C.O.R.E 소개
최근 생성형 AI 모델, 특히 대형 언어 모델(LLM)의 사용이 일상화되면서, 사용자 개인의 맥락(Context)을 이해하고 지속적으로 기억하는 기능의 필요성이 커지고 있습니다. 대부분의 LLM 애플리케이션은 사용자의 이전 대화나 선호, 지식 등을 기억하지 못하거나, 해당 기능이 플랫폼이나 클라우드에 종속되어 있어 사용자가 완전한 소유권을 가지지 못하는 문제가 있습니다. 이런 상황에서 RedPlanetHQ의 **C.O.R.E(Contextual Observation & Recall Engine)**는 개인화된 맥락 저장 기능을 로컬 또는 클라우드에서 독립적으로 운영할 수 있는 솔루션으로 주목받고 있습니다.
C.O.R.E는 단순히 이전 대화를 저장하는 수준이 아닌, 사용자의 지식과 상호작용을 시계열 기반의 지식 그래프로 구성하여 다양한 툴과 연동할 수 있도록 설계되었습니다. 사용자는 자신의 데이터를 완전히 통제하며, 필요 시 다른 애플리케이션들과 연결하여 더욱 풍부한 LLM 상호작용을 구현할 수 있습니다. 이 시스템은 Cursor, Claude 등의 툴과 연동이 가능하며, 특히 SOL이라는 개인 AI 어시스턴트와 결합하여 사용자의 선호, 사실 정보, 맥락을 기반으로 더 정확하고 맞춤형 응답을 제공할 수 있도록 지원합니다.
일반적인 LLM 메모리 시스템은 단순히 대화 이력을 저장하거나 최근 컨텍스트만 유지하는 수준에 머무르는 경우가 많습니다. 반면 C.O.R.E는 아래와 같은 차별점을 가집니다:
- 지식 그래프 기반: 각 정보는 단순한 노트가 아닌 “Statement” 단위로 저장되며, 언제, 누가, 왜 이런 발언을 했는지까지 함께 기록됩니다.
- 변경 이력 추적: 모든 정보는 시간에 따른 변경사항을 추적할 수 있어, “무엇이, 언제, 왜 바뀌었는가”에 대한 감사를 할 수 있습니다.
- 시맨틱한 검색: 단순 키워드가 아닌, 시계열적 의미가 담긴 컨텍스트 기반 검색이 가능합니다.
이러한 구조는 기존의 Pinecone, Weaviate 등 단순 벡터 기반 저장소나 LangChain의 Memory 모듈과도 확연히 다른 접근이며, 고급 개인 비서 및 협업 툴에서 특히 유용합니다.
C.O.R.E 주요 기능 및 구성
C.O.R.E란?
C.O.R.E는 사용자가 완전한 소유권을 갖는 공유 가능한 메모리 시스템으로, 로컬 또는 클라우드에서 실행할 수 있습니다. 사용자 데이터는 외부에 종속되지 않으며, 사용자의 사적인 공간에서 맥락 기반의 데이터를 저장하고 활용할 수 있게 합니다.
이 시스템은 크게 두 가지 목적을 가집니다:
- 사용자가 데이터의 주인이 되어, 어떤 툴에서도 사용할 수 있는 범용적인 LLM 맥락 메모리를 제공
- 개인 AI 어시스턴트(SOL)가 보다 정확한 응답을 제공할 수 있도록, 사용자의 맥락 및 취향을 학습할 수 있도록 지원
C.O.R.E의 동작 방식 개요
C.O.R.E는 기본적으로 시계열 지식 그래프 기반으로 동작하며, 저장되는 정보는 다음과 같은 요소를 포함합니다:
- 발언 내용
- 발언자
- 시점
- 관련 문맥 및 사유
예를 들어, “Q1 이후 가격 정책 변화가 있었는가?“라는 질문에 대해 단순한 숫자 비교가 아닌, 어떤 회의에서 누가 승인을 했는지, 그 배경이 된 문서나 이메일까지 추적할 수 있습니다. 이는 단순 회고를 넘어선 감사 및 컴플라이언스 용도에도 활용할 수 있는 구조입니다.
라이선스
C.O.R.E 프로젝트는 MIT 라이선스로 공개 및 배포되고 있습니다. 상업적 사용에 제한은 없으며, 누구나 자유롭게 수정 및 재배포가 가능합니다.
C.O.R.E 프로젝트 GitHub 저장소
https://github.com/RedPlanetHQ/core
C.O.R.E 프로젝트 공식 문서 사이트
https://docs.heysol.ai/core/overview
이 글은 GPT 모델로 정리한 글을 바탕으로 한 것으로, 원문의 내용 또는 의도와 다르게 정리된 내용이 있을 수 있습니다. 관심있는 내용이시라면 원문도 함께 참고해주세요! 읽으시면서 어색하거나 잘못된 내용을 발견하시면 덧글로 알려주시기를 부탁드립니다. 
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