Context 확장 대신 Authority Policy 도입을 통한 AI Memory 정합성 확보

AI Memory Needs an Authority Policy, Not Just More Context

Self-Correcting Systems2026년 5월 25일8분advanced

AI 요약

Context

단순한 컨텍스트 윈도우 확장만으로는 상충하는 메모리 레코드 간의 우선순위 결정 불가. Recency나 Semantic Similarity 같은 암시적 휴리스틱에 의존함에 따라 최신 정보가 과거의 잘못된 정보로 덮어씌워지는 데이터 오염 문제 발생.

Technical Solution

Retrieval 이후 Generation 전 단계에 명시적 Authority Policy 레이어를 배치한 Governed Memory 구조 설계
Observed State, Primary Records, Negative Constraints 등 데이터 성격에 따른 계층적 우선순위(Hierarchy) 정의
각 메모리 레코드에 Source Type 및 Epistemic Status를 분류하여 allowed_action(answer, warn, block 등)을 할당하는 결정 로직 구현
도메인별(Coding, Research, Production Incident) 최적화된 Authority Order 프로필을 분리하여 유연성 확보
정책 자체를 버전 관리하며 실패 사례 분석을 통해 임계값을 조정하는 Policy Versioning 루프 구축
Unresolved claims를 단순 저가치 데이터가 아닌 확신을 제한하는 Verification Gate로 활용하는 제어 메커니즘 도입

실천 포인트

- RAG 파이프라인 내 Retrieval과 LLM 생성 단계 사이에 메모리 권한 검증 단계가 존재하는지 검토 - 요약본(Summary)과 원본(Source) 충돌 시 원본에 우선권을 부여하는 Primary Record 원칙 적용 - 사용자 교정 사항(Correction)을 단순 메모리가 아닌 강제 제약 조건(Negative Constraint)으로 처리하는 로직 설계 - 시스템 상태 확인이 필요한 항목에 대해 메모리 참조 전 Live Check를 강제하는 가드레일 설정

태그

#Context Management #Authority Policy #RAG #Governed Memory #Epistemic Status

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