자주 묻는 질문
기초 질문
MemX와 mem0은 어떤 관계인가요?
MemX는 mem0의 강화 버전(상위 집합)으로, ACE 지능형 메모리 관리 계층이 추가되었습니다. ace_enabled=False일 때는 mem0와 동작이 완전히 동일하며 오버헤드가 없습니다.
GPU가 필요한가요?
필요하지 않습니다. 로컬 임베딩 모델 all-MiniLM-L6-v2는 ONNX Runtime을 통해 CPU에서 실행되며(< 5ms/건), Reflector 규칙 사전 필터링은 GPU에 의존하지 않고, hybrid의 LLM 정제는 원격 API를 사용합니다.
추가 LLM 토큰 소비가 발생하나요?
기본값인 hybrid는 가치 있는 후보에 대해서만 LLM을 호출하여 mem0의 전량 호출 대비 90% 이상 감소시킵니다. LLM을 사용할 수 없을 때는 자동으로 순수 규칙 모드로 다운그레이드되어 비용이 없습니다. 명시적으로 끄려면 reflector.mode="rules"로 설정합니다.
어떤 벡터 데이터베이스를 지원하나요?
mem0의 전부(Qdrant, Chroma, Pinecone, Weaviate, Milvus 등)를 상속하며, 기본 메모리 저장은 개발 및 테스트에 적합합니다.
사용 질문
mem0에서 어떻게 마이그레이션하나요?
pip install git+https://github.com/UU114/memx.gitfrom mem0 import Memory를from memx import Memory로 변경합니다.기존 코드는 수정할 필요가 없습니다(ACE는 기본적으로 꺼져 있습니다).
준비가 되면
config={"ace_enabled": True}를 추가하여 지능형 기능을 활성화합니다.
데이터는 어디에 저장되나요?
구성된 벡터 데이터베이스 백엔드에 따라 다릅니다. 기본값은 메모리(재시작 시 손실)이며, 프로덕션에서는 Qdrant/Chroma 영속화를 권장합니다. 로컬 임베딩 모델은 ~/.memx/models/에 캐시됩니다.
감쇠 속도는 어떻게 제어하나요?
| 매개변수 | 효과 |
|---|---|
decay.half_life_days | 증가 → 감쇠가 느려짐(기본값 30일) |
decay.boost_factor | 증가 → 리콜 강화가 더 뚜렷해짐(기본값 0.1) |
decay.permanent_threshold | 감소 → 영구 메모리가 되기 더 쉬움(기본값 15회) |
잘못 판단된 지식은 어떻게 처리하나요?
memx list --scope project:my-app— 확인memx forget <memory-id>— 삭제memx learn "correct knowledge"— 수동 추가
여러 사람 / 여러 에이전트가 메모리를 어떻게 공유하나요?
데몬 프로세스 모드를 활성화하면 여러 에이전트가 IPC Socket을 통해 동일한 지식 베이스를 공유합니다(IDE 플러그인, 팀 협업). scope를 사용하여 프로젝트/워크스페이스를 구분합니다.
개인정보 보호 질문
필터링은 끌 수 없음
12개의 내장 민감 정보 필터링 규칙은 비활성화할 수 없는 보안 하한선이며, privacy_custom_patterns를 통해 추가 규칙만 더할 수 있습니다.
어떤 민감 정보 유형의 필터링을 지원하나요?
| 유형 | 예시 |
|---|---|
| PEM 개인 키 | -----BEGIN RSA PRIVATE KEY----- |
| Bearer / JWT Token | Bearer eyJhbG... |
| Anthropic API Key | sk-ant-api03-* |
| OpenAI API Key | sk-proj-* |
| GitHub Token | ghp_*, github_pat_* |
| AWS Access Key | AKIA* |
| AWS Secret Key | 40자 base64 |
| 데이터베이스 연결 문자열 | postgres://user:pass@host/db |
| 운영 체제 경로 | /home/user/.ssh/id_rsa |
| 사용자 정의 규칙 | privacy_custom_patterns를 통해 추가 |
INFO
이 12개 규칙은 키와 로컬 경로 유형의 민감 정보(secrets + user paths)에 초점을 맞추며, 전통적 의미의 PII(이메일 / 전화 / 신분증 등)가 아닙니다. PII 필터링이 필요하면 privacy_custom_patterns를 통해 직접 확장하세요.
필터링된 원본 값은 어디로 갔나요?
플레이스홀더(예: [REDACTED:api_key])로 대체되며, 원본 값은 어디에도 저장되지 않습니다. 필터링은 쓰기 파이프라인의 가장 앞단에서 실행됩니다.
성능 질문
메모리를 몇 건이나 저장할 수 있나요?
벡터 데이터베이스 백엔드 용량에 따라 다르며, MemX 자체에는 하드 제한이 없습니다. 감쇠 엔진이 자동으로 아카이브하여 활성 규모를 적정하게 유지합니다.
RecallReinforcer가 검색 성능에 영향을 주나요?
아니요. 비동기 백그라운드 스레드로, 결과를 반환한 후에야 recall_count를 업데이트하므로 검색을 차단하지 않습니다.
검색 지연 시간은 어느 정도인가요?(< 10,000건 메모리)
| 작업 | 지연 시간 |
|---|---|
| 4계층 하이브리드 검색 | 10-50ms |
| 순수 키워드 검색(L4 다운그레이드) | 5-20ms |
| 로컬 임베딩 계산 | < 5ms |
| 쓰기(Reflector + Curator 포함) | 20-100ms |