화를 반영한 시스템을 구축하는 데 유용하다고 평가한다. 이 기술은 재무 분석이나 고객 데이터 관리 등 실무에서 높은 정확도와 효율성을 제공할 수 있다. Kore.ai의 주요 인물은 AI와 언어 기술의 접점을 탐구하며, 다양한 기술이 미래를 어떻게 형성할지에 대한 통찰을 공유하고 있다. 이 기술은 데이터 중심의 제품 개발과 AI 에이전트 애플리케이션에 중요한 기반이 되고 있다.

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