EDGE: Fresta Lens 프레임워크 기반 도메인 평가 렌즈 생성기

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핵심 요약

EDGE는 Fresta Lens 프레임워크를 기반으로 구축된 도메인 평가 렌즈 생성기로, 평가, 엔트로피, 시스템 일관성에 대한 통합 구조 이론을 적용한다. 사용자가 특정 도메인을 입력하면 3단계 구조 분석 엔진을 통해 가중치 지표, 상호의존성 맵, 시스템 스트레스 요인 및 구매자 프로필이 포함된 JSON 파일을 생성한다. 이 시스템은 로컬 LLM 서버와 연동 가능하며, 외부 데이터 소스나 LLM 연결이 없는 환경에서도 기본값을 통해 작동하는 유연한 구조를 갖추고 있다.

배경

Python 3.9+, LLM API(OpenAI 호환)에 대한 기본 이해, JSON 데이터 구조에 대한 지식

대상 독자

도메인 특화 평가 지표를 자동화하려는 LLM 개발자 및 시스템 설계자

의미 / 영향

이 도구는 정성적인 도메인 평가 과정을 정량적이고 구조화된 데이터로 변환하는 표준을 제시한다. 특히 로컬 LLM과의 연동을 통해 기업 내부의 민감한 도메인 지식을 외부 유출 없이 분석할 수 있는 환경을 제공한다.

섹션별 상세

EDGE는 3단계 구조 분석 엔진을 통해 도메인별 평가 기준을 생성한다. 1단계(E0)는 측정 가능한 고유 지표를, 2단계(E_upstream)는 지표 간의 병목 현상과 시너지를, 3단계(E_inherited)는 인프라 및 시장 포화도와 같은 시스템적 스트레스 요인을 분석하여 최종 점수를 산출한다.

json

{
  "type": "bottleneck",
  "metrics": ["gpu_performance", "display_refresh_rate"],
  "intensity": 0.75,
  "penalty_or_bonus": 0.6,
  "explanation": "High refresh rate is wasted if the GPU cannot push frames."
}

2단계 분석에서 지표 간의 병목 현상을 정의하는 상세 데이터 예시

지식 수집부터 최종 JSON 출력까지의 파이프라인이 자동화되어 있다. Wikipedia API와 웹 스크래핑을 통해 도메인 지식을 수집한 후, 구조적 분석을 거쳐 타겟 사용자 프로필을 생성하고 인간이 읽기 쉬운 요약과 함께 상세한 메트릭 정보를 포함한다.

다양한 로컬 LLM 백엔드와 호환되며 유연한 실행 환경을 지원한다. LM Studio, llama.cpp, Ollama 등 OpenAI 호환 API를 사용하는 모든 서버와 연동할 수 있으며, 네트워크나 LLM 서버를 사용할 수 없는 경우에도 내장된 기본값을 사용하는 단계적 기능 축소(Graceful Degradation) 설계를 채택했다.

bash

python edge.py

EDGE 도구를 실행하여 도메인 입력을 요청하는 기본 실행 명령

출력되는 JSON 결과물은 정교한 데이터 구조를 포함한다. 각 지표의 가중치, 임계값, 정당성 설명뿐만 아니라 지표 간의 병목 관계 강도, 마케팅 하이프 사이클에 따른 시스템적 페널티 등 실질적인 의사결정에 필요한 심층 데이터를 제공한다.

json

{
  "domain": "gaming laptop",
  "formula": "E_total = E0 + E_upstream + E_inherited + P_structure",
  "block_weights": {
    "E0": 0.40,
    "E_upstream": 0.35,
    "E_inherited": 0.25
  },
  "metrics_1st_order": [ ... ],
  "relations_2nd_order": [ ... ],
  "stress_3rd_order": [ ... ],
  "profiles": [ ... ]
}

EDGE가 생성하는 도메인 평가 렌즈 JSON 파일의 기본 구조

실무 Takeaway

복잡한 제품군이나 서비스 도메인의 평가 지표를 수립할 때 EDGE의 3단계 분석 프레임워크를 적용하여 객관적이고 구조화된 기준을 자동 생성할 수 있다.
로컬 LLM(Ollama 등)을 EDGE의 백엔드로 설정하여 데이터 프라이버시를 유지하면서도 도메인 특화 분석 엔진을 구축할 수 있다.
시스템 설계 시 외부 API 의존성이 끊겨도 핵심 기능이 작동하도록 EDGE의 단계적 기능 축소 방식을 벤치마킹하여 안정성을 높일 수 있다.

언급된 리소스

문서Full 5-volume work on Zenodo

DemoSupport on Ko-fi