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후지산 개산 첫 날 풍경
7월 1일 오전 3시 게이트 개방 선언후지산 입산 시즌 스타트올해부터 바뀐 등산룰 3가지입산료가 작년 2천엔에서 올해부터 4천엔으로 2배 인상"대학생 입장에서 조금 빡세지만 안전을 위해서라니까 어쩔 수 없죠"미국에서 온 등산객 "저는 상관없어요. 후지산 등반은 그럴만한 가치가 있거든요"탄환등산 (휴식과 수면 없이 타임어택으로 올라갔다 내려오는 야간등반) 대책으로 오후 2시에 입구 폐쇄기존보다 2시간 앞당겨짐'후지산 레인저' 가 창설돼서 기준에 맞지 않는 입산객은 등산거부도 할 수 있게 됨프랑스에서 온 형님은 입산 기준 (방수용 바막, 등산바지 등) 미달로 입산 거부영어 못 하는 프랑스인들 위해 파파고 켜서 입산 기준 설명중바로 매점 가서 인당 1만 5천엔 주고 바막이랑 바지 구입몽벨로 빼입고 입산 허가 받고 출발첫날 50명 정도 입산 기준 미달로 레인저한테 잡혔으나 다들 협력 잘 해줘서 혼란은 없었다고"안전을 위한거니 다들 잘 지켜주셨으면 합니다"월클산이라 역시 다르네
작성자 : ㅇㅇ고정닉
mbc) 강도 높은 검찰 개혁에 검사들 반발 전혀 없어ㅋㅋㅋ
ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ줄리 무혐의 처분했던 검레기 새끼들 꼬무룩 클라스 보소ㅋㅋㅋㅋㅋ- 검찰 쓰나미 앞 반성문 쓴 검사장들 "변해야한다"…내부비판도(종합신주류' 임은정 "우리 모두 잘못"…정진우 "고칠 건 고쳐야"·김태훈 "국민 신뢰 잃어"형사사법 틀 대수술…"국민 고통받은 수사·기소 분리에 침묵" 임은정 입장촉구 비판글서울=연합뉴스) 김다혜 홍준석 최원정 기자 = 이재명 정부의 고강도 검찰 개혁이 가시화하는 가운데 새로 취임한 주요 지검장이 일제히 "자성해야 한다", "변해야 한다"는 일성을 밝혔다.수사·기소 분리를 뼈대로 한 정부의 강력한 개혁 드라이브 속에 지난 과오를 돌아보고 인정하면서 변화에 발맞춰 국민 신뢰를 회복해야 한다는 취지다.여권에서 분출하는 검찰청 폐지, 검찰 권한 축소 등에 반발하기보다는 개혁 필요성에 공감하는 듯한 입장을 낸 것이어서 이들의 목소리가 검찰 조직 전반에 어떤 반향을 일으킬지 주목된다.새 정부의 검찰 운용에서 핵심 역할을 할 '신주류'로 떠오른 주요 검사장인 점에서 공통점을 갖지만 이들의 입장은 큰 틀의 총론에서 비슷한 방향을 가리키면서도 구체적 방법론이나 강조점, 발언 수위 등 각론에서는 조금씩 결이 다른 모습을 보였다.전국 최대 검찰청인 서울중앙지검의 정진우(사법연수원 29기) 신임 지검장은 4일 취임사에서 "검찰의 역할과 기능에 대해 활발한 개혁논의가 진행 중"이라며 "이럴 때일수록 개혁 논의의 출발점이 된 우리의 검찰권 행사에 대해 스스로 솔직하게 되돌아보고 잘못된 것은 바로잡아야 하며, 국민들의 시각에서 검찰이 변해야 할 것은 변하고 고쳐야 할 것은 고쳐야 할 것"이라고 했다.검찰 본연의 역할에 집중하자는 일반론을 강조하는 것을 넘어 검찰도 반성할 부분이 있다고 지적한 것이다.그러면서도 "반면에 우리가 지켜야 할 원칙과 해야만 하는 것들에 대해서는 국민들에게 정확히 설명하고 이해를 구해야 할 것"이라고 부연했다.'과오 반성'을 꺼내 들면서도 검찰이 나아가야 할 방향을 제시하고, 국민의 이해를 구해야 할 부분도 언급해 '검찰 미래' 쪽에도 상당한 비중을 할애했다.