- rb10408_test: ChromaDB save failure (2 days no new data)
- rb10508_micro: ChromaDB working normally
- Version mismatch issue (0.5.20 vs 1.0.16)
- SQLite/API synchronization problem
- Urgent need for rb10408 ChromaDB upgrade
- Solution priorities documented
- Detailed resource usage comparison
- Architecture differences analysis
- Feature and logic comparison
- Pros/cons evaluation
- Usage recommendations
- Optimization suggestions
Based on actual measurements from 51124 server
- 12-Column 그리드 시스템 도입 (8.33% x 12)
- 3가지 표준 레이아웃 템플릿 정의 (A: 중앙집중, B: 좌우분할, C: 상하분할)
- 모든 슬라이드를 템플릿에 맞춰 재구성
- 6색 컬러 팔레트 엄격 적용
- 게임 참조를 우측 2컬럼으로 통일
- 텍스트:비주얼 = 40:60 비율 유지
- 서버 아키텍처 51123/51124 명확히 구분
- 임베딩 모델 multilingual-MiniLM 384차원 명시
- 감정 시스템 구현 현황 추가 (Inside Out, VAD)
- 스탯 시스템 정리: 3대 핵심 + 2대 보조
- 개발 로드맵 현실화 (2025 Q3 진행중)
- 비즈니스 모델 가격 X만원으로 표시
- Part 7, 8 문서 구조 추가
- 강일신 역할 변경: BM 설계, UX 설계
- 작동 시퀀스 다이어그램 추가
- 700_for_robeing 디렉토리 생성 및 6개 가이드 문서 작성
- 700_README: 로빙 전용 섹션 소개
- 710: 레벨별 읽기 가이드
- 720: 자기 상태 체크 방법
- 730: 성장 일지 작성법
- 740: 로빙 간 소통 프로토콜
- 750: 문서 기여 가이드
- 각 Part에 README.md 추가 (셀프체크 섹션 포함)
- 레벨별 체크리스트
- 핵심 개념 요약
- 실습 과제
- 메인 README 업데이트
- Part 7로 700번대 섹션 추가
- Part 8로 research 섹션 이동
기술 문서 개선 사항:
- 310번: 컨테이너와 마이크로서비스 선택 이유 추가
- Docker와 마이크로서비스 '왜' 섹션 신설
- 기술 용어 쉽게 풀어쓰기 (API, ChromaDB 등)
- 코드 주석 강화로 이해도 향상
- 330번: 백엔드 아키텍처 문서 전면 재작성
- PostgreSQL과 ChromaDB 선택 이유 상세 설명
- 각 DB의 역할 비유 (일기장 vs 연상 기억)
- Inside Out 감정 모델 스키마 추가
- 하이브리드 쿼리 예시와 성능 최적화 전략
- 370번: 임베딩 서비스 분리 '왜' 설명 강화
- 임베딩 개념 쉽게 설명
- 분리 전후 비교 (메모리 절감 실측 데이터)
- 기술 스택별 선택 이유와 대안 비교
- 코드 주석으로 구현 의도 명확화
- 230번: 감정 시스템 설계도 최신 내용 반영
- Inside Out 2축 모델 통합
- 엔트로피 특이점 개념 추가
- 예측-평가 피드백 루프 구현
- ChromaDB 통합 및 한국어 임베딩 모델 적용
- 195번: 철학에서 설계로 브릿지 문서 신규 작성
- Part 1과 Part 2를 자연스럽게 연결
- 게임 메타포 선택 이유 설명
- 감정의 정량화와 성장의 가시화 개념
- 290번: 게임 인터페이스 설계 문서 신규 작성
- 레벨별 UI 진화 단계 (Lv 1-20)
- 감정 시각화 시스템 상세 설계
