퍼플렉시티, AI에 '기억' 기능 탑재…모델 바꿔도 맥락 유지

새로운 대화창을 열 때마다 자신의 식습관이나 선호 브랜드, 업무 배경을 AI에게 처음부터 다시 설명해야 했던 번거로움이 크게 줄어들게 됐습니다.

Perplexity는 11월 26일 대화 전반에 걸쳐 사용자의 선호도와 핵심 세부 정보를 기억하는 개인화 메모리 기능을 선보였습니다. Comet Assistant를 비롯한 플랫폼 내 AI 에이전트가 이전 대화 맥락을 기억해 질문마다 더 정확하고 맞춤화된 답변을 제공합니다.

훈련 데이터가 아닌 독립 저장소로 관리

대규모 언어 모델의 컨텍스트 창이 커졌지만, 여전히 원하는 결과를 얻으려면 사용자가 직접 과거 맥락을 요약해 입력해야 하는 불편이 있었습니다.

Perplexity는 사용자의 대화 기록을 단순 모델 학습 데이터처럼 다루며 확률적 추측을 유도하는 방식을 쓰지 않았습니다. 대신 선호 브랜드나 식단 조건, 자주 묻는 키워드 등을 구조화해 안전한 별도 메모리 저장소에 보관합니다.

이후 관련 질문이 들어오면 해당 메모리에서 필요한 맥락만 직접 추출해 답변 생성에 반영합니다. 러닝화를 추천해 달라고 하면 과거에 언급했던 부상 이력이나 마라톤 준비 여부를 스스로 감안해 알맞은 제품을 골라주는 식입니다.

데이터 통제권도 사용자에게 열려 있습니다. 메모리 기능은 언제든 끌 수 있고, 시크릿 모드에서는 메모리와 검색 기록 저장이 자동으로 차단됩니다. 모든 데이터는 암호화되며, 모델 개선에 사용되지 않도록 설정할 수도 있습니다.

모델을 바꿔도 그대로 유지되는 기억

이번 발표에서 가장 눈에 띄는 대목은 컨텍스트 이동성입니다.

단일 모델 생태계에 기억이 묶여 있는 다른 챗봇들과 달리, Perplexity에서는 지원하는 모든 모델에 걸쳐 동일한 메모리가 공유됩니다.

복잡한 논리 분석에는 추론 특화 모델을 쓰고 간단한 검색에는 빠른 속도의 모델을 골라 질문마다 바꿔 쓰더라도, 쌓아둔 개인화 맥락은 그대로 유지됩니다. 나중에 새로운 고성능 모델이 추가되더라도 기존에 길들여둔 메모리 자산을 버릴 필요가 없습니다.

왜 중요한가

사용자 입장에서 이번 변화는 일회성 검색 도구였던 AI가 진정한 개인 비서로 자리 잡는 계기가 됩니다. 업무 조사나 일상 관리에 Perplexity를 자주 활용하는 이용자라면 반복적인 프롬프트 작성 시간을 대폭 줄일 수 있습니다. 다만 취향이 바뀌었을 때 과거 기억이 새로운 제안을 가로막지 않도록 가끔씩 저장된 설정을 점검해 줄 필요는 있어 보입니다.

업계 측면에서는 특정 기초 모델에 종속되지 않는 퍼플렉시티만의 강점을 매우 영리하게 극대화했습니다. OpenAI나 구글처럼 자사 모델 내부에 기억을 가두는 경쟁자들과 달리, 여러 외부 모델을 아우르는 상위 인터페이스에 개인화 레이어를 구축한 셈입니다.

우리가 보기에 이는 기초 모델 성능 경쟁이 어떻게 흘러가든 플랫폼의 사용자 이탈을 막아주는 강력한 해자가 될 것으로 보입니다. 모델 자체를 개조하지 않고 가벼운 컨텍스트 중계 방식을 택했다는 점에서도 매우 실용적인 접근입니다.