일화 기억과 의미 기억

~20 min · memory, design

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인지과학에서 빌린 용어

일화 기억 — 시간과 맥락이 있는 특정한 과거 사건이야. "지난 화요일 아빠가 pgvector 인덱스를 물어봤어."
의미 기억 — 사건의 맥락을 벗겨 일반화한 지식이야. "아빠는 증분 수집에 IVFFlat보다 HNSW를 선호해."

AI 기억 시스템에는 둘 다 필요하지만 저장 형태는 달라.

일화 기억 → JSONL이나 시계열 같은 추가 전용 로그에 저장하고 최신성과 유사도로 검색해.
의미 기억 → 정제한 지식 베이스에 저장해 유사도로 검색하며 모델이 주기적으로 다시 정리해.

두 가지 검색 계약

사용자가 질문하면 대개 두 기억이 모두 필요해. 일화 기억에서는 실제로 오간 말을 복원하고, 의미 기억에서는 모델이 정제해 둔 이해를 가져와. 검색기와 점수 함수는 각각 두고 프롬프트를 조립할 때 합쳐.

Code

검색기 두 개를 프롬프트 하나에 연결하기·python

def assemble_memory_context(question: str, k_episodic: int = 4, k_semantic: int = 4):
    episodic = episodic_collection.query(
        query_embeddings=[embed(question)],
        n_results=k_episodic,
    )
    semantic = semantic_collection.query(
        query_embeddings=[embed(question)],
        n_results=k_semantic,
    )
    return {
        'episodic_memories': episodic['documents'][0],
        'semantic_memories': semantic['documents'][0],
    }

External links

Exercise

앱에 필요한 기억을 그려 봐. 사용자 상호작용 다섯 개를 골라 특정 사건인 일화 기억과 일반 사실인 의미 기억으로 나눠. 저장소가 하나 필요한지, 둘 필요한지, 아예 필요 없는지 결정해. 많은 앱은 생각보다 적은 저장소로 충분해.

Progress

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