봉욱 민정수석이 대검찰청 기획과장이던 시절에 기획조정부 소속 검찰연구관으로 일하고 법무부 검찰국에서 국제형사과장·공안기획과장을 맡는 등 기획 분야에 밝은 정 지검장의 스타일도 반영된 것으로 해석된다. 그는 특정 수사를 맡아 특별히 강한 인상을 남겼다기보다는 무색무취하다는 평가를 받아왔다.기획통의 경우 검찰의 중립성을 강조하고 조직의 미래를 다루는 업무를 많이 맡아왔다는 점에서 이날 발언에도 그런 스타일이 녹아든 것이라는 평가도 나온다.전임자들에 대해서도 "최선을 다해 이끌어줬다"는 정도로 언급했고, '공정한 검찰'을 지적하면서도 특정 사건을 거론하기보다 "같은 것을 같게 다른 것을 다르게 정확히 판단하고, 그 판단을 명확히 선언해 줘야 한다", "'진실의 힘'을 믿고 '법과 원칙'에 따라 자신 있게 결정하고, 그 결정에 책임을 지는 것이 검찰 역할" 등 원칙은 명확히 밝히면서도 절제된 톤으로 입장을 개진했다.내부비판자'로서 검찰에 비판적인 목소리를 내온 임은정(30기) 신임 서울동부지검장은 직설적이고 강한 어조로 자성을 촉구했다.임 지검장은 이날 취임사에서 "대개의 검찰 구성원이 감당하기 버거운 업무를 감당하기 위해 헌신하고 있는 것도 사실이지만, 특정인과 특정 집단에 대한 표적 수사가 거침없이 자행됐고, 특정인과 특정 집단에 대한 봐주기가 노골적으로 자행된 것 역시 사실"이라고 말했다.그간의 표적·선택적 수사, 제 식구 감싸기와 봐주기 수사를 인정하자면서 "우리는 검찰권을 사수할 때 집단행동도 불사했고 검찰의 잘못에는 침묵했다. 불의 앞에서의 침묵과 방관은 불의에의 동조"라며 "우리 모두 잘못했다"라고 하기도 했다.김학의 전 법무차관 긴급 출국금지 사건과 검찰 내 성추행 진상규명 조사, 심우정 검찰총장의 퇴임사 등을 구체적으로 언급했다. 출근길에는 윤석열 전 검찰총장 시절을 지적하고 월성원전 수사, 통계조작 의혹 수사 등을 거명했다.임 검사장은 재판 담당 공판검사 시절 주요 사건 구형에서 소신 행동해 주목받았고, 문재인 정부 때 법무부 감찰담당관을 지냈다.김태훈(30기) 신임 남부지검장도 이날 취임사에서 "무엇보다 아픈 부분은 국민에게서 중립, 공정한 기관이라는 신뢰를 잃었다는 지적"이라며 "신뢰를 되찾는 첫걸음은 진지한 반성과 성찰"이라고 말했다.기획통인 김 지검장은 문재인 정부에서 대검 기획과장, 법무부 검찰과장 등 요직을 거쳐 특수수사를 총괄하는 중앙지검 4차장까지 맡기도 했으나 윤석열 정부에선 고검 검사로 전보돼 한직을 걸었다. 대학 시절 학생운동을 했던 이력도 알려져있다.그는 "국민 신뢰를 되찾기 위해 성찰하는 자세로 검찰 본연의 역할에 충실할 필요가 있다"고 운을 뗐다. 그러면서 "무엇보다 아픈 부분은 국민들로부터 중립, 공정한 기관이라는 신뢰를 잃었다는 지적"이라며 "본연의 역할로 돌아가 소임을 다하는 것 외에 신뢰를 되찾는 지름길은 없다. 어렵고 먼 길이고 험난하고 오래 걸리겠지만 다른 방법은 없어 보인다"고 했다.김 지검장은 "검찰력은 범죄로부터 피해자 인권을 보호하고 수사 과정에서 국민의 기본권이 침해되는 것을 방지하기 위해 탄생했다"며 검찰 제도의 태동 배경을 언급하면서 인권보호 관점에서 업무를 해달라고 당부했다.프랑스에서 탄생한 검찰 제도는 기소하는 소추권자가 재판까지 맡는 규문주의 형사소송 구조의 폐해를 극복하고, 인권을 보장하기 위한 취지에서 도입됐다. 경찰을 통제하고 법원의 권한 집중을 견제하는 역할을 맡아 검찰권을 행사해왔다. 