AI는 긴 주제에 대한 데이터를 선별하고 분석할 때 도움이 될 수 있습니다.
AI 언어 모델의 맥락에서 주제 데이터를 활용하기 위한 저의 현재 절차 모델은 다음과 같습니다:
- 주제의 모든 토론 게시글 다운로드.
- 관련 데이터 추출.
- 관련 데이터를 AI 언어 모델에 업로드.
- AI 언어 모델에 데이터 관련 질의 수행.
주제에 대한 모든 토론 기여물 다운로드:
- 이는 CLI 프로그램 ‘discourse-reader’를 통해 가능합니다.
- 필요 사항:
- 사용자 API 키를 위한 일회성 신청.
- (포럼) 사용자 설정에서 API 키 승인.
사용자 API 키 일회성 신청:
- 이는 CLI 프로그램 ‘discourse-user-api-key’를 통해 가능합니다.
- 정확한 워크플로우는 프로그램 도움말에 설명되어 있습니다.
주제 다운로드는 복잡한 JSON 파일을 생성합니다:
{
"meta_data": ...,
"post_data": [ ... ]
}
예시:
# 포럼에서 주제 다운로드
discourse-reader -forum="meta.discourse.org" -topic=210780 -output="210780.json" -userapikey="107dc02b7fad3bc217b6f0c121fdc805"
관련 데이터 추출:
- 이는 CLI 프로그램 ‘jq’를 통해 가능합니다.
- JSON 데이터에 대한 변경도 가능합니다.
예시:
# 불필요한 데이터 필터링
# 메타 데이터
jq '.meta_data | {title, created_by:.details.created_by.username, created_at, id, posts_count, last_posted_at}' 210780.json > 210780.compact.json
# 게시글 데이터
jq '.post_data[] | .post_stream.posts[] | {post_number, username, created_at, reply_to_post_number, post:.cooked, reactions, accepted_answer}' 210780.json >> 210780.compact.json
관련 데이터를 AI 언어 모델에 업로드.
AI 언어 모델에 데이터 관련 질의 수행.
- 이를 위해 간단한 CLI 프로그램이 곧 개발될 예정입니다.
- 초기에는 AI 언어 모델의 브라우저 인터페이스를 사용할 수 있습니다.
언급된 프로그램들은 GitHub에서 찾을 수 있습니다.
그리고 이 포럼의 주제 210780에 대한 사용 예시입니다:
https://meta.discourse.org/t/matrix-protocol-for-chat/210780/
AI - Google Gemini 2.0 (exp)
Gemini에 대한 프롬프트:
사용자별 게시글 수 목록을 작성하세요.
토론의 짧은 요약을 작성하세요.
토론의 결론은 무엇입니까?
다음 단계는 무엇입니까?
Gemini의 응답:
사용자별 게시글 수:
- mattdm: 4
- david: 1
- sam: 4
- AquaL1te: 2
- seong: 1
- Stephen: 1
- satonotdead: 1
- user12: 1
- attj: 1
- Falco: 3
- halfshot: 2
- merefield: 2
- anarcat: 1
- dan: 1
- rokejulianlockhart: 3
- volanar: 4
- mcdanlj: 1
- jimkleiber: 2
- sunjam: 6
- dubwoc: 1
- davy: 2
- Lhc_fl: 1
- Thomas_Rother: 12
- thoka: 2
- mcwumbly: 4
- joshsimmons: 2
- hellekin: 5
- kOS: 1
토론 요약:
토론은 Matrix 프로토콜을 Discourse 채팅에 통합하는 아이디어를 중심으로 전개됩니다. 초기 제안은 Discourse 채팅방을 Matrix 방으로 만드는 것으로, 이는 브리지보다 더 원활할 것입니다. 참가자들은 이에 매력을 느끼며, 많은 이들이 Matrix가 개방적이고 연동 가능한 표준이라는 점을 강력히 지지하고 있습니다. 그러나 비-Discourse Matrix 클라이언트를 사용하는 경우 사용자가 “느린 차선”(주제)에 참여할 가능성이 낮아진다는 우려가 제기되었습니다. 다른 이들은 채팅과 포럼이 다른 플랫폼에 있는 것도 장벽이라고 지적합니다. 토론에서는 또한 Matrix를 통해 Discourse 인스턴스를 연동하는 잠재력 및 ActivityPub의 사용에 대해서도 언급됩니다.
Discourse 채팅용 Matrix 브리지 플러그인의 개발이 언급되었으며, 그 기능이 개요로 제시되었습니다. 그러나 Discourse 채팅에 종단간 암호화가 없다는 점도 논의되었습니다. 사용자 매핑, 프록시, 그리고 필요한 전체적인 노력의 복잡성은 중요한 도전 과제로 강조되었습니다. Matrix의 대규모 조직에서의 채택이 증가하고 있는 점을 감안할 때, Discourse 채팅과 Matrix 간의 상호 운용성의 이점에 대해서는 공감대가 형성되었습니다.
토론의 결론:
Matrix와 Discourse 채팅 통합에 대한 열정과 지지가 많음에도 불구하고, 토론에서는 다음과 같은 상당한 도전 과제를 강조했습니다:
- 사용자 관리: 두 시스템 간의 사용자 매핑은 복잡합니다.
- 기술적 어려움: 견고한 브리지를 구현하는 것은 상당한 사업이며 특정 기술 집합이 필요할 수 있습니다.
- 자원 제약: CDCK는 제한된 자원으로 인해 이를 우선순위로 삼지 않았으며, 아직 설득력 있는 비즈니스 케이스를 확인하지 못했습니다.
- 자금 조달 문제: 독일 주권 기금에서 자금을 조달할 기회가 지나갔습니다.
기존 브리지 코드는 좋은 출발점으로 보이지만, 알파 단계이며 문서화가 잘 되어 있지 않고 추가 개발이 필요하다고 여겨집니다. 외부 자금 조달이 이루어지거나 고객이 요청을 우선시하여 개발을 후원하지 않는 한, CDCK가 이 통합을 우선시하겠다는 명확한 약속은 없습니다. 토론은 명확한 진행 경로나 구현에 대한 약속 없이 마무리되었습니다.
다음 단계:
- 숙련된 개발자 찾기: 가장 큰 장벽은 Matrix와 Discourse 모두에 전문 지식을 갖춘 개발자가 필요하다는 점입니다.
- 고객 후원: 개발을 정당화할 비즈니스 케이스가 제시되지 않았습니다; 고객이 노력을 후원해야 할 수 있습니다.
- Matrix 재단과의 교류: Matrix 재단과 더 교류하여 지원, 기술적 지침 및 잠재적 자금 조달 기회를 모색합니다.
- 기존 코드 평가: 베타 상태를 위한 필요한 개발을 평가하고 이것이 유지 가능한 접근 방식인지 확인하기 위해 기존 코드를 검토합니다.
- 커뮤니티 이니셔티브: 커뮤니티가 제3자 플러그인을 개발할 가능성을 탐구합니다.
- 크라우드펀딩: 크라우드펀딩의 잠재력을 평가합니다.
- OFFDEM 토론: 다음 OFFDEM에서 더 많은 자금 조달 기회를 논의합니다.