710c31f088
- bayesian_theory 문서들 간 상호 참조 링크 추가 - knowledge_graph와 autonomous_agents 간 연결 추가 - 아이디어 문서에 상세 리서치 링크 추가 - 각 README에 관련 문서 섹션 추가
3.9 KiB
3.9 KiB
베이지안 리서치 기반 로빙 개선 아이디어
날짜: 2025-12-31
작성자: happybell80
상태: 아이디어 (미구현)
개요
최근 정리한 베이지안 이론, 통계 물리학, 지식 그래프, 자율 에이전트 관련 리서치를 바탕으로 로빙의 핵심 시스템을 고도화하는 개선 방향을 제안합니다.
1. 가치평가 시스템 고도화
배경
- 양자 베이지안 스타트업 가치평가 모델 연구 완료 (
bayesian_theory/251227_양자_베이지안_스타트업_가치평가_모델.md) - 기존
startup_valuation.py는 단순 베이지안 프레임워크 사용
개선 방향
- 파동함수 기반 다중 가치 상태 표현: 스타트업의 여러 가능한 가치를 양자 중첩 상태로 모델링
- 베타 분포 활용: 성공률, 성장률 등 [0,1] 범위 지표의 사전분포로 베타 분포 사용
- 동적 베이지안 업데이트: 새로운 투자 라운드, 성장 지표가 들어올 때마다 사후분포 자동 갱신
구현 계획
rb8001/app/services/startup_valuation.py리팩토링- 파동함수 표현 및 가치평가 연산자 구현
- 베타 분포 기반 사전/사후분포 관리 모듈 추가
2. 베이지안 추론 엔진 강화
배경
- 자유 에너지 원리(Friston 2010): 예측 오류 최소화를 통한 학습 메커니즘
- 최대 엔트로피 원리(Jaynes 1957): 불확실성 하에서 최적 분포 선택
- 톰슨 샘플링(Russo 2018): 베타 분포 기반 탐색-활용 균형
개선 방향
- 자유 에너지 원리 적용: 로빙의 예측과 실제 결과 간 차이(놀람)를 최소화하는 학습 메커니즘 도입
- 메모리 시스템 개선: 예측 오류가 큰 정보를 우선 저장하는 '깜놀 메모리' 강화
- 스킬 선택 최적화: 톰슨 샘플링으로 탐색과 활용의 균형을 이루는 스킬 선택 알고리즘
구현 계획
rb8001/app/services/memory/scoring.py에 자유 에너지 계산 로직 추가- 스킬 선택 모듈에 베타 분포 기반 톰슨 샘플링 도입
3. 지식 그래프 기반 장기 기억 시스템
배경
- KG-LLM 통합 연구(Chen 2024): 지식 그래프가 LLM을 강화하는 방법
- 온톨로지 연구: 지식의 구조화된 표현
- LLM 기반 자율 에이전트(Huang 2023): 계획 수립 및 추론 능력
개선 방향
- 장기 기억 구조화: ChromaDB 기반 벡터 저장과 함께 Neo4j 기반 지식 그래프 구축
- 사실 검증 강화: KG를 활용하여 LLM 응답의 사실성 검증 및 환각 방지
- 복합 작업 수행: 자율 에이전트 계획 시스템 통합으로 다단계 작업 자동화
구현 계획
- Neo4j 지식 그래프 스키마 설계 (온톨로지 기반)
- KG-LLM 통합 모듈 개발 (Graph-RAG 방식)
- 계획 수립 워크플로우 엔진 도입
참고
관련 리서치
- 베이지안 이론: 베이지안 이론 및 통계 물리학
- 지식 그래프: 지식 그래프 및 온톨로지
- 자율 에이전트: 자율 에이전트 및 계획
기존 구현
rb8001/app/services/startup_valuation.py- 가치평가 서비스rb8001/app/services/memory/- 메모리 시스템rb8001/app/services/skills/- 스킬 시스템