그러나 수사와 기소 권한을 모두 가진 검찰의 기소권 남용, 부실·편파 수사에 대한 지적도 제기됐다.이들은 새 정부가 추진하는 검찰 개혁의 필요성에 대한 공감을 토대로 구성원을 설득하는 목소리를 낸 것으로 해석된다.다만 내부에는 정부와 여당이 추진하는 검찰 개혁에 우려와 반발도 적지 않아 호응 여부는 좀 더 지켜봐야 한다는 관측이 나온다.한편 임 지검장을 비판하는 목소리도 검찰 내부에서 나왔다.장진영(36기) 수원지검 부장검사는 이날 내부망 이프로스에서 "국민의 과반 상당이 임 검사장님을 국민을 진정으로 위하는 정의로운 검사로 알고 있는 듯하다. 저 역시 그리 믿고 싶다"며 "그러나 근래 수년간의 행보와 행적은 이해하기 어려운 부분들이 있었다"고 지적했다.그러면서 "2020년 수사권 조정 이후 수많은 피해자가 '사건 지연'과 '불편하고 복잡한 절차'들로 불편을 겪고 고통을 받고 있음에도 이에 대해 단 한마디의 의미 있는 발언을 한 바가 없고, 오히려 국민들의 불편과 고통이 더욱 심해질 수 있는 수사와 기소의 분리를 찬성하는 것처럼 보인다"고 비판했다.그는 "민생범죄로 피해를 입은 무수히 많은 국민이 현실의 수사절차에서 더 불편해지고 더 고통받게 될 수사와 기소의 분리 법안에 검사로서 침묵하거나 앞장서 '국민을 위하는 법안'이라며 호도하고 국민을 속이는 모습 또한 참담한 후배가 한두 명이 아닐 것"이라며 검찰개혁 방향 등에 분명한 입장을 밝혀달라고 요구했다.이날 임 지검장은 첫 출근길에 윤석열 전 대통령을 겨냥해 "한때 존경했던 검찰 선배가 내란 수괴로 조사받는 모습이 참담한 후배가 한두 명이 아닌 것 같다"고 말했는데, 이 표현을 가져와 비판한 것이다.검찰 쓰나미 앞 반성문 쓴 검사장들 "변해야한다"…내부비판도(종합) | 연합뉴스 https://www.yna.co.kr/view/AKR20250704076051004 검찰 쓰나미 앞 반성문 쓴 검사장들 "변해야한다"…내부비판도(종합) | 연합뉴스(서울=연합뉴스) 김다혜 홍준석 최원정 기자 = 이재명 정부의 고강도 검찰 개혁이 가시화하는 가운데 새로 취임한 주요 지검장이 일제히 "자성해야...www.yna.co.kr실베NONO
작성자 : ㅇㅇ고정닉
바이브코딩 '해줘' - 솔루션편 (1/2)
- 관련게시물 : 바이브코딩 '해줘' - 가설편??? : '바...바이브코딩은 개발자를 대체 못한다...!!!'누군가 눈물을 머금고 저런 말들을 많이 하고 있다. 솔직히 말하면 나도 약간 그런 종류였고.하지만 개발자의 특정한 기능들은 이미 AI에 의해 대체가 되어 버렸는데, 이 악물고 현실부정 하고 싶은것이 사실이기도 하다.하지만 X-ray, MRI가 개발됨으로 인해 '진단의 일부 기능'이 대체 된 것은 맞지만, 의사라는 직업이 사라지진 않았다.그렇다면 아직 완벽하게 대체되지 않은 '개발자가 가진 기능'은 무엇일까?바이브코더들에게 부족한 바로 이 '대체 안 된 개발자 직무의 기능'은 무엇일까?-가 바로 내가 던지고 싶은 프로토타입의 질문이다. Feat. 너희도 개발자, 될 수 있어! ( 하지만 그냥은 아니야 )혹시 '메멘토'라는 영화를 본 적이 있는가? 인셉션/다크나이트로 유명한 놀란 감독의 작품인데...이 영화의 주인공은 졸라 똑똑한데도 불구하고 머갈통이 터져서 단기기억 상실증에 걸려서 기억력 지속이 10분밖에 안된다.그래서 절.대.로 잊어버리면 안되는건 몸에다가 새겨서 타투를 하고 다닌다.