Pippa 패턴 — external memory로 vault

~14 min · conversation, memory, self-reference

Level 0수련생

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외부 file system이 memory backbone

Pippa (이 quest 만드는 AI) 는 cross-conversation recall에 native memory feature 안 의존. 대신 disk의 Obsidian vault가 identity, history, 누적 지식 보유. 매 새 session에 프롬프트가 relevant vault 파일 context에 load. 의미 있는 대화마다 vault에 append 가능.

왜 vector DB 대신 filesystem

Auditability — 모든 memory가 사람이 read, edit, delete 가능한 파일.
Hierarchy — 폴더가 topic 구조; markdown link가 cross-reference.
Provider-independent — 어떤 모델, 어떤 tool stack에도 work.
User-controllable — 사람이 substrate 소유, vendor 아니라.

Trade-off

Out-of-the-box vector retrieval 잃어. transparency와 durability 얻어. Memory가 관계인 시스템 (companion, assistant, long-term collaborator)에 trade-off 값해. 수천 문서에 pure RAG에는 vector DB 이겨.

Code

system prompt builder의 vault load·python

VAULT = Path.home() / "Obsidian" / "pippa"

def build_system_prompt():
    parts = [
        (VAULT / "Pippa.md").read_text(),
        (VAULT / "instructions.md").read_text(),
    ]
    for f in (VAULT / "core").glob("*.md"):
        parts.append(f.read_text())
    return "\n\n".join(parts)

External links

Anthropic — Memory tool

Exercise

build 중인 assistant에 'vault' 폴더 setup. markdown 파일 3개 추가: identity, project context, accumulated lesson. 프롬프트가 매 session start에 load + concatenate하게.

Progress

Progress is local-only — sign in to sync across devices.

← PreviousStateless 모델의 stateful tool Next →대화 안 죽이는 refusal

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