Ollama로 개인기억 RAG 구축

AetherMind는 노트, Git 커밋, 캘린더, 위치 기록 같은 개인 데이터를 모아 검색 가능한 AI 메모리로 바꾼다.

질문 예시는 다음과 같다.

• "3월에 뭐 하고 있었지?"
• "언제가 가장 생산적이었나?"
• "내 작업 습관 패턴은 무엇인가?"

Ollama는 RAG 합성 단계의 핵심 추론 엔진으로 쓰인다. Qdrant에서 관련 이벤트를 찾아 컨텍스트를 구성하고, 그 내용을 바탕으로 답변을 생성한다.

모델로는 qwen2.5:7b를 선택했다.

• 32k 컨텍스트로 많은 이벤트를 한 번에 넣을 수 있음
• 소비자용 GPU에서도 인터랙티브하게 쓸 만큼 빠름
• 일일 회고용 JSON 스키마를 비교적 안정적으로 따름

설정도 단순하다.

• model: qwen2.5:7b
• temperature: 0.3
• timeout_seconds: 120

Ollama 호환 모델이면 이름만 바꿔서 그대로 사용할 수 있고, setup.py 기준으로 약 5분 만에 설치할 수 있다고 소개한다.