이제부터 진짜 AI

페이블 돌아왔구나!!!(제한 풀림-찌라시일 수 있음)공식맞네..!

지식 그래프(Knowledge Graph)를 싫어했는데요 정확히 3개월전만해도 "Rag 잘 쓰세요" "에이전트 잘 콜링하세요" "하네스 잘 해보죠" "그래프 db 굳이?" 라고 생각했는데.... 요새 생각이 좀 달라졌습니다. (1) 결국 AI가 다 하게 하는건 한계가있어 제가 하는 방식은 단순했어요 매일매일 사용자 피드백을 수집하고 피드백에 따라 AI 의 메인 프롬프트(지시문)을 바꾸거나, 필요한건 장기지식에 넣어서 꺼내쓰게 하던가, 아니면 파인튜닝을…실제 클라이언트에게 들은 말:- 병 파손은 찾는데, '병 파괴' , '병 깨짐' 은 왜 못찾아요??- 텔XX환 인데 텔레XX정 이라고 처도 나와야하지 않아요??- 사람이 실수해도 AI가 알잘딱으로 보정해야 하지 않아요??- 손으로 그린 표를 왜 못읽어요? 잘 보이는데?- 영상은 왜 이해 못해요??- 여기 문서에 내용 있는데 왜 못찾아요?? (해당 문서는 300장)- 필요한 문서 양식을 다 찾으라고 했는데 10개만 찾았어요(해당 조건에 맞는 양식은 60개)- 왜 이전 답변을 참조해서 말해요?? 내가 그렇게 하라고 안했는데

지식 그래프(Knowledge Graph)를 싫어했는데요정확히 3개월전만해도"Rag 잘 쓰세요""에이전트 잘 콜링하세요""하네스 잘 해보죠""그래프 db 굳이?"라고 생각했는데....요새 생각이 좀 달라졌습니다.(1) 결국 AI가 다 하게 하는건 한계가있어제가 하는 방식은 단순했어요매일매일 사용자 피드백을 수집하고피드백에 따라 AI 의 메인 프롬프트(지시문)을 바꾸거나,필요한건 장기지식에 넣어서 꺼내쓰게 하던가,아니면 파인튜닝을 하는겁니다.근데 이렇게 3개월정도 흐르니..'메인 지시문' : 65줄(?)'장기 기억' : 6만줄(??)'파인튜닝' : 튜닝시 성능 하락(???)더이상 뭘 손을 댈수가 없더라구요.(2) 뭐가 문제였는데?대충 이런겁니다 "불닭 볶음면 관련 제품 판매량을 가져와"라고 물어본다고 가정해볼게요.<AI 추론>- 일단 '불닭', '불닭 볶음면' 이렇게 2가지로 검색해- 보니까 8천개쯤 나오네- 여기에 '불닭찜닭' , '불닭 복금'(오타) , '파이어 누들'(영문명) 은 뭐지- 파이어 누들만 빼고 불닭 들어가니까 넣자<사용자 피드백>"불닭찜닭 은 불닭볶음면 제품 아님"<AI 추론>- 오케이 다음부터 조심해야지- 근데 잠깐 '불닭찜닭 볶음면' 은 뭐야 그럼??- 근데 '불닭찜닭' 은 아니랬으니까 제외해야지<사용자 피드백>"아니 뒤에 '볶음면' 붙어있자나요?? 이건 왜 못찾아요"<AI 추론>- 나보고 어쩌라는것이냐??대충 느끼셨을테지만사람한테는 '당연한것' 이AI한테는 '내가 그걸 어떻게 아느냐?' 가 됩니다.그렇다고 이걸 매 상황마다 추가하면??계속 규칙을 텍스트로 추가하면??펑!AI 환각 on(3) 체크 리스트 - 내가 그래프 구조가 필요한가아래 항목에서 2개이상 해당된다면 그래프 db를 고민해보세요.[1] 내가 다루는 데이터베이스는 마스터 키(데이터를 묶을수 있는 제품명, 코드 등등..)가 없다[2] 데이터 베이스가 오탈자/동의어/유의어가 범벅이다[3] 클라이언트가 "알잘딱으로 못해요 AI가?" 라고 클레임을 건다[4] 검색이 잘못되면 매우 주옥된다(수량을 잘못 체크하면 손실이 크다던가)[5] DB에 있는 문서 제목이 '수정수정 최종본' / '붙임9. XXX' / 'A부서_김XX.pdf' 이딴식이다다음 글에서는 온톨로지+LLM으로 그래프 db 만드는 법을 알아보겠습니다.

