Building applications with LLMs through composability
contacts::Luis Moneda - lgmoneda - lgmoneda.github.io
2023-07-10 Survey
[2023-07-10 Mon 09:56]
LangChain 관련 조사. 아래 lgmoneda 님의 블로그에서 엄청난 인사이트를 확인한 바 있다. 나의 투두 중에 하나이다. ^fn:1
조만간 아래 문서는 정리를 해서 올릴 예정이다.
(Luis Moneda 2023b)
- "Semantic Search for Org roam" Luis Moneda 2023
- Creating a Semantic Search functionality to improve search, thinking, and writing with Org roam.
몇 가지 관련 링크만 넣어둔다.
caption="<span class="figure-number">Figure 1: lgmoneda.github.io" width="100%" >
Luis Moneda 2024 "A messy version of an ai assistant in Emacs I’ve been iterating to find out what is useful.
(Luis Moneda 2024a)
A messy version of an ai assistant in Emacs I’ve been iterating to find out what is useful. Notes in https://lgmoneda.github.io/ - assistant-settings.el
Luis Moneda 2023 "A relevance revolution for knowledge-workers"
(Luis Moneda 2023a)
Cognition augmentation caused by systems based on Large Language Models will change collaborative knowledge work.
Luis Moneda 2024 "lgmoneda/dot-emacs"
(Luis Moneda [2017] 2024)
My Emacs config files
Luis Moneda 2023 "Semantic Search for Org roam"
(Luis Moneda 2023b)
Creating a Semantic Search functionality to improve search, thinking, and writing with Org roam.
Moneda, Luis 2024 "Cognitive joy tooling #1: the Catalyst AI assistant, design review and 90-days retrospective"
(Luis Moneda 2024b)
My experience using a catalyst agent that engages me when I use Org and Org Roam Cognitive joy tooling #1
본 글은 저자가 개발한 Emacs 기반의 AI 어시스턴트 “Catalyst Assistant” 90일 사용 후기를 다룹니다. 주요 기능은 개인 노트(Org Roam), 할 일 목록, 일정 관리에 대한 심층적인 질의응답 및 연관 노트 제안입니다.
주요 내용은 다음과 같습니다:
1 세 가지 주요 기능:
1 의미 기반 검색 (Semantic Search): 4895개 노드에 대한 효과적인 검색 및 관련 노트 제시 2 질의응답 (Q&A): 사용빈도가 낮아 유용성이 낮다고 판단 3 Catalyst Assistant: 생각을 촉진하고 자기 성찰을 돕는 AI 어시스턴트. 개인의 일정, 할 일, Org Roam 노트 변경 사항을 모니터링하고, 관련 정보를 제공하며, 질문에 답하고, 글쓰기 과정에서 피드백을 제공하는 기능
2 Catalyst Assistant 구조: Org 파일 변경 로그를 모니터링하여 AI 모델에 입력하고, 프롬프트 기반으로 다양한 루틴을 실행합니다. (아침/저녁 루틴, 지속적 검토 등)
3 상호작용 방식: 채팅, 수동 루틴 실행, 사전 설정된 루틴을 통한 자동 피드백 등 세 가지 방식을 제공합니다.
4 장점: 자동 피드백 기능은 글쓰기 과정에서 유용하며, 생각을 정리하고 잊기 쉬운 부분을 상기시켜주는 데 효과적입니다.
5 단점: 연관 노트 제안 기능의 정확도가 낮고, 환각(hallucination) 현상이 간헐적으로 발생하며, 마크다운 포맷팅 및 메모리 기능에 문제가 있습니다.
6 결론: Semantic Search 만큼 중추적인 역할은 아니지만, 향후 개선을 통해 더욱 유용한 도구가 될 가능성을 보여줍니다. 향후 버전에서는 에이전트 기반 시스템으로 개선할 계획입니다.
Related-Notes
References
Luis Moneda. 2023a. “A Relevance Revolution for Knowledge-Workers.” lgmoneda. January 25, 2023. http://lgmoneda.github.io/2023/01/25/relevance-revolution-knowledge-work.html.
———. 2023b. “Semantic Search for Org Roam.” lgmoneda. April 8, 2023. http://lgmoneda.github.io/2023/04/08/semantic-search-for-org-roam.html.
———. 2024a. “A Messy Version of an Ai Assistant in Emacs I’ve Been Iterating to Find out What Is Useful. Notes in https://lgmoneda.github.io/.” Gist. 2024. https://gist.github.com/lgmoneda/6764fd712660b9bd0eb9870f66778ee6.
———. (2017) 2024. “Lgmoneda/Dot-Emacs.” https://github.com/lgmoneda/dot-emacs.
———. 2024b. “Cognitive Joy Tooling #1: The Catalyst AI Assistant, Design Review and 90-Days Retrospective.” lgmoneda. October 19, 2024. https://lgmoneda.github.io/2024/10/19/catalyst-assistant-90-days.html.