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AI가 못 만드는 게 아니라, 우리가 제대로 못 알려준 검다 AI한테 개발 맡길 때 “할 일 관리 앱 만들어줘” 이렇게 모호하게 물어보시지 않씀까? 근데 그렇다고 자세히 말하려고 하면 어디까지 자세히 말해야 할지도 모르겠고, 정작 나 자신도 뭘 어떻게 만들지 명확하지 않을 때가 많슴다 그래서 결국 AI가 대충 만듦 → “아 이거 아닌데” → 다시 시킴 → 또 아님 → 반복 이 루프의 원인은 AI 성능이 아니라 입력의 품질임다 그런데 이 입력을 제대로 만드는 방법이 있슴다..!

엄청난 음주운전자 형벌 ㄷㄷㄷㄷㄷ

장안의 화제 - mirofish를 나오자 마자 LLM을 만든 문서4개를 넣고 돌려봤는데, 너무 오래 걸려서 포기했다가 오늘 다시 gemini에 물어보니, 친절하게 답변해줘서 다시 시도해보려 합니다. 질문 : mirofish를 github에서 받아서 실행한 뒤, 첨부 문서 4개를 업로드하고 "트럼프 임기말까지 발생 가능한 일, 미국 경제에 미치는 영향"을 물어봤는데 분석에 너무 오래 걸리는 데 개선점은 ? 문서4개가 너무 많아 ? 답변 : MiroFish와 같은 온톨로지(Ontology) 시각화 및 지식 추출 도구에서 4개의 문서를 한꺼번에 분석하는 것은 문서의 개수보다 '비정형 데이터의 양'과 '추론 방식' 때문에 과부하가 걸릴 가능성이 큽니다. 사용자께서 업로드하신 4개의 문서는 각각 트럼프의 세금 정책, 에너지 전략, 경제적 영향 등을 다루는 매우 밀도 높은 텍스트입니다. MiroFish가 이를 분석할 때 시간이 오래 걸리는 원인과 이를 획기적으로 개선할 수 있는 팁을 정리해 드립니다. 1. 분석이 오래 걸리는 이유 (Bottleneck 분석) 비정형 텍스트의 구조화 작업: 일반적인 챗봇(RAG)은 텍스트를 읽고 답변만 하지만, MiroFish는 텍스트 안에서 **'개체(Entity)'와 '관계(Relationship)'를 추출하여 그래프(Graph)**를 그립니다. 4개 문서의 양이 상당하기 때문에 이 관계망을 형성하는 데 엄청난 연산이 필요합니다. 중복 관계 계산: "트럼프", "경제", "관세"와 같은 키워드가 4개 문서에 반복적으로 등장합니다. MiroFish는 이 문서들 사이의 연결 고리를 계산하며 온톨로지를 병합(Merging)하는데, 데이터가 많을수록 계산 복잡도가 기하급수적으로 늘어납니다. LLM 토큰 제한 및 API 속도: 만약 MiroFish 내부적으로 LLM API를 호출하여 구조화한다면, 업로드한 텍스트의 총량이 토큰 한계를 넘거나 API 응답 대기 시간이 길어질 수 있습니다. 2. 성능 개선을 위한 실전 팁 ① 문서를 '구조화된 데이터'로 변환 후 업로드 (가장 권장) MiroFish에 생(Raw) 마크다운 문서를 바로 주는 대신, Gemini나 ChatGPT를 활용해 **미리 구조화된 포맷(JSON-LD, Turtle, 또는 CSV)**으로 변환해서 입력해 보세요. 방법: "이 4개 문서의 내용을 MiroFish에서 인식하기 쉬운 Node(개체)와 Edge(관계) 리스트의 JSON 포맷으로 요약해줘"라고 명령한 뒤, 그 결과물만 MiroFish에 넣으면 분석 시간이 90% 이상 단축됩니다. ② 문서별 '단계적 업로드' 및 병합 4개를 한꺼번에 올리지 말고, 가장 핵심이 되는 문서(예: trump 정책.md)를 먼저 올려서 기초 뼈대(Ontology)를 잡은 뒤, 나머지 문서를 하나씩 추가하며 업데이트하는 방식을 사용하세요. 이렇게 하면 툴이 처리해야 할 실시간 연산량이 분산됩니다. ③ '핵심 엔터티' 중심의 필터링 (Entity Pruning) 문서에 포함된 모든 단어를 연결하려 하지 말고, 중요 카테고리를 한정해 보세요. 프롬프트 수정 예시: "트럼프의 '경제 정책', '에너지 전략', '중국과의 관계'라는 3가지 핵심 축을 중심으로만 온톨로지를 생성해줘."라고 범위를 좁히면 계산량이 대폭 줄어듭니다. ④ 텍스트 전처리 (Noise 제거) 업로드하신 문서에는 표(Table) 형식이나 세부적인 수치 데이터가 많습니다. MiroFish가 그래프를 그릴 때 방해가 되는 불필요한 서술어(예: "본 문서는 ~를 정리한 것입니다", "추후 예상 및 분석") 등을 삭제하고 핵심 주장과 결과 위주로 텍스트를 정제하여 업로드하세요. 3. 요약: 4개 문서가 너무 많은가? "문서 개수가 많은 것이 아니라, 문서의 정보 밀도가 너무 높습니다." 현재 상태: 4개 문서의 총 단어 수가 수천 단어에 달하며, 정책-영향-전망이 서로 얽혀 있어 MiroFish가 추론해야 할 '선(Edge)'의 개수가 수만 개로 늘어난 상태입니다. 해결책: 4개의 문서를 LLM으로 먼저 읽혀서 **하나의 통합된 '지식 그래프 데이터(JSON)'**로 만든 다음 MiroFish에 넣어보세요. 시각화 도구는 '글을 읽는 곳'이 아니라 **'구조를 보는 곳'**으로 활용하는 것이 정석입니다. 실행해 볼 만한 질문 예시: "방금 업로드한 4개 문서의 내용을 바탕으로, MiroFish 온톨로지 툴에 입력할 수 있도록 주요 인물, 정책, 경제적 결과 사이의 관계를 나타내는 JSON-LD 포맷으로 출력해줘." 이렇게 나온 결과값을 MiroFish에 넣으면 즉시 복잡한 관계도를 확인하실 수 있을 겁니다. 추가로 특정 섹터(예: 주식 시장 영향)에만 집중해서 분석하고 싶으신가요?