susinlee 님의 블로그

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1. 건축 도면이란 무엇인가?개념건축 도면은 "아직 존재하지 않는(또는 변경될) 건물을, 여러 사람이 동일하게 이해하고 만들 수 있도록 약속된 규칙으로 기록한 문서"임. 그림이지만 본질은 계약 문서이자 명세서임. 시공사는 도면대로 짓고, 감리자는 도면과 대조해 검사하며, 법적 분쟁도 도면을 기준으로 판단함. 비유악보를 생각해 보면 되는데, 악보는 '그림'처럼 보이지만, 오선·음표·조표라는 규칙을 아는 사람에게는 정확한 지시임. 같은 악보를 보면 다른 연주자도 같은 곡을 연주함. 건축 도면도 마찬가지로, 선 하나의 굵기와 기호 하나가 규칙에 따라 의미를 가짐. 건축 도면과 일반 이미지의 차이구분일반 이미지(사진)건축 도면목적보이는 대로 기록만들어야 할 것을 지시표현원근, 음영, 색정투영(평행 투영), 선종..

3강. 지식 그래프와 그래프 DB의 원리핵심 질문"건축 도면에서 알아낸 사실을 컴퓨터가 이해하고, 연결하고, 검색할 수 있도록 어떻게 표현할 것인가?" 2강에서는 Door, Space, CONNECTS 같은 개념과 관계를 정의하는 방법을 배웠음.3강에서는 그 정의를 실제 데이터로 표현하는 두 가지 방식인 RDF와 Property Graph를 비교함. 학습 흐름개념 ― Knowledge Graph, RDF, Property Graph, Graph DB수학적 구조 ― 트리플, 집합, 방향 그래프RDF/OWL ― 온톨리지와 실제 사실을 표현하는 방법Neo4j ― Cypher로 그래프 생성하고 조회하기설계 판단 ― 도면 근거, 개정 이력, 에이전트에 적합한 모델 선택1. 개념 ― 네 가지 용어 구분도면에 다음과..

2강. 온톨로지의 7가지 핵심 개념Class (클래스) ― 무엇을 같은 종류로 분류할 것인가?Instance (인스턴스) ― 실제로 존재하는 개별 대상은 무엇인가?Property (속성) ― 대상은 어떤 특징을 가지고 있는가?Relationship (관계) ― 대상들은 어떻게 연결되는가?Domain & Range (정의역과 치역) ― 관계의 주체와 대상은 어떤 종류인가?Axiom (공리) ― 어떤 논리적 규칙이 항상 성립하는가?Inference (추론) ― 이미 알고 있는 사실로부터 무엇을 새롭게 알아낼 수 있는가?이 일곱 가지는 이해를 돕기 위한 학습 순서. OWL 표준이 온톨로지를 반드시 이 일곱 항목으로 구분한다는 의미는 아님. 한 장의 가상 건축 도면을 가지고 처음부터 끝까지 설명해보겠음. 0. ..

이번 학습을 끝마치면 다음 질문에 답할 수 있음."왜 도면을 벡터 DB에만 저장하지 않고 그래프 DB를 사용하지?""도면에 그려진 문과 실제 건축 객체는 어떻게 구별하지?""온톨로지는 어디에 필요하고 어떤 것을 정의하지?""에이전트가 답변의 근거를 어떻게 검증하지?"전체 학습 로드맵정보와 지식의 차이데이터, 정보, 지식, 의미, 맥락, 추론이 무엇인지 이해하기온톨로지의 기본 원리개체, 클래스, 인스턴스, 관계, 속성, 제약조건, 추론지식 그래프와 그래프 DB트리플, 노드, 엣지, RDF, Property Graph, Neo4j, SPARQL, Cypher건축 도면의 기초평면도, 입면도, 단면도, 상세도, 일람표, 축척, 기호, 도면 번호, 개정건축 데이터 표준BIM, IFC, bsDD, 객체의 형식과 인..

첫 번째 작업: 결정하기 !항목선택프론트엔드Next.js (App Router, TypeScript, pnpm, standalone 출력)백엔드FastAPI + SQLAlchemy 2.0 + Alembic, uvDBPostgreSQL (compose 컨테이너, 볼륨). 임베딩 검색 시 pgvector 확장블로그 콘텐츠DB가 원천 소스. 관리자(나)가 로그인 후 웹 에디터에서 작성·수정·발행. 본문은 markdown 텍스트로 DB에 저장, 메타데이터·통계도 DB자동화 워커Python, uv, Anthropic SDK. 호스트 cron이 `docker compose run --rm worker` 실행LLM 호출추상 인터페이스 하나 + 어댑터 둘. 서버 기본은 Anthropic API(`claude-son..

이번 A0 결과는 중요 전환점임. 검색과 생성 각각의 성능을 평가할 때는 보이지 않았던 Agent 실행 제어 문제가 실제 제품 경로에서 드러남. 다행히 큰 실패 원인은 모델 성능 자체가 아니라 실행 구조에 있음. 그래서 A0 baseline 완료, Agent 단계는 조건부 통과임. UI·UX와 배포로 넘어가기 전에 반드시 수정할 항목이 있지만, 그 범위는 제한적임. 1. A0 결과 종합 이 결과에서 눈여겨볼 점은 Tool Selection은 상당히 잘 작동하는 반면, 최종 답변까지 도달하는 실행 경로가 불안정하다는 것. 실패 원인을 분해하면 다음과 같음.Primary failure건수판단budget_exhaustion6즉시 수정unsupported_claim5사례별 재검토tool_selection_fai..

여기서부터는 Grouned Generation / Answer Evaluation 단계. 검색 단계에서는 `query → relevant retrieval unit`을 평가했다면, 이제는 `query → retrieved evidence → answer claims → citations → final answer` 전체를 본다. 진행 순서.H10 retrieval configuration을 freeze앞으로 생성 실험 중 검색 설정을 동시에 만지지 않는다. 그래야 answer 품질 변화가 generation 때문인지 rerieval 때문인지 분리할 수 있다.Answer Contract부터 고정한다GonsiMate의 답변은 단순히 자연스러운 한국어가 아니라 최소한 다음을 만족해야 한다.질문에 직접 답할 것..