요약

Elasticsearch를 활용하여 에이전트의 장기 메모리(Long-term memory)를 구축하는 아키텍처를 소개합니다. 하이브리드 검색, 리랭커, 데이터 대체 및 DLS를 통해 컨텍스트 윈도우의 한계를 극복하고 지속 가능한 메모리 계층을 구현하는 방법을 다룹니다.

핵심 포인트

• 컨텍스트 윈도우의 한계를 극복하기 위한 장기 메모리 시스템의 필요성
• RRF와 리랭커를 활용한 하이브리드 회상(Hybrid Recall) 구현
• 정보 모순 해결을 위한 대체(Supersession) 메커니즘 적용
• 사용자별 데이터 격리를 위한 DLS(Document Level Security) 활용
• QA 평가에서 R@10 평균 0.89의 높은 성능 기록