Local-first RAG와 Knowledge Graph를 통한 AI 컨텍스트 지속성 확보

Stop Re-explaining Your Code to AI: How I Built a Local-First "Long-Term Memory" Engine

Eshaan2026년 4월 28일2분intermediate

AI 요약

Context

LLM 세션 초기화에 따른 반복적인 컨텍스트 설명 과정에서 발생하는 Context Bankruptcy 문제 분석. 기존 Stateless한 채팅 구조로 인한 개발 생산성 저하와 정보 손실 해결 필요성 대두.

Zero-loss RAG 파이프라인 구축을 위한 Sliding Window Chunker 도입으로 정보 누락 방지
ChromaDB 기반의 Semantic Search와 Neo4j의 Entity Relationship Mapping을 결합한 하이브리드 저장소 설계
Ollama(nomic-embed-text) 및 Groq LLaMA 3.1을 활용한 로컬 임베딩 및 고속 그래프 추출 프로세스 구현
Chrome Extension을 통한 실시간 프롬프트 인터셉트 및 상위 3개 관련 메모리의 자동 전처리를 통한 Context Injection
API Key 및 JWT 자동 제거 로직을 통한 Local-first 기반의 데이터 프라이버시 강화

실천 포인트

1. LLM 컨텍스트 유지 시 단순 요약보다 Sliding Window 방식의 Chunking 검토

2. 단순 벡터 검색의 한계를 보완하기 위한 Knowledge Graph 기반의 개체 관계 매핑 적용

3. 프라이버시 보호를 위한 Client-side 데이터 Redaction 파이프라인 구축

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