# 지식을 검색하세요

## Rememberizer에서 검색하기

* 탐색 모음에서 **개인 > 지식 검색**을 선택합니다. 그러면 Rememberizer의 검색 페이지가 표시됩니다.

{% hint style="info" %}
Rememberizer의 검색은 키워드 일치뿐만 아니라 의미적으로 유사한 콘텐츠를 찾기 위해 고급 벡터 임베딩을 사용합니다. 이 기술이 어떻게 작동하는지에 대해 더 알아보려면 [벡터 임베딩과 벡터 데이터베이스란?](/ko/background/what-are-vector-embeddings-and-vector-databases.md)를 참조하세요.

개발자는 API를 통해 동일한 의미 검색 기능에 접근할 수 있습니다. 자세한 내용은 [의미적 유사성으로 문서 검색하기](/ko/undefined-1/api-docs/search-for-documents-by-semantic-similarity.md)를 참조하세요.
{% endhint %}

<figure><img src="/files/TnqbCnLcMOFbjJ3PqsC0" alt="navbar search rememberizer (1)"><figcaption></figcaption></figure>

<figure><img src="/files/0uQW2zbki71qn4BvL1IX" alt="search rememberizer page"><figcaption></figcaption></figure>

* 검색하고자 하는 질문이나 주제를 입력한 후, 앱의 접근을 제한할 메멘토를 선택하고 Rememberizer 버튼을 클릭하거나 Enter 키를 누릅니다. 검색 과정은 메멘토의 데이터 양에 따라 몇 분 정도 걸릴 수 있습니다.

<figure><img src="/files/pbrQ3AM6nGVbj70EskEi" alt="Memento Filtering in search Rememberizer" width="269"><figcaption><p>Rememberizer 검색에서의 메멘토 필터링</p></figcaption></figure>

* 결국, 요구하는 질문이나 주제와 일치하는 문서 목록이 표시됩니다. 파일을 클릭하면 질문이나 주제와 관련된 일치하는 텍스트 조각이 드롭다운됩니다.

<figure><img src="/files/ufQjtUXgz3naygFoUNnh" alt="An example of search result"><figcaption><p>검색 결과의 예</p></figcaption></figure>


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# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://docs.rememberizer.ai/ko/undefined/personal/search-your-knowledge.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.