ㅏ 이번에 그 swe93.7 나왔다는거하고는 무관한거지?
이거하면 ai가 업무수행 길 찾는게 체감될 정도로 향상됨?
김져누(jinwoo2783)2026-02-04 13:39
답글
@김져누
ㅇㅇ
내가 만든 ai DB 베이스인데
이렇게 해놓으면
자연어 쿼리 저성능api에도 잘 작동하고
각 노드 on off따라 기계적 쿼리i/o도 잘 작동함 - dc App
핥(puredragon)2026-02-04 13:40
답글
@김져누
동문서답 2~3줄 출력하던 놈들도
저거 기반으로 추출하면
페이퍼 하나 제대로 뽑아냄
한번 사용시 토큰은 2배정도 쓰는데 나오는 퀄 반복수 대비하면
대략5~6배 효율올라감 - dc App
핥(puredragon)2026-02-04 13:43
답글
와.. 능력자네 코딩 에이전트가 이런식으로 문서 찾게 해보고싶은데 어떻게 시작하는게 좋음? 바로 저렇게 시각화까지는 어려울것 같은데
김져누(jinwoo2783)2026-02-04 13:45
답글
관련 논문은 많아? 저정도면 저런 소재로 논문써볼수 있지 않나?
김져누(jinwoo2783)2026-02-04 13:45
답글
@김져누
나는 감 잡기위해서
커서+옵시디언 계속 쓰면서
설계서 기준 지식구조화 커서한테 물어가면서 했음
그거 하다보니 감와서 만듦 - dc App
핥(puredragon)2026-02-04 13:46
답글
@김져누
협업 교수랑 이야기해봤는데
팔란티어 방식은 지식정보화 한계가있어서
그쪽 담화가 많다 까지만 들었음 그게 작년 11월 - dc App
핥(puredragon)2026-02-04 13:46
답글
@김져누
쓸수있지 - dc App
핥(puredragon)2026-02-04 13:47
답글
나도 한번 구현해 봐야겠네 고마워
김져누(jinwoo2783)2026-02-04 13:50
익명(growth9372)2026-02-04 13:50
답글
이거랑 비슷한 계열 3개 중심관리 1개면 공장 풀 자동화 가능함
고생좀 해야지 - dc App
핥(puredragon)2026-02-04 13:50
관련 기업 프로젝트 받아서 시스템 구축 및 연구중인데, 온톨로지로 구성하면 도메인이 맞을 순 있어도, 그것에 맞추려고 특징 추출 및 검색 진행시 참조하려는 지식폭에 다양성이 줄어들어서 매몰되지 않음? 실제로 내 경우엔 온톨로지를 다양하게 못잡아서 다국어 문서 자료를 못찾거나, 비슷한 범용문서를 참조 안하더라고,
그래서 온톨로지(태그 및 관계)등 구축/추출할때 인게스트에서 LLM을 쓰는걸로아는데, 그건 또 너무 리소스 많이먹고 LLM 성능의 좌우되는게 많아서, 최근 나온 ICLR2026에 linearRag 구조로 구축중이거든? 그냥 그런 상황인데 실 현장에서는 이렇게까지 만들어서 제공하는건가 물어보고싶다
ㅇㅇ 1(223.194)2026-02-04 14:57
답글
난잡하게 작성해서 가독성이 떨어지는건 내가 잘 설명못하는거라 양해부탁...
ㅇㅇ 1(223.194)2026-02-04 14:58
답글
음 나는 제조쪽이라
그렇게 폭넓게 잡지는 않고
도메인에 핏한게가장 중요함 - dc App
핥(puredragon)2026-02-04 14:58
답글
@ㅇㅇ1(223.194)
창발성이 떨어지고 못잡는게 맞지 그거 커버하려면 레이어 하나 더 넣어줘야함 - dc App
핥(puredragon)2026-02-04 14:59
답글
사진만 봐선 여기서도 인게스트(지식베이스)구축할때 LLM을 쓰는거 같긴한데 그냥 궁금하다
ㅇㅇ 1(223.194)2026-02-04 14:59
답글
@ㅇㅇ1(223.194)
맞음 구축할때 LLM씀
자세히는 이야기하기 어려운데
단계별로 나누고 거기서 주요 논의 파악하고 관계별 연결함 - dc App
핥(puredragon)2026-02-04 15:00
답글
@핥
맞아 이중 그래프 형태로 레이어 추가해서 보통 해결하려 하는걸로 나도 알고있는데, 내경우는 엣지에 넣어야해서 좀 머리가 아프네 흠... 답변 고마워
ㅇㅇ 1(223.194)2026-02-04 15:01
답글
@ㅇㅇ1(223.194)
그거할땐 최고성능으로 써야함
베이스잡을땐 어쩔수없음 - dc App
이게 저번에 그 논문인가
저건 내가쓴 제안서 일부인데 논문보다는 회사 기술정보 지식그래프화임 - dc App
ㅏ 이번에 그 swe93.7 나왔다는거하고는 무관한거지? 이거하면 ai가 업무수행 길 찾는게 체감될 정도로 향상됨?
