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GLIA — A holographic memory for AI agents that isn't a graph and isn't RAG
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AI/ML

Circular Convolution 기반 Holographic Memory로 Graph 대비 2.5배 높은 MRR 달성

GLIA — A holographic memory for AI agents that isn't a graph and isn't RAG

felipe farias2026년 5월 22일4분advanced

AI 요약

Context

AI 에이전트의 세션 간 기억 상실 문제를 해결하기 위해 RAG와 Graph 구조를 검토했으나, RAG의 연상 추론 능력 부족과 Graph의 경직된 스키마 관리 및 데이터 손실 취약성이라는 한계 확인.

Technical Solution

  • 지식을 1024차원 벡터의 Interference Pattern인 Glyph 형태로 저장하여 고정된 노드-엣지 구조 탈피
  • Circular Convolution을 통한 Holographic Binding으로 관계 정보를 별도 테이블 없이 벡터 내에 직접 인코딩
  • Superposition 원리를 이용해 수천 개의 바인딩을 동일 벡터 공간에 중첩시켜 Zero-Edge 아키텍처 구현
  • FFT(Fast Fourier Transform) 기반의 Unbinding 메커니즘으로 특정 컨텍스트 내의 연관 정보 복원
  • Hebbian Plasticity를 적용하여 빈번한 호출 패턴은 강화하고 미사용 정보는 Temporal Decay로 자동 제거
  • SQLite BLOBs 기반의 단순 저장 구조를 통해 복잡한 Join 연산을 제거하고 데이터 접근 최적화

실천 포인트

- 단순 키워드 검색(BM25)이나 유사도 검색(RAG)으로 해결되지 않는 '구조적 맥락' 파악이 필요한지 검토 - 대규모 지식 그래프의 유지보수 비용과 스키마 변경 오버헤드가 임계점에 도달했는지 분석 - 데이터 손실이나 노이즈 발생 시 시스템 전체가 붕괴되는 대신 점진적으로 성능이 하락하는 Graceful Degradation 설계 적용 고려

태그

#Vector Space#Model Context Protocol#Circular Convolution#Hebbian Plasticity#Holographic Memory
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