엔지니어링 및 개발자왜 RAG 파이프라인은 에이전트 기억이 아닌가
왜 RAG 파이프라인은 에이전트 기억이 아닌가 — 그리고 무엇과 함께 조합해야 하는가
RAG 파이프라인은 쿼리와 유사한 문서를 검색합니다. 에이전트 기억은 전혀 다른 것입니다: 사용자 상태, 대화 기록, 학습된 패턴, 결정된 사항. RAG를 에이전트 기억으로 취급하면 실제로 공백이 생깁니다. MemoryLake는 모든 RAG 파이프라인 위에 유형화된 에이전트 기억을 추가합니다.
문제: RAG는 에이전트 상태 문제를 해결하지 못함
RAG는 유사도에 따라 순위가 매겨진 청크를 반환합니다. 어제 사용자가 마음을 바꿨다는 것, 에이전트가 지난주에 결정을 내렸다는 것, 또는 이 사용자의 선호가 문서 코퍼스의 기본값과 다르다는 것을 알지 못합니다. RAG만으로 구축된 에이전트는 매우 스마트한 검색 엔진처럼 행동합니다.
MemoryLake가 RAG를 보완하는 방법
문서 검색과 함께하는 유형화된 상태
문서는 벡터 DB에 남아 있고; 에이전트 상태는 MemoryLake에 저장됩니다.
에이전트 컨텍스트를 위한 여섯 가지 기억 유형
배경, 사실, 사건, 대화, 반성, 기술.
충돌 감지
저장된 사실이 검색된 청크와 모순될 때, MemoryLake가 이를 표시합니다.
동일한 쿼리 인터페이스
문서 청크와 에이전트 기억을 한 번의 패스로 검색합니다.
무료로 시작하기
영구 무료 · 신용카드 불필요
RAG와 함께 작동하는 방법
- 연결 — 기존 RAG 스택을 유지합니다. MemoryLake를 병렬 검색기로 추가합니다.
- 구조화 — 문서는 벡터 DB에; 사용자 상태, 결정 및 기술은 MemoryLake에 저장됩니다.
- 재사용 — 각 에이전트 턴은 두 곳에서 검색하여 컨텍스트 블록을 구성합니다.
이것이 필요한 사람
| RAG alone | RAG + MemoryLake | |
|---|---|---|
| Document retrieval | Yes | Yes |
| User-specific state | No | Yes |
| Decision and skill memory | No | Yes |
| Conflict between source and user | Silent | Detected |
Who this is for
Engineering teams running production RAG who've hit the limits of document-only retrieval and need true agent state alongside.
관련 사용 사례
Engineering & DeveloperRAG를 위한 벡터 기억 대안RAG with raw vector search returns chunks, not understanding. MemoryLake is the vector memory alternative — typed, versioned, conflict-aware memory for LLM apps. Free to get started.
Engineering & Developer왜 프롬프트 엔지니어링만으로는 에이전트에게 기억을 주지 못하는가Prompt engineering can shape one turn. It can't give agents memory. MemoryLake adds the persistent typed memory prompts can't provide. Free to get started.
자주 묻는 질문
우리의 벡터 DB를 교체해야 하나요?
우리의 벡터 DB를 교체해야 하나요?
아니요 — 유지하세요. MemoryLake를 함께 추가하세요.
성능 영향?
성능 영향?
두 검색기가 병렬로 실행되며; 순수 지연 시간은 낮게 유지됩니다.
자체 호스팅?
자체 호스팅?
예 — 엔터프라이즈 티어는 귀하의 VPC에 배포됩니다.