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ChatSorter는 3단계 파이프라인을 통해 LLM 컨텍스트를 관리한다. 1단계는 5개 메시지 버퍼, 2단계는 Ollama llama3.2를 이용한 요약, 3단계는 구조화된 사실(key/value) 추출이다.
검색 단계에서는 유사도, 중요도 가중치, 시간 감쇠를 결합한 복합 점수(1-10점)를 사용한다. 중요도가 10점인 요약은 시간 감쇠가 적용되지 않아 핵심 사실이 항상 유지된다.
1,000개 메시지 테스트에서 95%의 정확도를 기록했으며, 평균 요약 시간은 12초가 소요됐다. 200, 600, 800 메시지 체크포인트에서 안정적인 성능을 보였으나, 취미 태그와 같은 특정 정보는 일관성 있게 추출되지 않는 한계가 있다.
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원문 발행 2026. 04. 20.수집 2026. 04. 20.출처 타입 REDDIT
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