@김져누 ㅇㅇ 내가 만든 ai DB 베이스인데 이렇게 해놓으면 자연어 쿼리 저성능api에도 잘 작동하고 각 노드 on off따라 기계적 쿼리i/o도 잘 작동함 - dc App
@김져누 동문서답 2~3줄 출력하던 놈들도 저거 기반으로 추출하면 페이퍼 하나 제대로 뽑아냄 한번 사용시 토큰은 2배정도 쓰는데 나오는 퀄 반복수 대비하면 대략5~6배 효율올라감 - dc App
와.. 능력자네 코딩 에이전트가 이런식으로 문서 찾게 해보고싶은데 어떻게 시작하는게 좋음? 바로 저렇게 시각화까지는 어려울것 같은데
관련 논문은 많아? 저정도면 저런 소재로 논문써볼수 있지 않나?
@김져누 나는 감 잡기위해서 커서+옵시디언 계속 쓰면서 설계서 기준 지식구조화 커서한테 물어가면서 했음 그거 하다보니 감와서 만듦 - dc App
@김져누 협업 교수랑 이야기해봤는데 팔란티어 방식은 지식정보화 한계가있어서 그쪽 담화가 많다 까지만 들었음 그게 작년 11월 - dc App
@김져누 쓸수있지 - dc App
나도 한번 구현해 봐야겠네 고마워
이거랑 비슷한 계열 3개 중심관리 1개면 공장 풀 자동화 가능함 고생좀 해야지 - dc App
관련 기업 프로젝트 받아서 시스템 구축 및 연구중인데, 온톨로지로 구성하면 도메인이 맞을 순 있어도, 그것에 맞추려고 특징 추출 및 검색 진행시 참조하려는 지식폭에 다양성이 줄어들어서 매몰되지 않음? 실제로 내 경우엔 온톨로지를 다양하게 못잡아서 다국어 문서 자료를 못찾거나, 비슷한 범용문서를 참조 안하더라고, 그래서 온톨로지(태그 및 관계)등 구축/추출할때 인게스트에서 LLM을 쓰는걸로아는데, 그건 또 너무 리소스 많이먹고 LLM 성능의 좌우되는게 많아서, 최근 나온 ICLR2026에 linearRag 구조로 구축중이거든? 그냥 그런 상황인데 실 현장에서는 이렇게까지 만들어서 제공하는건가 물어보고싶다
난잡하게 작성해서 가독성이 떨어지는건 내가 잘 설명못하는거라 양해부탁...
음 나는 제조쪽이라 그렇게 폭넓게 잡지는 않고 도메인에 핏한게가장 중요함 - dc App
@ㅇㅇ1(223.194) 창발성이 떨어지고 못잡는게 맞지 그거 커버하려면 레이어 하나 더 넣어줘야함 - dc App
사진만 봐선 여기서도 인게스트(지식베이스)구축할때 LLM을 쓰는거 같긴한데 그냥 궁금하다
@ㅇㅇ1(223.194) 맞음 구축할때 LLM씀 자세히는 이야기하기 어려운데 단계별로 나누고 거기서 주요 논의 파악하고 관계별 연결함 - dc App
@핥 맞아 이중 그래프 형태로 레이어 추가해서 보통 해결하려 하는걸로 나도 알고있는데, 내경우는 엣지에 넣어야해서 좀 머리가 아프네 흠... 답변 고마워
@ㅇㅇ1(223.194) 그거할땐 최고성능으로 써야함 베이스잡을땐 어쩔수없음 - dc App