検索は一度の出来事。記憶は続いていくプロセス。
多くの検索システムは、質問に近い文章を見つけて答えます。それは有用ですが、何を残すべきか、何を更新すべきか、後から加えた訂正を次の想起へどう反映するかまでは説明できません。
EngramRAGは、別の前提から始まります。記憶にはライフサイクルがあるという考えです。資料は知識の候補として形成され、関係として固定され、文脈に応じて想起されます。そして、その根拠を確認できる人によって修正されます。
記憶を形づくる4つの段階
- 形成 — 文書、データ、意思決定、コードを、元の場所とのつながりを保ったまま取り込みます。
- 固定 — 繰り返し現れる概念と関係を整理し、つながったオントロジーへまとめます。
- 連想的な想起 — 単語の類似度だけでなく、エンティティ、関係、時間、出典をたどって必要な情報を呼び出します。
- 人による修正 — 結論に至った履歴を消すことなく、人が世界モデルを正せるようにします。
出典は、答えの一部
どこから得たのか分からない記憶は、検証が困難です。Consilienceは、原典からエンティティ、関係、行動へ至る経路を見える状態に保ちます。チームはその経路をたどり、エージェントの仕事を確認し、修正し、検証できます。
RAGは探す。EngramRAGは記憶する。
EngramRAGは、Consilienceの内部で動く記憶アーキテクチャであり、検索手法です。人の記憶のあり方に着想を得ながら、AIシステムの実際の働き方に合わせて設計されています。