Joshua Baker가 2026년 10월 5일 공개한 Rust 프로그램 Leviathan은 JSONL, CSV, SQLite 같은 형식의 레코드를 SQLite 전문 검색 인덱스 하나로 만들어 둔다. 에이전트가 질문하면 순위를 매긴 레코드 몇 건을 약 450토큰 분량으로 돌려준다. 합성 정비 기록 100만 건 벤치마크에서 grep 방식보다 245배 적은 토큰을 쓰면서, 질문의 99.0%에서 정답 레코드를 상위 5건에 포함했다.
X 계정 하나의 트윗을 연도와 주제로 둘러보고 기억나는 말로 찾을 수 있는 아카이브를, 이틀 동안 PR 38개를 머지하며 만들었다. 트윗마다 주제 점수를 매기는 일과 검색은 Jev가 맡았고, 처음 적재한 트윗 15,112개를 채점하는 데 든 비용은 0.76달러였다.
Cerebras가 하루 15,000건의 질문을 받는 사내 지식베이스를 만든 방법. 모든 것을 한 플랫폼에 모으는 단일 진실 공급원을 포기하고, 데이터가 이미 사는 곳에서 끌어와 단일 Postgres 임베딩 테이블에 착지시켰다.
AI가 검색을 죽인다는 통념이 데이터에서 정반대로 나왔다. ChatGPT 이용자 95%가 포털 검색을 병행하고 네이버 점유율은 오히려 상승했다. 포털이 ‘최종 검증지’로 격상되며 SEO·GEO를 함께 가져가는 VEO가 새 화두로 떠올랐다.
벡터 DB도 청킹도 없이, LLM이 문서의 계층적 트리 인덱스를 추론하며 탐색하는 Vectorless RAG 프레임워크. FinanceBench 98.7% 정확도를 달성했다.
에이전트 스킬 문서를 3계층 JSON 그래프(스케줄링·구조·논리)로 정규화하는 SSL 표현을 제안하고, 스킬 디스커버리와 리스크 평가에서 텍스트 기반 베이스라인을 유의미하게 이긴 논문.