정보를 모을 때 출처부터 따진다. 공식 문서

DAPPOS 공식 문서는 Bubble Engine의 정보 처리를 Contextual RAG로 설명합니다. 웹 문서와 내부 자료, 온체인과 오프체인 신호를 하나의 맥락 층으로 합치되 추적 가능성을 앞세우는 방식입니다. 검색은 두 방식을 섞습니다. 의미로 찾는 쪽과 키워드로 찾는 쪽을 함께 쓰고, 분야별 경로를 나눠 하위 질문을 처리합니다.

그다음 중복을 걷어내고 관련도로 다시 순서를 매긴 뒤, 그 질문에 필요한 최소한의 근거 묶음을 만듭니다. 많이 모으는 것이 아니라 필요한 만큼만 남기는 쪽입니다. 생성 단계에는 인용 잠금이 걸립니다. 답변 안에 출처 표시가 함께 나오고, 근거가 부족하면 무리하지 않고 물러섭니다.

불확실성이 감지되면 검색 깊이와 병렬 실행량을 늘리는 동적 예산도 걸려 있습니다. 시장이 흔들릴 때 더 파고들라는 뜻입니다. 기억은 두 겹입니다. Compound Memory가 검증된 웹3 지식 같은 오래 가는 축과 실시간 시장 변화 같은 짧은 축을 함께 쌓습니다. 새 지식이 검증돼 들어올수록 판단이 누적됩니다.

허위 정보 처리도 따로 있습니다. 온체인 데이터와 커뮤니티 신고로 교차 검증해 봇과 펌핑과 조작 신호를 걸러냅니다. DAPPOS가 속임수가 흔한 환경을 전제로 설계했다는 점이 드러나는 대목입니다.

문서상 설명과 실제 체감이 같을지가 관건입니다.