기억을 넣는 법보다,
다시 믿고 쓰는 법.

01 · 시작하기

Scope를 먼저 선택합니다.

모든 Memory, 문서, Knowledge node와 edge는 하나의 조직과 하나의 scope에 속합니다. 저장하기 전에 누가 이 Context를 함께 사용할지 결정하세요.

02 · Context 검색

질문에 맞는 검색 면을 고릅니다.

`All Context`는 Memory, 처리된 문서 chunk, Knowledge node를 한 순위로 합칩니다. 특정 출처만 살피려면 Memory, Documents, Graph를 선택하세요.

상대 관련도는 현재 결과 중 최고 score를 100%로 표시한 값입니다. 서로 다른 검색 요청의 품질을 절대값으로 비교하지 마세요.

03 · Memory 관리

결정의 현재 상태와 변경 이유를 함께 남깁니다.

Memory는 rule, experience, decision, preference, fact 중 하나입니다. 검색 결과의 `Lifecycle`에서 내용을 수정하고 변경 사유를 기록할 수 있습니다.

저장은 현재 version을 기준으로 충돌을 확인합니다. 다른 사용자가 먼저 수정했다면 최신 version을 다시 불러온 뒤 변경하세요. Archive는 삭제가 아니라 검색에서 제외되는 새 version입니다.

04 · 문서 수집

원본은 보존하고, 검색은 chunk로 수행합니다.

UTF-8 text, Markdown, CSV, JSON, XML 파일을 최대 10 MiB까지 업로드할 수 있습니다. 원본은 S3 호환 storage에, 처리 상태와 chunk는 PostgreSQL에 저장됩니다.

`failed` 문서는 오류를 확인한 뒤 다시 처리할 수 있습니다. `ready`가 되기 전에는 검색 결과에 포함되지 않습니다.

05 · Graph 탐색

관계를 따라가되, 근거에서 멀어지지 않습니다.

Graph 검색 결과에서 `관계 보기`를 누르면 선택 node를 중심으로 방향성 edge와 predicate가 표시됩니다. Node를 선택하면 inspector가 바뀌고, 같은 node를 다시 선택하면 그 node가 새로운 중심이 됩니다.

각 node와 edge는 Memory 또는 document chunk 중 정확히 하나를 가리키는 provenance를 하나 이상 가집니다. 키보드에서는 `Enter` 또는 `Space`로 node를 선택할 수 있습니다.

06 · AI 후보 검토

AI의 제안을 검토해 지식을 완성합니다.

AI Extractor가 문서에서 찾은 entity와 relationship은 검토 queue에 먼저 들어갑니다. Source, model, entity, 관계를 살펴보고 Graph에 반영할 내용을 선택하세요.

07 · Agent 연결

MCP로 Agent와 Context를 연결합니다.

`Agent 연결` 탭에서 현재 사이트 주소와 활성 조직 ID가 포함된 전체 Streamable HTTP MCP endpoint를 확인하고 복사합니다. Better Auth 로그인 응답의 `set-auth-token` 값을 Bearer token으로 전달하세요.