# ADR: 그러면 아스트라가 제2뇌의 지식을 사용하는데 그 많은 지식을 가져올때 어떻게 하면 더 연관성이 깊고 의미있는 지식들을 발굴해서 사용 할 수 있게...

## Status
accepted

## Context
그러면 아스트라가 제2뇌의 지식을 사용하는데 그 많은 지식을 가져올때 어떻게 하면 더 연관성이 깊고 의미있는 지식들을 발굴해서 사용 할 수 있게 할 수 있을까?

## Decision
결론: 방대한 제2뇌 지식 중에서 현재 맥락과 가장 밀접하고 가치 있는 정보를 찾아내기 위해서는, 단순한 '키워드 검색'을 넘어 '의미적 연결성(Semantic Linkage)'과 '맥락적 중요도(Contextual Importance)'를 계산하는 로직이 핵심입니다. 단순히 많은 양의 지식을 가져오는 것이 아니라, "지금 이 순간 가장 의미 있는" 정보를 발굴하기 위한 3가지 기술적 전략을 제안합니다. 1. 그래프 기반의 관계형 검색 (Graph-based Retrieval) 지식과 지식 사이의 '관계'를 정의하는 것입니다. - 개념: 지식을 단순한 문서 단위가 아니라, `Entity(주체)`와 `Relation(관계)`을 가진 노드(Node)로 취급합니다. 예를 들어, "A 프로젝트"라는 노드와 "배포 이슈"라는 노드를 `has_issue`라는 관계로 연결하는 것입니다. - 효리: 질문이 들어왔을 때, 질문에 포함된 키키워드뿐만 아니라 그 키워드와 연결된 '주변 노드(Neighb...

## Reason
Captured automatically because the conversation contained decision-oriented language.

## Alternatives
Not captured yet.

## Consequences
- Future prompts should treat this as project context unless the user changes direction.