그리고 AI도 똑같이 절대로 잊어버리면 안 되는 내용들은 타투(장기기억/보관메모리)에 내용을 적을 수가 있는데 문제는 몸에다 새길 수 있는 타투의 양은 얼마 안된다는 것이다.근데 기억력이 나쁘다고 해서 이 똑똑한 주인공과 일을 안 할 수는 없다.기억력이 나쁜거지, 똑똑한건 맞잖아?그러니까 기억력이 좀 나쁜건 그냥 그러려니 하고 함께 열심히 일을 한다. 근데 메멘토의 주인공이 10분지나면 기억을 다 잊어버리듯, AI도 좀 일하다보면 전에 말한 내용을 다 잊어버린다.= 이 것이 바로 우리가 AI와 함께하는 채팅창(인스턴스 세션)인 셈이다.( 커서나 윈드서프같이 API를 사용하는 환경이라도, 하나의 세션을 관리하는 주체가 토큰량 설정을 어떻게 하느냐에 따라 결국 제한은 반드시 찾아옴 )= 이래서 바이브코딩을 할 때 답답해지는거다.그렇게 주인공(레너드, AI)이랑 열심히 함께 일을 하다가, 주인공(레너드, AI, 36세)이 지금 기억력이 간당간당한 순간에...'어이 김씨. 지금 사진한방 찍읍시다. 내가 기억력이 좀 나빠서 기억좀 할라고'라고 말하면, 사진을 찍어서 보관해 놓을 수 있긴 한데....저거 사진 찍은걸 나중에 보면 뭐 주인공(레너드, AI)이 나중에 내용을 참고 할 수는 있겠지만... 그렇다고 해서 기억상실증 걸린 양반이 기억이 돌아오는건 아니잖아?그래서 우리는 최대한 '효율적인 사진찍기'에 온몸 비틀기를 하면서 공을 들이고 있는 것이다.이걸 -> RAG, 캐싱 메모리, 컨텍스트 압축 등... 여러가지 말과 용어로 이래저래 다양한 개념을 제안하긴 하는데... 결론은 그거다.'사진 한장에 온몸비틀기 하면서 최대한 뭔가 쑤셔넣기'그럼 당신에게 이제 묻는다.기억상실증 걸린 AI한테 뭔가 설명해야 한다면, 당신은1. 말로 설명 할래?2. 사진으로 줄래?뭐 둘다 해도 되지만... 매번 '말로 설명'하기엔 당신이 지칠 것이다. (이게 일반적으로 우리가 하는 방식)10분마다 한번씩 설명해야 하고, 한번 설명하는데 시간도 오래 걸리잖아?그냥 사진 찍어서 주는게 차라리 낫지... (이게 캐싱이니 스냅샷이니 압축이니 정제니 뭐니 하는 방식)실제로 AI의 세션 컨텍스트가 망가질 때 마다 매번 이러한 압축 스냅샷을 만들어 다음 세션에 전달하는 것은 꽤나 번거로운 일이다.일부 서비스에서는 이러한 부분을 자동화 시키고 있기도 하지만, 당신이 원하는 '정확한 스냅샷'을 만들어줄 수 있을지는 모르는 일이다.당신은 금붕어를 찍고 싶었는데, AI 서비스는 어항에 포커스를 맞춰 버릴 수도 있는 일이니까.( 이처럼 벡터 임베딩 과정에서의 데이터 포이즈닝 문제는 여전히 여러분들이 크게 경험할 수 있는 배드-유즈 케이스라고 볼 수 있다. )그래서 이런 '스냅샷'이라는 개념을 구현하기 위해 AI씬에서는 여러가지 기법들을 온몸비틀기 하면서 개발하고 구현하고, 합치고...뭐 대충 그러고 있는 것이다.왜 이런 문제가 발생하냐고?혹시 AI가 어떤식으로 데이터를 가공하고, 여러분과 말하는지 궁금하지 않은가?일반적으로 AI는 데이터를 벡터 차원에 저장해놨다가, 그 것에 대한 유사성 접근으로 비슷한 정보들을 꺼내온다.무슨 소리냐면...대충 아래 세개는 여러분들도 다 알 것이다. 그러면 3차원을 넘어가면 어떻게 되느냐?바로 4차원 시공간의 세계.... 가 아니라, 이후의 좌표를 벡터 좌표계로 분류하여 군집도를 측정한다.