MemoryLake
엔지니어링 및 개발자

컨텍스트 창을 부풀리지 않고 모든 LLM에 장기 기억을 부여하세요

LLM은 설계상 상태 비저장입니다 — 모든 세션은 제로에서 시작합니다. MemoryLake는 모든 모델이 읽고 쓸 수 있는 구조화된 기억 레이어를 제공하여 밀리초 검색과 제로 컨텍스트 창 팽창을 가능하게 합니다.

DAY 1 · WITHOUT MEMORYLLM은 설계상 상태 비저장입니다 — 모든 세션은 제로에서 시작합니다. Got it, I'll remember.DAY 7 · NEW SESSIONSame task, please?Sure — what was the context again?(forgot every detail you taught it)WITH MEMORYLAKEMemory auto-loaded평면 지식 덤프가 아닌 입력된 기억 카테고리LoCoMo 벤치마크에서 #1 검색 정확도직접 컨텍스트 주입 대비 10,000배 확장성SESSION OUTPUTSame prompt, on-brand answer무료로 시작하기 →

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기억 문제

LLM은 버그 때문에 잊어버리는 것이 아닙니다. 그들은 변환기 아키텍처에 지속적인 상태가 없기 때문에 잊어버립니다 — 각 추론 호출은 독립적입니다. 이전 대화를 컨텍스트 창에 넣는 것과 같은 우회 방법은 토큰 한계에 빠르게 도달하고, 응답 품질을 저하시킵니다. 모델 내부가 아닌 외부에 기억이 필요합니다.

MemoryLake가 다르게 하는 점

평면 지식 덤프가 아닌 입력된 기억 카테고리 — MemoryLake는 기억을 여섯 가지 구조화된 유형으로 조직합니다: 배경(신원, 읽기 전용), 사실(버전 관리, 충돌 확인, 출처 속성), 사건(타임라인), 대화(영구 세션 기록), 반영(행동 패턴), 기술(재사용 가능한 워크플로우). 저장이 구조화되어 있기 때문에 검색이 정확합니다.

LoCoMo 벤치마크에서 #1 검색 정확도 — MemoryLake는 장기 대화 기억을 위한 표준 벤치마크인 LoCoMo에서 94.03%를 기록합니다. 이는 LLM이 사용자가 세 달 전에 한 말을 요청할 때 올바른 답변을 얻는다는 것을 의미합니다.

직접 컨텍스트 주입 대비 10,000배 확장성 — 기억을 직접 컨텍스트에 주입하는 것은 확장되지 않습니다. MemoryLake의 검색 아키텍처는 동일한 작업 부하를 10,000배의 확장성으로 처리하며, 밀리초 지연으로 실시간 애플리케이션에 적합합니다.

DAY 1 · WITHOUT MEMORYLLM은 설계상 상태 비저장입니다 — 모든 세션은 제로에서 시작합니다. Got it, I'll remember.DAY 7 · NEW SESSIONSame task, please?Sure — what was the context again?(forgot every detail you taught it)WITH MEMORYLAKEMemory auto-loaded평면 지식 덤프가 아닌 입력된 기억 카테고리LoCoMo 벤치마크에서 #1 검색 정확도직접 컨텍스트 주입 대비 10,000배 확장성SESSION OUTPUTSame prompt, on-brand answer무료로 시작하기 →

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작동 방식

  1. 연결 — REST API, MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 또는 Python SDK를 통해 MemoryLake를 통합합니다. ChatGPT, Claude, Gemini, Qwen, AutoGPT 및 API 엔드포인트를 통해 접근 가능한 모든 모델과 작동합니다.
  2. 구조화 — LLM 세션이 진행됨에 따라 관련 출력 — 사용자 사실, 결정, 학습된 패턴, 반복되는 워크플로우 — 이 적절한 입력된 기억 카테고리에 출처 속성과 타임스탬프와 함께 기록됩니다.
  3. 재사용 — 다음 세션(또는 향후 세션)에서 모델은 밀리초 속도로 관련 기억을 검색합니다. 컨텍스트는 간결하게 유지되며, 모델은 정보를 유지합니다.

전과 후

Without MemoryLakeWith MemoryLake
Session continuityEvery session starts coldBackground + Conversation memory surfaces prior context instantly
Context window usageGrows with every workaroundMemory lives outside the window; context stays focused
Retrieval accuracyDegrades with scale94.03% LoCoMo benchmark accuracy at any scale
Conflicting factsModel accepts the latest silentlyConflict detection flags and versions every Fact update
Multi-session workflowsRebuilt from scratch each timeSkill Memory stores reusable workflows, available across runs

대상

MemoryLake는 연속성이 중요한 LLM 기반 제품을 구축하는 개발자를 위해 설계되었습니다: AI 어시스턴트, 코딩 에이전트, 연구 도구, 고객 대면 챗봇 및 다단계 자동화 파이프라인. 사용자가 LLM과 여러 번 상호작용하는 경우 지속적인 기억이 필요합니다.

관련 사용 사례

Engineering & DeveloperAI 에이전트를 위한 지속적인 컨텍스트AI agents reset context every run. MemoryLake gives agents Background, Skill, and Conversation memory that compounds across runs — via MCP or REST API.
Engineering & Developer챗봇을 위한 기억 레이어Production chatbots forget users between sessions. MemoryLake adds per-user persistent memory via REST API — with millisecond retrieval for real-time chat at scale.
Engineering & DeveloperAI 앱을 위한 기억 APIMemoryLake's REST API and Python SDK add typed persistent memory to any AI app. AES-256 encrypted, SOC 2 certified, with millisecond retrieval at production scale.
Engineering & DeveloperAI를 위한 세션 기억 vs 지속적인 기억Session memory resets with the conversation. Persistent memory survives indefinitely. Learn the architectural difference and when each type of AI memory applies.

자주 묻는 질문

MemoryLake는 모든 LLM과 작동하나요?

네. MemoryLake는 모델에 구애받지 않습니다. ChatGPT, Claude, Gemini, Qwen, OpenClaw, AutoGPT, Manus, Perplexity 및 표준 API 엔드포인트를 통해 접근 가능한 모든 모델을 지원합니다. 기억은 모델과 독립적으로 저장되고 검색됩니다.

MemoryLake는 어떻게 컨텍스트 창의 부풀림을 피하나요?

기억은 외부에 저장되고 선택적으로 검색됩니다 — 주어진 세션에 대한 관련 기억 항목만 표시됩니다. 귀하의 컨텍스트 창은 전체 대화 기록 덤프가 아닌 집중되고 관련된 정보를 포함합니다.

LoCoMo란 무엇이며 왜 중요한가요?

LoCoMo(장기 대화 기억 벤치마크)는 AI 시스템이 장기 상호작용 기록에서 정보를 얼마나 정확하게 검색하는지를 평가하는 표준입니다. MemoryLake의 94.03% 점수는 벤치마크에서 현재 최고 결과로, 대안보다 더 신뢰성 있게 올바른 기억을 검색합니다.

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