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#벡터검색 — Public Fediverse posts

Live and recent posts from across the Fediverse tagged #벡터검색, aggregated by home.social.

  1. AI 에이전트 메모리 설계, Claude Code와 Zep은 어떻게 다른가

    AI 에이전트 메모리 시스템의 저장·검색·주입·생성 4단계를 Zep, Letta, Claude Code와 비교 분석. 긴 컨텍스트 창이 메모리를 대체할 수 없는 이유와 각 구현 방식의 트레이드오프를 소개합니다.

    aisparkup.com/posts/10884

  2. AI 에이전트 메모리 설계, Claude Code와 Zep은 어떻게 다른가

    AI 에이전트 메모리 시스템의 저장·검색·주입·생성 4단계를 Zep, Letta, Claude Code와 비교 분석. 긴 컨텍스트 창이 메모리를 대체할 수 없는 이유와 각 구현 방식의 트레이드오프를 소개합니다.

    aisparkup.com/posts/10884

  3. AI 에이전트 메모리 설계, Claude Code와 Zep은 어떻게 다른가

    AI 에이전트 메모리 시스템의 저장·검색·주입·생성 4단계를 Zep, Letta, Claude Code와 비교 분석. 긴 컨텍스트 창이 메모리를 대체할 수 없는 이유와 각 구현 방식의 트레이드오프를 소개합니다.

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  4. AI 에이전트 메모리 설계, Claude Code와 Zep은 어떻게 다른가

    AI 에이전트 메모리 시스템의 저장·검색·주입·생성 4단계를 Zep, Letta, Claude Code와 비교 분석. 긴 컨텍스트 창이 메모리를 대체할 수 없는 이유와 각 구현 방식의 트레이드오프를 소개합니다.

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  5. AI 에이전트 메모리 설계, Claude Code와 Zep은 어떻게 다른가

    AI 에이전트 메모리 시스템의 저장·검색·주입·생성 4단계를 Zep, Letta, Claude Code와 비교 분석. 긴 컨텍스트 창이 메모리를 대체할 수 없는 이유와 각 구현 방식의 트레이드오프를 소개합니다.

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  6. Meta 슈퍼인텔리전스 연구소의 첫 논문이 RAG인 이유: 30배 빨라진 REFRAG의 비밀

    Meta 슈퍼인텔리전스 연구소가 첫 논문으로 공개한 REFRAG는 RAG 시스템 응답 속도를 30배 개선하면서도 정확도를 유지합니다. 임베딩 직접 처리 방식으로 근본적 비효율을 해결한 실용적 혁신을 소개합니다.

    aisparkup.com/posts/5550