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Synaptic Memory가 무엇이고, 왜 필요하고, 어떻게 쓰는지 친절하게 설명하는 전체 안내서. 프로그래밍 용어 최소화, 그림으로 설명.
30분 안에 따라할 수 있는 단계별 실습. CSV 한 개부터 멀티 테이블 FK 관계, LLM 에이전트, MCP 서버까지 순서대로 경험합니다.
3세대 GraphRAG란 무엇인지, 검색 파이프라인의 각 단계, CDC 라이브 DB 동기화, Backfill 복구, 그리고 v0.17 에서 측정 후 ship 하지 않은 4개 접근 (measured negatives) 까지 담은 설계 의사결정 근거 문서.
뇌 신경망에서 영감받은 초기 설계 문서. Hebbian Learning, Memory Consolidation (L0→L3) 등 초기 아이디어. 지금도 살아있는 부분이 많습니다.
GraphRAG (Microsoft), LightRAG, LazyGraphRAG 등과의 비교. 어떤 차이가 있고 왜 Synaptic Memory를 선택할지에 대한 가이드.
버전별 기능 추가 계획. 현재 PyPI 최신은 v0.17.2 (Apache-2.0 라이선스
전환 + agent_loop ID-extraction fix). v0.18-alpha 에서 graph.chat()
agent-loop 가 공개 API 로 승격됨.
v0.17 ontology/정형 데이터 파이프라인 설계. MuSiQue 한계 논의 포함.
v0.18 아키텍처 트랙 — graph.chat() 공개화, OpenIE triple 실험 등
v0.17.1 가 제기한 5개 오픈 질문.
v0.5 스케일업 계획 (Kuzu/Qdrant 도입 등). 역사적 자료.
../README.md— 빠른 설치 + API 예제 (영문)../README.ko.md— 한국어 버전../CHANGELOG.md— 버전별 변경 이력../CLAUDE.md— 프로젝트 지침 (Claude 에이전트용)
| 목적 | 문서 |
|---|---|
| "뭐 하는 라이브러리예요?" | GUIDE.md §1-3 |
| "설치하고 바로 써보고 싶어요" | ../README.md + TUTORIAL.md §1 |
| "GraphRAG가 뭔지 모르겠어요" | CONCEPTS.md §1 |
| "검색 품질을 올리고 싶어요" | TUTORIAL.md §6 |
| "LLM 에이전트에 붙이고 싶어요" | TUTORIAL.md §3-4 |
| "DB에서 자동 인제스트" | TUTORIAL.md §2-3 |
| "왜 SQLite에요?" | CONCEPTS.md §5 |
| "평가는 어떻게?" | TUTORIAL.md §7 |
| "벤치마크 결과 보여줘" | GUIDE.md §7 · COMPARISON.md §4 |
- GitHub Issues: https://github.com/PlateerLab/synaptic-memory/issues
- PyPI: https://pypi.org/project/synaptic-memory/
- Repository: https://github.com/PlateerLab/synaptic-memory