RAG 기반 사유 엔진

당신의 질문에,
그 사람의 사유
답합니다

40년에 걸친 600권의 사상을 학습한 AI가, 한 인물의 사고방식 그대로 당신의 물음에 답합니다. 검색으로 찾은 실제 구절을 근거로 삼기에, 지어내지 않고 깊어집니다.

근거 구절 인용
책을 더할수록 깊어짐
현답 · 사유 엔진
스토아 사상가 페르소나
응답 중
요즘 사소한 일에 자꾸 화가 납니다. 어떻게 다스려야 할까요?

화는 밖에서 오는 것이 아니라, 그 일을 ‘참을 수 없다’고 판단한 그대의 마음에서 옵니다. 사건과 판단 사이의 그 짧은 틈을 알아차리는 순간, 그대는 이미 화의 주인이 됩니다.

『분노에 관하여』 p.142 『서한집』 IX 유사도 0.89

학습한 사유의 결 · 600권에서 길어 올린 개념들

덕(德)·아파테이아·중용·무위·운명애·절제·성찰·자유의지
0
한 인물이 쌓은 사유의 시간
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학습한 저작과 해설서
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답마다 인용하는 근거 구절
0
벡터로 색인된 의미 청크
작동 원리

지어내지 않습니다.
찾아서 답합니다.

검색증강생성(RAG) 구조. 책을 미리 의미 단위로 색인해두고, 질문이 오면 가장 가까운 구절을 찾아 그 근거 위에서 답을 만듭니다.

1. 색인 — 한 번만 (Ingest)
책 텍스트

저작·강연·해설 원문을 수집합니다.

의미 단위 청킹

문단을 뜻이 끊기지 않게 잘라냅니다.

Voyage 임베딩 → MySQL

벡터로 바꿔 데이터베이스에 저장합니다.

2. 응답 — 질문마다 (Answer)
질문 입력

사용자가 묻습니다.

질문도 벡터화

같은 공간의 좌표로 변환.

코사인 검색 · top 6

가장 가까운 구절 6개.

페르소나 + 근거 → Claude

‘이 인물답게’ 현답 생성.

점증적 심화

책이 일부만 있어도 동작하고,
더할수록 답이 깊어집니다

RAG는 전부를 미리 학습할 필요가 없습니다. 지금 가진 만큼으로 답하고, 새 책을 색인할 때마다 인용할 근거가 늘어 답의 결이 정교해집니다. 완성을 기다리지 않고 오늘 시작할 수 있습니다.

1권만 있어도 그 안에서 근거를 찾아 답합니다
책 추가는 재학습이 아니라 색인 추가일 뿐
근거가 늘면 환각은 줄고 깊이는 늘어납니다
12권 색인답의 깊이
120권 색인
600권 색인현재
같은 질문도, 색인된 근거가 많아질수록 더 구체적이고 인물다운 답이 됩니다.
현답이 다른 이유

검색이 만든 신뢰, 페르소나가 만든 깊이

모든 답에 근거가 따라옵니다

답이 어떤 구절에서 나왔는지 출처와 유사도를 함께 보여줍니다. 막연한 인용이 아니라, 실제 문장 위에 선 답입니다.

“덕은 지식이며, 우리는 무지하기에 악을 행한다.” — 검색된 근거 구절 · 유사도 0.91

그 인물의 사유 방식

정보가 아니라 ‘관점’으로 답합니다. 같은 질문도 인물에 따라 다르게.

환각을 억제하는 구조

검색된 근거 안에서 답하게 해, 그럴듯한 거짓을 줄입니다.

더할수록 깊어지는 색인

책 한 권을 추가하면 그만큼 답이 정교해집니다.

언제든, 몇 번이든

밤늦은 고민에도 사유는 잠들지 않습니다.

사유 엔진

누구의 사유에게 물어볼까요

한 사람의 사유를 깊게. 새 인물은 600권의 색인이 쌓이면 차례로 열립니다.

S 제공 중

스토아 사상가

절제·평정·운명애. 흔들리는 마음을 다스리는 법.

612권 색인 완료
색인 중

도가 사상가

무위와 비움. 애쓰지 않음으로 이루는 길.

287 / 600권
예정

선(禪) 사상가

지금 이 순간. 분별 이전의 자리로.

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