- 경험치, 도전과제, 스킬 트리 등 게임 요소
- 기술 구현 스택과 성능 최적화 전략
- 감정 시스템 설계서 프로덕션-레디 버전 완성
- 현실 적용 5단계 로드맵 작성
- Phase 1-4 구현 완료 문서화
주요 내용:
- Inside Out 2축 모델 (기본정서 5 + 사회기능 4)
- 엔트로피 정의: 프로토타입 소프트맥스
- 2헤드 병렬 처리 구조
- 베이지안 학습 시스템
- Thompson Sampling
- 3종 오차 메트릭 (KL/Brier/ECE)
- 목표 KPI: ECE≤0.05, Brier≤0.18, NDCG@10≥0.6
Phase 1: 5개 기본정서 + ε-greedy (2주)
- ko-miniLM 경량 모델
- 500ms 응답시간 목표
- 감정당 100개 초기 데이터
Phase 2: 성능 최적화 (2주)
- LRU 캐싱, 배치 처리
- ChromaDB 튜닝
- 200ms 목표
Phase 3: 사회기능 추가 (3주)
- 9개 감정으로 확장
- 2헤드 병렬 처리
- Thompson Sampling 도입
Phase 4: 베이지안 학습 (3주)
- 예측-평가 루프
- 3종 오차 메트릭
- 개인화 모델
Phase 5: 프로덕션 배포 (4주)
- 프라이버시 게이트
- 모니터링 시스템
- 수평 확장 준비
리스크 완화 방안 및 성공 기준 포함
- Inside Out 기반 9개 감정 체계 (기본 5 + 사회 4)
- 에크먼 기본정서 축과 켈트너 사회기능 축 병렬 처리
- 예측-평가 피드백 루프 추가 (베이지안 + 엔트로피)
- 불안을 기능적 정서로 재해석 (Inside Out 2 통찰)
- 학술적 근거 및 과학 자문진 명시
- 감정 임베딩을 ChromaDB에 통합하는 방안 추가
- 함수형 프로그래밍 100% 원칙 유지 (베이지안은 도구로만)
- 불필요한 코드 예시 대폭 제거
- 엔트로피 특이점 포착 개념 강화
- 수학-임베딩-LLM 3중 구조 명확화
Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
- IRL 기반 자율 학습형 감정 모델
- VAD 3차원 감정 상태 구조 (불변 객체)
- EMA 모델 기반 감정 동역학
- 평가 이론 + 암묵적 피드백 학습
- 감정-기억-윤리 삼각형 통합
- 공감 전략 및 뉘앙스 감지
- 감정 궤적 샘플링 및 시각화
- 함수형 100%, 하드코딩 0% (모든 상수는 수학적 의미)
- 피보나치 관찰 윈도우 (13-21-34)
- 혼합 샘플링 전략 (주기 3 + 변화량 0.15)
- creativity: 창의성 및 계산 창의성 연구 (11개)
- economy: 경제 원리 및 토큰 이코노미 (11개)
- explainability: 설명 가능한 AI (XAI) 연구 (11개)
- gamification: 게이미피케이션 이론 (11개)
- sociology_of_agents: 에이전트 사회학 (11개)
- README.md 업데이트
- Maximum Entropy 모델
- Bayesian Brain 이론
- Predictive Coding
- Free Energy Principle
- MemGPT 구현
- ANN Search 알고리즘
- Information Theory와 메모리
- Trust & Reputation 시스템
- Actor-Critic 강화학습
- 최신 메모리 시스템 서베이
- 240번: 스킬시스템 문서에 함수형 설계 원칙, 불변성, 함수 조합 섹션 추가
- 360번: 경량화 문서에 함수형 메모리 최적화 상세 내용 추가 (실제 74% 감소 사례)
- 440번: 스카웃 문서에 함수형 스킬의 예측가능성, 테스트가능성 장점 추가
- 650번: 용어집에 불변성, 부작용, 순수함수, 오케스트레이터 용어 추가
- 함수형 가이드라인: 중복 제거 및 상호 참조 추가
