뉴럴 코어
Neural Core

1. 단기 기억
   가장 최근의 대화 흐름을 유지하기 위한 즉각적인 기억입니다.

   1. 작동 방식
      사용자별/페르소나별로 최근 30개의 대화를 데이터베이스에 보관합니다.

   2. 활용
      답변 생성 시, 가장 최근 10개의 대화를 프롬프트에 직접 주입하여 바로 직전의 대화 맥락을 완벽하게 이해하고 답변합니다.

2. 장기 기억
   오래된 대화에서도 중요한 정보를 잊지 않고 꺼내 쓸 수 있는 핵심 기억 저장소입니다. RAG 기술이 적용되었습니다.

   1. 기억 형성
      대화가 10회 오갈 때마다, AI가 백그라운드에서 대화 내용을 분석합니다. 여기서 사용자의 이름, 취미, 약속 등 중요 정보만 추출하여 요약합니다.

   2. 기억 저장
      요약된 정보는 벡터(Vector) 형태의 숫자 데이터로 변환되어 압축 메모리에 저장됩니다.
      (중복된 기억은 유사도 0.85 이상일 경우 저장하지 않음)

   3. 기억 회상
      사용자가 말을 걸 때마다, 그 말과 가장 관련성 높은(일정 수준의 코사인 유사도 이상) 과거의 기억 3가지를 즉시 검색하여 참고 자료로 활용합니다.

e.g., 사용자가 "나 배고파"라고 하면, 과거에 저장된 "사용자는 돈까스를 좋아함"이라는 기억을 찾아내어 "돈까스 먹을래?"라고 답변

3. 집단 기억
   봇이 직접 대화에 참여하지 않았더라도, 채널의 분위기를 파악하는 눈치 시스템입니다.

   1. 작동 방식
      봇이 있는 채널의 모든 대화(다른 유저들의 대화 포함) 중 최근 10개를 별도로 수집합니다.

   2. 활용
      봇이 호출되었을 때, 단순히 사용자의 질문만 보는 것이 아니라 방금 채널에서 무슨 얘기가 오갔는지를 함께 보고 답변합니다. 이를 통해 뜬금없는 소리를 하지 않고 자연스럽게 대화에 끼어들 수 있습니다.

사용자가 메시지를 보냈을 때, 뉴럴 코어 내부에서는 다음과 같은 과정이 0.5초 이내에 일어납니다.

1. 인식: 사용자의 메시지 수신 및 벡터값 변환.

2. 검색:
   벡터 유사도 비교를 통해 과거의 장기 기억 중 현재 상황에 딱 맞는 기억을 찾아냅니다.
   채널의 최근 대화 내역(집단 기억)을 불러옵니다.
   사용자와 나누던 최근 대화(단기 기억)를 불러옵니다.

3. 조합:
   [페르소나 설정] + [현재 시간/상황] + [관련된 장기 기억] + [최근 대화 내역] + [채널 분위기]를 하나의 거대한 프롬프트로 조합합니다.

4. 생성:
   Gemini 2.5 Flash 모델이 조합된 정보를 바탕으로 최적의 답변을 생성합니다.

5. 학습:
   대화가 누적되면 다시 기억 형성 프로세스가 트리거되어 새로운 정보를 장기 기억으로 압축 저장합니다.

이 구조 덕분에 이온은 사용자와의 추억을 기억하고, 눈치 있게 대화하며, 마치 살아있는 친구처럼 행동할 수 있습니다.