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- Cypher 쿼리는 다양한 복합 엣지 연결관계를 파악하는 쿼리를 제공하고, LLM 쿼리생성기와 연동시 벡터검색기능에서 자유도 높은 관계파악 검색이 가능해지게됩니다.
응용편
- 단순하게 메모리를 하는것이 아닌~ 파편화된 다양한 정보로 부터 연결성을 만들어 MCP에게 더 풍부한 MCP탐색을 제공합니다.
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여기까지는 포괄적인 내용정리로 LLM이 비용이 더 들수 있지만, 코드를 분석해 유용한 듀토리얼 단위대로 만들어죠 와같이 더 상세한 지식을 메모리화 할수도 있습니다. Agent에 부여된 메모리의 지식의 양과 디테일수준이 어느정도가 되어야 Agent가 목적을 수행할지는? Agent의 성격/이용LLM에 따라 다양해질수 있습니다. - 코딩작성 가이드는 How TO 로 분류가 됩니다. 공개된 이 메모리의 지식은 CRUD가아닌 이벤트 소싱을 포함 CQRS및 분산처리등 고급기법을 LLM으로 메모리화를 자동으로 하고 바이브 코딩시 분류된 고급패턴을 참조해 바이브시 소모되는 토큰은 AI의 삽질의 시간이기때문에 그 시간을 최소화하고 토큰을 사용을 효율화하는 개인적 연구로 이어집니다.
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