대화형 AI 메모리를 재현하고 감사하며 제어하는 인터랙티브 GraphRAG 워크스페이스

요약

본 글은 LLM 개발 과정에서 발생하는 지식 파편화 문제를 해결하기 위해 인터랙티브 GraphRAG 워크스페이스인 CognitiveCanvas를 제안합니다. 이 도구는 대화를 목표, 사실, 코드 아티팩트로 추출하는 HSFG와 시간적 표류 감사기, 공간-상징적 프롬프트 컴파일러(SSPC)를 통합하여 지속 가능하고 감사 가능한 AI 메모리를 제공합니다.

핵심 포인트

• 대화형 LLM 사용 시 지식 파편화 및 컨텍스트 재사용 문제가 발생함.
• CognitiveCanvas는 대화를 HSFG로 변환하여 다중 홉 관계 추적을 가능하게 함.
• 시간적 표류 감사기는 오래된 로그의 컨텍스트 오염을 방지하고 자체 수정 기능을 제공함.
• SSPC를 통해 2D 조작 제스처가 구조화된 어텐션 지시문으로 변환됨.