Remember Me: Vector DB 비용 40배 절감하는 LLM 클라이언트 메모리 스타트업 아이디어

문제: Vector DB의 비용과 복잡성

LLM 애플리케이션을 개발할 때 “메모리” 기능은 필수입니다. 사용자와의 대화 기록, 컨텍스트 유지, 지식 검색 등 다양한 용도로 활용됩니다.

현재 대부분의 개발자들은 이를 위해 Vector Database를 사용합니다:

• Pinecone (클라우드)
• Chroma (로컬)
• pgvector (PostgreSQL 확장)
• Milvus, Qdrant 등

하지만 이 접근 방식에는 문제가 있습니다:

1. 비용: 클라우드 Vector DB 비용이 빠르게 증가
2. 복잡성: 임베딩 생성, 인덱싱, 검색 파이프라인 구축 필요
3. 지연: 네트워크 RTT 추가
4. 인프라: 서버 관리 부담

솔루션: 클라이언트 사이드 O(1) 메모리

Remember Me는 Vector DB 없이 클라이언트 사이드에서 동작하는 LLM 메모리 라이브러리입니다.

핵심 아이디어:

• O(1) 시간 복잡도: 해시 기반 메모리 접근
• 클라이언트 사이드: 서버 없이 브라우저/앱에서 동작
• 40배 비용 절감: Vector DB 대비 인프라 비용 제로

기술 접근법

기존 방식 (Vector DB):
User Query → Embedding → Vector Search → Top-K Results → LLM

Remember Me 방식:
User Query → Semantic Hash → O(1) Memory Lookup → LLM

MIT의 Recursive LM 논문에서 영감을 받은 접근 방식으로, 시맨틱 해싱과 계층적 메모리 구조를 결합합니다.

시장 분석

타겟 사용자

• LLM 애플리케이션 개발자
• 사이드 프로젝트 개발자 (비용에 민감)
• 프라이버시 중시 사용자 (로컬 처리)

경쟁 현황

비즈니스 모델

수익 전략

1. 오픈소스 코어: MIT 라이선스로 기본 기능 공개
2. Pro 기능: 고급 최적화, 분석 대시보드
3. Enterprise: 팀 협업, 보안 기능

가격

• Free: 기본 기능
• Pro: $5-15/월
• Enterprise: 문의

MVP 개발 범위

6-8주 예상

1. 핵심 메모리 라이브러리 (TypeScript/Rust)
2. LangChain 통합
3. React Hook (useMemory)
4. 기본 문서화

평가 점수: 85점

추천 여부

조건부 추천

• 기술적 차별화가 명확해야 함
• 무료 대안들과의 성능 비교 필수
• 개발자 커뮤니티 빌딩 중요

LLM 메모리 문제는 실제로 존재하고, 클라이언트 사이드 솔루션에 대한 니즈도 있습니다. 다만 Chroma, LanceDB 같은 강력한 오픈소스 대안들이 있어 명확한 차별점이 필요합니다.

이 글은 HackerNews Show HN 피드를 기반으로 AI가 분석한 사이드 프로젝트 아이디어입니다.