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Dev.toAI/ML
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Fuzzy Query 한계를 극복한 Graph Traversal 기반 Causal Chain 메모리 설계
Which is better Agent Traversing or Querying memory?
AI 요약
Context
기존 LLM Agent의 Memory Querying 방식에서 발생하는 정보 노이즈와 모호성으로 인한 데이터 추출 불확실성 문제 분석.
Technical Solution
- 정보의 단순 저장이 아닌 Node(What)와 Edge(Why)를 분리한 Graph 기반 데이터 모델링
- Node에 이벤트, 결정, 이슈 등 개별 사실을 정의하고 Edge에 인과관계를 매핑한 Causal Chain 구축
- Task 맥락에 따른 그래프 진입점 설정으로 목적 지향적 Traversal 경로 최적화
- Root Node에서 Leaf Node까지의 경로 추적을 통한 전체 맥락의 구조적 이해 도모
- Agent의 경험이 누적됨에 따라 그래프 구조가 유기적으로 확장되는 동적 진화 아키텍처 적용
실천 포인트
1. 검색 기반(Querying) 메모리의 Noise 발생률을 검토하고 Graph 구조로의 전환 필요성 평가
2. 데이터 저장 시 '무엇(What)'뿐만 아니라 '왜(Why)'에 해당하는 인과관계 Edge 정의 여부 확인
3. Agent가 단순 검색이 아닌 논리적 경로를 따라 정보를 탐색하는 Traversal 로직 구현 검토