원시 벡터 메모리를 구조화된 버전 관리 AI 메모리로 교체하세요

순수 벡터 RAG 파이프라인은 코사인 유사도에 따라 순위가 매겨진 청크를 반환합니다. 어떤 청크가 권위 있는지, 어떤 것이 구식인지, 또는 사용자가 지난주에 명시적으로 철회한 것이 무엇인지 알 수 없습니다. 사실, 사건 및 의견을 하나의 가방으로 흐리게 만듭니다. 생산 팀은 이를 재순위 지정기, 메타데이터 필터 및 중복 제거 논리로 패치하여 결국 메모리 시스템을 재발명합니다.

타입화된 메모리, 평면 청크가 아님 — 배경, 사실, 사건, 대화, 반성 및 기술 메모리는 각각 다르게 검색됩니다. 사실은 중복 제거 및 충돌 검사를 수행하고, 사건은 시간 순서대로 유지되며, 대화는 압축됩니다.

쓰기 시 충돌 해결 — 새로운 콘텐츠가 저장된 메모리와 모순될 때, MemoryLake는 두 가지를 조용히 포함하는 대신 이를 플래그로 표시합니다. 해결 방법을 선택하세요: 최신 소스, 신뢰도 가중치 또는 수동.

롤백이 가능한 버전 관리 메모리 — 지난주에 수집한 데이터가 검색을 오염시켰나요? 나쁜 커밋을 롤백하세요. 벡터 저장소는 이를 수행할 수 없습니다.

기존 벡터 DB와 함께 사용 — 문서 청크를 있는 그대로 유지하세요. 사용자 상태, 에이전트 상태 및 구조화된 사실을 위해 MemoryLake를 위에 사용하세요.

1. 연결 — 당신의 수집 파이프라인을 MemoryLake에 포인팅하세요, 벡터 DB 대신 (또는 함께).
2. 구조화 — MemoryLake는 각 청크를 메모리 유형으로 분류하고, 이전 콘텐츠에 대해 중복 제거를 수행하며, 출처를 저장합니다.
3. 재사용 — 추론 시 검색합니다. 프롬프트에 드롭할 준비가 된 순위가 매겨진, 충돌 없는, 타입 인식 메모리를 가져옵니다.

단일 벡터 데이터베이스를 초과하여 운영 RAG를 실행하는 팀 — 벡터가 수행하지 않는 것을 보완하기 위해 사용자 정의 중복 제거, 재순위 지정 및 메타데이터 필터링 코드를 작성하는 것에 지친 팀.