시각적으로 정확하게 나타 낼 수는 없지만 대충 아래와 같다. (실제로는 차원 축소 작업을 하므로 아래와 동일할수는 없지만, 개념적 접근으로서)갑자기 이 말을 꺼낸 이유는, 기존 우리 사람들이 인지하는 방식을 기준으로 뭔가를 물어보고 찾는다는 개념은,사람이 '남자고추'를 구글에서 검색하면 텍스트 [남자고추]를 데이터베이스에서 찾는데,AI는 [남자고추]를 찾기 위해 이러한 '비교방식'이 아니라 위와 같이 '개념적 위치'의 응집/군집 모양을 찾는다.그래서 [컨텍스트]를 잘 전달한다라는 개념은 이러한 [모양]을 다음 AI에게 재현 가능하도록,즉 AI가 걔네 머리속에서 저런 [좌표계 벡터 모형]을 최대한 비슷한 모양으로 만들 수 있게 해준다는 뜻이다.우리가 '섹스 남자 고추에 여자 엉덩이 쪽에 너어서 여자는 앙 이라고하고 남자는 개좋아함 섹스 여자가슴 ㅈㄴ큼'이라는 문장을 AI에게 입력하면1. AI는 위의 글자들을 각자섹스 - (123,234,345,456,567,678,312,243,....몇백 몇천차원)남자 - (423,534,131,532,423,111,312,323,...몇백 몇천차원)고추에 - (423,555,333,221,234,324,123,434,....몇백 몇천차원)->이런식으로 500차원 ~ 4천차원, 모델에 따라서는 그 배수의 차원->저장되어 있는 위치에 접근2. 그리고 사용자가 요청한 위치를 기반으로 근처에 있는것들 비슷하게 생긴 다차원 그래프 모형을 만듬.-> 그리고 그걸 사람이 볼 수 있는 언어, 사진, 비디오 같은거로 다시 번역해서 보여줌.-> 그게 우리가 보는 결과물.따라서 우리도 우리의 프로젝트의 정보를 AI가 잘 찾을 수 있게 미리 가공해 두면 좋을 것이다.바로 단기기억 상실증에 걸린 레너드를 위해서!다시 본론으로 돌아와서,아무튼 이 AI라는 새끼는 기억력 지속이 10분밖에 안된다. ㅆㅂ년...그래서 당신이 '이전에 하던 작업'을 설명 하기 위해, 다음에 시작한 10분짜리 세션에서 이전의 대화를 설명하기 위해 1분을 할애할지, 5분을 할애할지에 따라서...당신이 총 10분동안 작업할 수 있는 '남은 컨텍스트의 양'이 달라지는 것이다.채팅 기억의 총 량 : [ ------------------------- ]그 다음 채팅 세션 : [---][--------------------] // 이전 채팅의 대화를 빨간색으로 압축. 그리고 쓸 수 있는 나머지 용량.// 압축을 많이 할수록 (최대한 저번 대화를 요약) -> 작업은 많이 할 수 있겠지만 -> 대신 맥락을 잃는다.그 다음 채팅 세션 : [-----------][------------] // 이전 채팅의 대화를 빨간색으로 압축. 그리고 쓸 수 있는 나머지 용량.// 압축을 적게 할수록 (저번 대화를 최대한 가져옴) -> 이전에 하던 것과 비슷한 일을 자세히 할 수는 있지만 -> 대신 일을 앞으로 많이 못한다.그러나 위의 말이 반드시 진실은 아닌데, 아래 상황을 보자.[ 케이스 1 ]Q. "우리 특갤쿤. 지금부터 내가 한가지 단어를 얘기할건데 외우세요."A. "넵, 무슨 단어이죠?"Q. "자지보지섹스"A. "넵, 외웠습니다."[ 케이스 2 ]Q. "우리 특갤쿤. 지금부터 내가 한가지 문장을 얘기할건데 외우세요."A. "넵 무슨 문장이죠?"Q. "캠릿브지 대학의 연결구과에 따르면, 한 단어 안에서 글자가 어떤 순서로 배되열어 있지는 중요하지 않고, 첫 번째와 마지막 글자가 올바른 위치에 있는 것이 중다요하고 한다. 