개발 진척도 보고
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개발 가능성을 점검하고 구체적인 틀을 잡는 것에 주력하였습니다.
antigravity와 obsidian을 결합한 LLM위키를 기반으로 코드를 짜고, 이를 Gradio를 통해 사이트로 구현하는 것을 지금까지 했습니다.
우선, 메커니즘과 LLM위키 구성을 하였습니다. ingest, query, lint의 세 과정을 축으로 데이터베이스에 저장된 정보와 input값을 비교 분석하는 것이 주 기능입니다.
표본은 26년도에 시행된 고3 5월 모의고사 총 60문항과 동년도 시행된 고3 3월 모의고사 총 60문항. 따라서 120문항에 대한 작업을 시행하였습니다.
RAG 능력을 충분히 확보하기 위해, 시험지와 정답, 정답률이라는 rawdata를 제시하여 이를 정해진 규칙에 따라 분류 및 학습하는 일종의 머신러닝 방식을 통해 문항을 정리하였습니다. 다음으로 이를 웹사이트의 형태로 실행할 수 있게 Gradio와 파이썬 프로그래밍을 통해 작업하였습니다.
이 과정을 통해 실현가능성이 충분하다는 것은 확인하였으나, 절대적인 표본 부족, 웹사이트의 지속가능성 부재, 문항 유사도 판정의 모호한 기준, 문제 분류 방식의 문제 등을 확인하였습니다. 이는 차차 해결할 방법을 고민할 계획입니다.
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하하ㅎ