컨텍스트 인식
AI에서 컨텍스트 인식은 작업이나 상호작용을 둘러싼 전체 상황을 이해하는 능력을 의미합니다. 참여자, 이전에 일어난 일, 관련 프로젝트, 마감일, 사용자의 선호와 패턴 등이 포함됩니다.
이해하기 컨텍스트 인식
컨텍스트는 AI가 정말 유용한 도구가 될 수 있는 핵심 요소입니다. 컨텍스트 인식이 있는 AI는 현재 요청만 따로 처리하지 않고, 지난주에 논의된 프로젝트와 연결된 이메일, 간결한 답변을 선호하는 클라이언트, 세 개 태스크와 연결된 마감일, 그리고 발신자가 가장 중요한 이해관계자임을 파악합니다. 이를 위해서는 지속적인 기억, 관계 맵핑, 시간적 흐름 이해, 다양한 소스로부터 정보를 종합하는 능력이 필요합니다.
GAIA 활용 방법 컨텍스트 인식
GAIA는 모든 상호작용과 연결된 도구에서 맥락을 구축합니다. 이메일을 처리할 때, GAIA는 발신자의 이력, 관련 프로젝트, 다가오는 마감일, 이전 대화, 사용자의 커뮤니케이션 선호도를 고려합니다. 이러한 맥락을 통해 GAIA는 주요 이해관계자 메시지 우선순위 지정, 적절한 어조의 답장 초안 작성, 알맞은 긴급도의 업무 생성과 같은 지능적인 결정을 내릴 수 있습니다. 맥락 인식은 GAIA의 그래프 기반 메모리와 벡터 임베딩 기술로 구현됩니다.
관련 개념
그래프 기반 메모리
그래프 기반 메모리는 정보를 서로 연결된 노드와 관계로 저장하여, 상호작용 전반에 걸쳐 풍부한 맥락 이해와 지속적인 지식 유지를 가능하게 하는 AI 메모리 아키텍처입니다.
지식 그래프
지식 그래프는 정보를 엔터티, 그 속성, 그리고 이들 간의 관계로 구조화하여, 기계가 연결된 정보를 이해하고 추론할 수 있게 하는 데이터 구조입니다.
능동형 AI
능동형 AI는 사용자의 요구를 사전에 예측하고, 관련 이벤트를 모니터링하며, 명시적 요청이 없어도 자율적으로 행동하는 인공지능 시스템입니다.
의미 기반 검색
의미 기반 검색은 검색 쿼리의 의미와 의도를 이해하여, 단순히 키워드 일치가 아닌 개념 상의 연관성에 따라 결과를 제공하는 검색 기술입니다.
