의미 기반 장기 기억 시스템
당신을 기억하겠습니다.
당신과 AI의 대체할 수 없는 경험을 지켜드립니다.
Greeum은 의미 기반으로 기억을 저장하고 시간과 문맥에 따라 자동으로 회상할 수 있도록 설계된 오픈소스 장기 기억 시스템입니다.
GPT, Claude, Cohere 등 어떤 AI 모델에서도 사용 가능합니다.
... 개발자가 기여
greeum.app
Greeum 메모리 시스템 - 의미 기반으로 기억을 저장하고 자동으로 회상합니다.
기술 설명
Greeum은 어떻게 작동하나요?
성능 향상
Greeum 적용 시 실질적인 효과
2025년 5월 24일 실시된 벤치마크 테스트 결과 (20회 반복 평균)
💰
API 비용 절감
84.9%개선
평균 84.9% 토큰 사용량 감소
✨
응답 품질 향상
6.0%개선
평균 6.0% 품질 점수 개선
⚡
처리 시간 단축
16.6%개선
평균 16.6% 응답 시간 감소
🎯
환각 현상 감소
14.3%개선
평균 14.3% 환각 현상 개선
토큰 절감률 (%)
복잡 추론
71.7%
장기 기억
76.5%
멀티턴
84.4%
단순 QA
81.6%
토큰 효율
88.7%
품질 향상률 (%)
복잡 추론
4.3%
장기 기억
3.6%
멀티턴
11.2%
단순 QA
3.8%
토큰 효율
6.9%
📊 벤치마크 테스트 환경
테스트 모델:GPT-3.5-Turbo
테스트 횟수:각 시나리오 20회 반복
테스트 기간:2025년 5월 24일
평가 방식:GPT-4o-mini 품질 평가
“저희는 당신의 추억을 지키는 동시에 미래의 시간도 아껴드립니다.”
📈 전체 벤치마크 결과 보기사용 사례
Greeum으로 구현할 수 있는 다양한 AI 애플리케이션
👤
개인 비서 AI
사용자의 선호도와 이전 대화를 기억하여 맞춤형 서비스를 제공하는 AI 비서를 구현할 수 있습니다.
📚
교육용 튜터
학습자의 진도와 이해도를 기억하여 개인화된 학습 경험을 제공하는 AI 튜터를 만들 수 있습니다.
💬
고객 서비스
고객의 이전 문의 및 요청 사항을 기억하여 연속적인 상담 서비스를 제공할 수 있습니다.
👥
다중 에이전트 시스템
여러 AI 에이전트로 구성된 시스템에서 공유 기억 저장소로 사용하여 협업 능력을 향상시킬 수 있습니다.
문서
Greeum을 시작하고 활용하는 방법을 알아보세요
간단한 사용 예시
from greeum import GreumMemory
# Initialize memory
memory = GreumMemory()
# Add memories
memory.add(
content="User likes cats more than dogs",
importance=0.8
)
# Later, retrieve relevant memories with semantic search
results = memory.query("What pets does the user prefer?")
print(results)
# Output: [{"content": "User likes cats more than dogs", "importance": 0.8, ...}]커뮤니티
함께 기억을 설계할 개발자/기획자를 기다립니다.
Greeum은 오픈소스입니다. 당신의 경험이 누군가의 기억이 됩니다.
📊 통계는 GitHub API를 통해 실시간으로 업데이트됩니다