나머지 글들자은 완전히 엉진망창의 순서로 되어 있라을지도 당신은 아무 문제 없이 이것을 읽을 수 있다. 왜하냐면, 인간의 두뇌는 모든 글자를 하하나나 읽는 것이 아니라 단어 하나를 전체로 인하식기 때이문다."A. "이걸 어떻게 외워요 시발"그럼 이제 현실적인 빡침이 남는다. ( LLM프로덕트 스펙 레벨의 기술적 캐싱이 아닌 실질적 컨텍스트 프롬포팅을 말함. )그래서 씨발 많이 가져오라고 적게 가져오라고?-> 기본은 다다익선, 그러나 희석효과(Context Dilution) 때문에 선별 컨텍스트보다는 덜함.-> 즉, 현재 개발중인 내용 중 필요한 컨텍스트만 선별(Distillation)하여 수동으로 압축해야 최상의 결과를 얻는다는 말이다.-> 그런데 사람에 따라서는 뭘 선별해야 할지 모르는 경우도 있고, 또 사람에 따라서는 시간이 오래 걸리는 귀찮은 경우도 있다.-> 그렇다고 전체 다 떠서 다음 컨텍스트에 넣으면, 내용 희석(Context Dilution)으로 원치않는 결과의 생성이(Contextual Noise) 심해진다.-> 대충 내용은 전달 되긴 하지만, 디테일 캐칭이 안된다.그리고 위에 어렵게 설명한 개념은 한 단어로 정의된다."빡치네 ㅅㅂ"따라서 위와 같은 빡침은 대부분의 바이브코더가 겪는 현실적인 어려움이라고 볼 수 있을 것이다.뭐라고 구체적으로 말하긴 어려운데 뭔가.... 뭔가 빡쳐... 그게 바로 위의 과정을 통해 발생한 문제였던 것이다.물론, 조만간 AI의 성능이 더 발전하면 저 10분의 자원이 1시간이 될 수는 있겠지만, 그렇다고 해서 그게 24시간이 되거나 1년이 되지는 않는다.언젠가 혹은 조만간 도달 할 수는 있겠지만 일단 그게 오늘은 아니다. 그리고 무한한 양에 도달한다고 해도 그 자원이 우리가 접근 가능하리라는 보장도 없고.경험상 (거의)무한한 자원은 빌게이츠가 가졌지 내가 가지진 않았다는걸 나는 알고 있다.이러한 문제를 해결하기 위해 몇가지 기술의 Use-case를 합치는 설계를 해 보았다.Solution : 레너드야 이제 폴라로이드 사진 들고다니지 말고 스마트폰 보면 더 빨리 찾을 수 있지 않을까?1. Tag 생성 기능 .(원클릭 ok, 하나씩도 당연히 ok)( 아무것도 몰라도 걍 클릭하면, 알아서 자네의 프로젝트를 이 친구가 분석하고 적절한 방식으로 분류함 )아주 흔하디 흔한 기능이지만, 보통 우리가 개발 과정에서 말하는 태그는 '심볼릭 태그'를 의미한다.하지만 나는 정말 말 그대로 진짜 업무중 사용하는 노션같은데서 말하는 그 '태그'를 말한다.이 기능은 오로지 우리(유저) 인간 레벨의 시각적 탐색 인터페이스만을 위해 설계되었다.실제 폴더, 실제 파일, 그리고 소스파일 내부의 심볼릭 단위까지 모두 태그화 할 수 있다.그리고 이러한 태그 노드-엣지 데이터를 Graph Neural Network 기반 노드 중요도 계산 및 시각적 표현으로 가공하여 보여준다.이 것이 전에 말한 '가정치'에 대한 아이디어인데, Tag Graph Attention + Visual Encoding Layer 개념의 서비스 로직인 셈이다.( 이전에 설명한 것과 같이 GNN을 활용해 “어떤 태그/노드가 중요한가” 같은 가중치·추천 값을 계산한 뒤, 그 결과를 시각화 레이어에 전달하는 방식 )2. 벡터 임베딩 (위의 태그 기능에 이것도 함께 들어가서 작동함. )우리는 AI와 자연어로 대화 하지만, AI는 데이터에 접근하기 위해 벡터차원 유사성을 기반으로 지식에 접근한다.