저는 rails 콘솔을 통해 관리자 권한으로 AI 아티팩트가 단일 JSON 파일에 영구 데이터를 저장할 수 있는 기능을 활성화할 수 있는 설정의 구현을 겸손하게 제안합니다. 이는 물론 주제를 영구적으로 삭제할 수 있도록 하는 설정과 마찬가지로 일부 문제나 위험을 의도치 않게 도입할 수 있으므로
rails 콘솔을 통해 활성화하도록 했습니다.
AI 아티팩트는 매우 유용하며 토론의 질을 크게 높여주지만, 간단한 데이터를 영구적으로 저장하고 이를 간단한 방식으로 조작할 수 있다면 그 효용성은 3배 이상으로 늘어날 것입니다 ![]()
제 개인적 사용 사례
제 Discourse 인스턴스는 LMS(영어 교육용)로 사용되고 있으며, 또한 AI에 대한 제 과학적 연구를 위한 가상 실험실로 활용되고 있습니다. 각 클라이언트/학생은 자신만의 비공개 카테고리를 가지고 있으며(비공개 그룹을 통해 접근 권한이 부여됨), 여기서 학습 자료 등 모든 것이 저장되고 추적됩니다. 제 연구의 작은 부분은 학습자의 “학습자 이력(Learner Biography)”(아래 스크린샷 참조)과 일종의 지식 그래프를 주어진 경우, 학습자를 위해 교육 콘텐츠를 성공적이고 자율적으로 생성할 수 있는 시스템을 설계하는 방법을 알아내는 것입니다 (나머지는 당분간 비공개로 유지할 것입니다).
제 의도는 Discourse API를 사용하여 해당 JSON 데이터(아티팩트 내 학습자 이력)를 토픽 콘텐츠에서 가져오는 것입니다(여기서는 아마도 상당히 강력한 정규 표현식이 필요할 것입니다). 그런 다음 동일한 서버에서 리버스 프록시로 실행되고 있는 FastAPI로 구축된 제 인지 아키텍처에 이를 입력합니다. 인지 아키텍처가 마법을 부린 후, 해당 학습자를 위한 새로운 콘텐츠를 생성하고, 그 콘텐츠로 해당 학습자의 비공개 카테고리에서 새로운 토픽을 생성합니다.
제가 말하는 것의 대략적인 시각화는 다음과 같습니다:
flowchart TD
A[Discourse Instance<br/>LMS + AI Research Lab] --> B[Student Private Categories<br/>with Group Access Control]
B --> C[Learner Biography<br/>stored in Topic Content<br/>JSON format]
C --> D[Discourse API<br/>Fetch Topic Content]
D --> E[Regular Expression<br/>Extract JSON Data]
E --> F[Learner Biography<br/>Extracted Data]
F --> G[FastAPI Cognitive Architecture<br/>Same Server + Reverse Proxy]
H[Knowledge Graph<br/>Confidential Research Data] --> G
G --> I[AI Content Generation<br/>Magic Happens Here ✨]
I --> J[New Educational Content<br/>Personalized for Learner]
J --> K[Create New Topic<br/>via Discourse API]
K --> L[Content Posted to<br/>Student's Private Category]
L --> M[Learning Materials<br/>Tracked & Saved]
M --> N[Continuous Learning<br/>& Research Loop]
N -.-> C
style A fill:#e1f5fe
style G fill:#f3e5f5
style I fill:#fff3e0
style L fill:#e8f5e8
기술적으로는 아티팩트에서 http를 허용함으로써(더 우아하게) 이 모든 것이 달성될 수 있지만, 데이터 저장보다 더 위험할 것이라고 의심합니다.
이 기술이 모두 정상 작동하고 철저히 테스트되면 오픈소스로 공개할 의향이 있습니다.
이 학습자 이력 아티팩트는 페이지를 새로고침하면 입력된 데이터가 사라지는 것만 빼면 완벽하게 작동합니다 ![]()
아티팩트 내 데이터 필드의 모습