요새 클로드 코드 굉장히 좋아짐(?)이유는 모르겠는데코덱스로 사용자가 몰려서 그런가?할당량도 넉넉하고코드작성+디버깅+오류 수정 모두 잘함(Ultracode+dynamic workflow 추천)(마침 2배 할당량이라 넉넉함)단점은 좀 느리다는건데, 이정도로 잘 말아준다면, 기다릴수 있지..!

월드 모델을 주장하는 대모/대부들(?)•하사비스 : 제미니 많이 써주세요(제발)•페이페이 : ImageNet 알지? 근데 나 실제 현장 경험은 없음 ㅋㅋ•얀 르쿤 : 나야. 얀 르쿤. 분노 조절 장애가 좀 있어•베조스 : 나만 대머리네일단 월드 모델인데, 실제 world 경험이나 플젝에 참여해본 사람이 얀 르쿤 밖에 없네..

온톨로지로 치코리타 표현하기[관계-그래프 정보]- 치코리타는 '풀속성'- '풀속성' 은 [화염,얼음,비행,벌레,독] 속성에 약하다- 치코리타는 '종족값' 318[온톨로지 규칙](1) 3개이상의 속성에 약하면 '최약체 포켓몬'(2) '종족값' 합이 600 미만이면 '약한 포켓몬'[결과-온톨로지 자동 추론]"치코리타는 속성 3개 이상에 약하기에 최약체, 종족값 합이 600미만이기에 약한 포켓몬이다"이것이 자동으로 도출되는 것그것이 온톨로지 입니다.LLM 없이에이전트 없이치코리타가 허접이라고 바로 나오는 것그것이 '온톨로지'핵심 알아버렸다

Orchestrator 서비스라고? 오... 찍먹...해봐야쓰지마세용 구려요Sakana ai fugu 구려용

온톨로지를 치코리타로 이해해보자온톨로지는 단순한 용어집이나 데이터 정리표가 아닙니다.컴퓨터가 개념의 의미와 관계를 이해하고 계산할 수 있도록 만든 지식 구조입니다.예를 들어 “풀타입 포켓몬은 씨뿌리기를 배울수 있다”는 규칙이 있고, “치코리타는 풀타입 포켓몬이다”라는 사실이 있다면, 시스템은 “치코리타는 씨뿌리기를 배울 수 있다!”라고 추론할 수 있습니다.즉, 온톨로지는 저장된 사실 사이의 의미 관계를 따라 새로운 사실을 끌어냅니다.다만 모든 지식 그래프가 온톨로지는 아닙니다.단순히 “치코리타 → 풀타입”처럼 연결만 저장했다면 그래프 DB에 가깝습니다.하지만 “풀타입 포켓몬은 수면가루,씨뿌리기를 배울수 있다.”, “풀타입 포켓몬은 불/강철/독/드래곤/벌레.. 에 액점이다” 같은 의미 규칙을 두고 새로운 결론을 계산한다면...- "치코리타는 씨뿌리기를 배울수 있다" - "치코리타는 7개 속성에대해 공격이 반감을 가진다" 이것이 자동으로 나오는것그것이 온톨로지 입니다.(치코리타 구려)

Orchestrator 서비스라고? 오... 찍먹...해봐야아잇...가중치는 공개가 안되었는데(모델별 조합이나 선택 자율성이라던가..)서비스화를 하겠다는게 좀 대단하네요. 쉽지 않을텐데(비용이)

Orchestrator 서비스라고?오... 찍먹...해봐야

Gpt는 노잼입니다

제미나이의 이미지 인식 능력은 goat다.근데..흰 옷+피곤한 눈+지저분함= 대학원생이라고 바로 나오는건 좀 슬퍼..제미나이의 이미지 인식 능력은 goat다.근데..흰 옷+피곤한 눈+지저분함= 대학원생이라고 바로 나오는건 좀 슬퍼..

온톨로지가 대체 뭘까에 대해서 갑자기 생각이 들었습니다.'지식그래프 머시기요?''팔란티어요''마케팅?'온톨로지라는 단어는1600년대에 철학적인 개념으로 등장했다고 합니다.우리가 말하는 컴퓨터 과학에서의 온톨로지는 1990년경에 등장했습니다.KMS(지식관리 시스템)가 이에 대한 당시의 적용 방법이었고, 아주 아주 크게 망했습니다.(대부분 파산)마케팅이 아니라, 진짜 온톨로지는 무엇인지 이제 포스팅 해보겠습니다.(공부하는 겸)

너무 귀여운 코덱스 전용 '펫' 옆에 띄워둘 수 있고 코딩할때 옆에서 애니메이션 계속 바뀌면서 귀여움 https://codex-pets.net/#/?sort=views이건 왜 있는거지

너무 귀여운 코덱스 전용 '펫'옆에 띄워둘 수 있고코딩할때 옆에서 애니메이션 계속 바뀌면서 귀여움https://codex-pets.net/#/?sort=views