MOBOT · 기술 설계와 의도

흩어진 소식을 사건과 관계로 잇는 작은 정보 엔진

MOBOT은 로봇 산업의 빠른 변화를 기사 목록이 아닌, 출처가 남아 있는 사건·기업·기술의 연결된 기록으로 이해하려는 실험입니다.

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왜 만들었나

중요한 변화는 하나의 기사 안에 완성되어 있지 않습니다. MOBOT은 서로 다른 시점과 언어의 단서를 한 세계 안에 누적해, 무엇이 새로 생겼고 무엇이 바뀌었는지 계속 추적할 수 있게 합니다.

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어떻게 작동하나

  1. 01

    출처를 보존해 수집

    공개 자료를 후보 정보로 받아들이고 원문, 시점, 출처를 함께 보존합니다.

  2. 02

    검색으로 관련 단서 발견

    Tantivy 키워드 검색과 역할이 분리된 임베딩이 관련 기록을 좁혀 줍니다.

  3. 03

    작은 모델과 큰 모델의 분업

    Qwen 9B는 반복 추출을, 27B는 어려운 동일성·관계 판단을 맡되 증거 밖의 사실을 결정하지 않습니다.

  4. 04

    검증된 관계로 축적

    SQLite의 기준 기록과 지식 그래프에 검증 상태를 붙여 저장하고, 검색 인덱스는 다시 만들 수 있게 둡니다.

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설계 원칙

증거가 먼저

모델의 문장보다 출처와 관찰 시점이 우선입니다.

모델은 제한된 역할

LLM과 임베딩은 후보를 찾고 정리하지만, 그 자체가 사실의 권위가 되지 않습니다.

측정한 것만 채택

reranker는 현재 과제와 맞지 않아 제외했고, nd_fractal 같은 실험 기능은 shadow 평가에 머뭅니다.

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현재 위치

MOBOT은 작고 독립적인 장비에서도 검색·관계·AI 추론을 결합할 수 있는지 검증하는 운영형 실험입니다. 표시 내용은 산업 정보 탐색을 위한 것이며 투자 조언이나 미래 예측이 아닙니다.