내가 저장한 것을 진짜로 아는 AI
인터넷을 짐작하는 흔한 챗봇이 아닙니다. SnapStash AI는 RAG로 스태시의 모든 자료를 인덱싱하고, 관련 항목을 컬렉션으로 묶고, 당신의 캡처에서 인용 출처를 붙여 답합니다.
AI를 낯선 챗봇이 아니라 두 번째 뇌로 만드는 것
범용 대규모 언어 모델은 자신감 있게 의견을 내놓는 낯선 사람입니다. 당신의 회의 메모를 읽지도, 강조 표시한 PDF를 본 적도, 지난 화요일의 경쟁사 스크린샷을 들여다본 적도 없습니다. 당신 자신의 지식에 대해 물으면 거절하거나 지어냅니다. 둘 다 두 번째 뇌가 해야 할 일은 아닙니다.
SnapStash AI는 RAG(검색 증강 생성) 위에 만들어졌습니다. 저장하는 모든 스크린샷·링크·PDF가 OCR 텍스트, 요약과 함께 사적인 File Search 스토어에 파싱·임베딩·인덱싱됩니다. 질문을 던지면, 시스템이 먼저 스태시에서 의미적으로 가장 관련 깊은 항목을 검색하고, 그 검색된 맥락만으로 언어 모델에게 답하게 합니다 — 원본 항목으로의 인용 링크와 함께.
컬렉션은 한 단계 더 나아가 AI의 기억 범위를 제한할 수 있게 해줍니다. 컬렉션은 프로젝트 단위 묶음입니다 — 학위 논문의 문헌 검토, 단일 클라이언트 프로젝트, 한 학기 강의. 컬렉션 안에서 질문하면 검색이 그 범위로 한정됩니다. AI가 일주일 전 마케팅 스크린샷을 고대 철학 질문에 섞어 넣는 일이 멈춥니다.
요약, 태그, 연결은 모두 같은 파이프라인에서 자연스럽게 떨어집니다. 저장된 모든 항목은 분석이 끝나는 즉시 한두 문장의 요약과 추론된 태그와 함께 도착합니다. 시간이 지나면 AI가 연결을 드러내기 시작합니다 — 몇 달 간격으로 저장된 같은 주제의 두 스크린샷, 이전 논문과 모순되는 새 논문, 경쟁사 캡처에서 반복되는 패턴. 두 번째 뇌가 설정이 아니라 데이터에서 떠오르는 순간입니다.
RAG
모든 챗 답변이 자유 회상이 아닌 검색된 출처에 근거
Lewis et al., NeurIPS 2020
100%
답변에 출처 항목으로의 인용 포함 비율
SnapStash AI chat spec
Per-user
사용자별 File Search 스토어 — 다른 계정과 함께 인덱싱되지 않음
Google File Search API isolation guarantee
“우리는 사전 학습된 파라메트릭 기억과 비파라메트릭 기억을 결합해 언어를 생성하는 RAG 모델을 탐구합니다. RAG 모델은 파라메트릭만 사용하는 기준 모델보다 더 구체적이고 다양하며 사실적인 언어를 생성합니다.”
Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks
기억하는 AI 작동 방식
저장 시점 인덱싱
새 항목이 들어올 때마다 OCR·요약·태깅·임베딩이 실행되고, 사용자별 File Search 스토어에 업로드됩니다. 쿼리 시점에는 검색만 일어납니다 — 무거운 작업은 저장 시 한 번만 실행됩니다.
올바른 맥락을 검색
질문이 임베딩된 스태시와 매칭됩니다. 최상위 항목들이 컬렉션·태그·날짜로 선택적으로 필터링된 후, 언어 모델이 답변의 단 한 토큰을 보기 전에 작업 맥락이 됩니다.
출처 인용과 함께 답변
AI가 검색된 항목에 근거해 답하며, 원본 스크린샷·링크·PDF로 이어지는 인라인 인용을 함께 제공합니다. 검증, 심화, 후속 질문이 모두 출처 한 번의 탭으로 이어집니다.
기억하는 AI가 진가를 발휘하는 곳
문헌 검토와 대화하는 연구자
'이 컬렉션은 fMRI 연구의 재현 실패에 대해 뭐라고 하지?' 같은 질문에 당신이 저장한 논문에서 뽑은 답을 받으세요 — 강조 표시했던 정확한 스크린샷으로의 인용과 함께.
자세히 보기경쟁사 자료에게 직접 묻는 마케터
한 분기 동안 경쟁사 스크린샷을 컬렉션에 모은 뒤, 'Linear는 가격 카피를 어떻게 바꿔왔지?'라고 물으세요. AI가 시간 흐름에 따라 캡처한 자료들을 비교하고 해당 날짜를 짚어줍니다.
자세히 보기자기 노트로 스스로를 시험하는 학생
강의 컬렉션의 스크린샷에서 연습 문제를 만들도록 AI에게 요청하세요. 검색이 출처이기 때문에 모든 답이 실제 강의·독서 자료로 검증 가능합니다.
자세히 보기자주 묻는 질문
ChatGPT는 학습 데이터와 프롬프트에 붙여 넣은 내용에서 답합니다. SnapStash AI는 먼저 사용자별 사적인 캡처 인덱스에서 검색하고, 그 검색된 맥락만으로 모델에게 답하게 합니다 — 정확한 항목으로의 인용 링크와 함께. 차이는 AI의 기억이 당신 것이냐, 낯선 사람 것이냐입니다.
RAG는 모델의 자유로운 회상이 아니라 검색된 출처에 답을 근거하게 함으로써 환각을 크게 줄이지만, 완전히 없애는 시스템은 없습니다. SnapStash의 모든 답변에는 근거 항목으로의 인용이 함께 와서 검증이 한 번의 탭으로 끝납니다. 검색에서 관련 결과가 나오지 않으면 AI는 지어내는 대신 그렇다고 말합니다.
AI 검색은 순위 항목을 반환합니다 — 쿼리에 가장 관련 있는 스크린샷·링크·PDF의 목록입니다. AI 챗은 합성된 답변을 반환합니다 — 그 항목들에서 뽑아낸 단락이나 비교 결과를, 항목으로의 인용과 함께 돌려줍니다. 검색은 '보여줘'에, 챗은 '말해줘'에 적합합니다.
연구 및 참고 자료
SnapStash AI는 동료 심사를 받은 연구와 업계 표준을 기반으로 합니다. 다음 자료들은 이 페이지의 기술 및 생산성 주장을 뒷받침합니다.
- 1Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks
Patrick Lewis, Ethan Perez, Aleksandra Piktus, et al. • Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2020) • 2020 • DOI:10.48550/arXiv.2005.11401
RAG를 소개한 기초 논문이며, SnapStash AI 챗의 기반 아키텍처입니다. 사적인 코퍼스에 대한 학습된 검색 단계 위에 생성을 근거하게 하는 것이, 사용자 데이터를 공개 학습에 노출하지 않으면서 개인용 AI 두 번째 뇌를 가능하게 합니다.
- 2Dense Passage Retrieval for Open-Domain Question Answering
Vladimir Karpukhin, Barlas Oğuz, Sewon Min, et al. • Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP 2020) • 2020 • DOI:10.48550/arXiv.2004.04906
오픈 도메인 질의응답에서 밀집 벡터 검색이 고전 BM25 키워드 검색을 크게 능가한다는 것을 확립한 연구로, SnapStash AI 챗의 기반이 되는 임베딩 기반 검색 계층의 실증적 근거입니다.
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