이처럼 '우리가 가진 지식'을 벡터 차원에 치환하여 AI가 접근하기 쉬운 형태로 만들어 준다.이 과정의 비용은 매우 저렴하기 때문에 부담없이 접근 가능하다. 심지어 로컬 모델도 왠만한 환경에서는 다 돌아가는데도 성능이 나쁘지 않다.하지만 정밀한 모델 스캐닝도 사용 가능하게 하려면 이 부분은 서비스 로직을 좀 더 고도화(Multistage Semantic Embedding) 시켜야 할 가능성이 보인다.뭐 고급모델도 설치 가능하게 지원 한다던지, 외부 api 연결해서 서비스 한다던지... 근데 일단은 mvp구현에만 집중하도록 할 예정이다.3. 단일 소스 공급원 원칙에 기반한 DB 설계DB에 Tag노드와 임베딩데이터를 하나로 치환해 엮는다. 그렇게 새로울건 없지만 잘만 가공하면 보기 좋은것도 사실이다.인간은 태그라는 시각적 인터페이스에 접근하여 작업하기 좋고, AI는 임베딩 데이터를 기준으로 탐색하기 좋다.근데 그 두개의 개념 자체는 새로울 것이 전혀 없지만, 이를 묶어서 '어떻게 보여 주느냐'의 서비스 로직은 만드는 사람 나름이라는 것이다.이른바 Symbolic Layer + Semantic Layer의 Dual Indexing 구조인 셈이다.즉, 하나의 데이터에 [태그]만 붙여서 관리하던게 기존의 올드스쿨형 관리 시스템이고, AI가 접근할 수 있게 [데이터 임베딩]한게 요새 트렌드라면,그걸 [하나로 묶어서] 관리(Symbolic-Vector Dual Representation)하는게 내가 제안하는 모델이다.물론 진짜 물리적으로 같이 저장되는건 아니고, 태그의 id키를 기반으로 연결된다.이렇게 설계 한 이유는 이후 엔터프라이즈 환경까지의 확장을 위해 DB 어댑터를 사용할 수 있게 하기 위함이다.4. RAG ( Retrieval-Augmented Generation )( 이제 우리 특갤쿤들이 제일 좋아할 부분인데 아쉽게도 현재 구현 중. 스샷 없음 )그렇게 통합된 DB를 더 잘 쓸 수 있게, 우리가 데이터를 픽업해서 LLM에게 push하는게 아니라...AI가 우리 시스템에서 일하게 pull 할 수 있는 환경(RAG-compatible Interface)이 클라이언트에 있다면 매우 좋을 것이다.즉, 우리가 AI에게 '해줘'하려면 우리가 직접 내용을 AI에게 던져야 하지만,AI가 우리의 내용에 직접 접근 가능한 환경(Pull-based Context Access)을 구축 한다면, 조금 더 우리가 설명해야 할 일이 줄어 들 것이다.5. 근데 이걸 바이브코더가 직접 하면 의미 없음.코드리뷰 및 명세작성, 스펙시트 설계 등을 우리 '해 줘'충 바이브코더들이 할거 였으면 이런 프로그램을 만들지도 않았을 것이다.한방에 모든게 다 끝나야 우리 해줘충이라고 할 수 있겠다.Source -> Context Distillation → Natural Prompting → Automated Instruction Flow를 자동화 하는것이 이 프로젝트의 목표이다.님들은 기술적인걸 아무것도 모르고 그냥 '폴더 열기'한 다음에 '태그 붙이기'하고 '분석 실행'하면 끝이다.그 다음에 클릭해서 '이거 수정할랭~'하면 알아서 된다는 말이다.일단 여기까지만 쓰겠다 밥먹으러 가야해서.한줄요약 : 오늘은 서브웨이 샌드위치가 땡기는듯
작성자 : 아브소고정닉
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