ZeroH 프레임워크 프로젝트 개발 계획서

ZeroH 프레임워크 프로젝트 개발 계획서

프로젝트 개요

목표:
ZeroH 프레임워크는 언어모델의 Hallucination 문제를 해결하기 위한 경량화되고 실용적인 솔루션으로, 다양한 환경에서 적용 가능하도록 설계 및 구현됩니다. 본 프로젝트는 ZeroH를 성공적으로 개발, 출시 및 확장하는 것을 목표로 합니다.

프로젝트 기간: 6개월
주요 단계:

1. 설계 및 요구사항 정의
2. 데이터 검증 모듈 개발
3. 사용자 인터페이스 및 피드백 루프 구축
4. 통합 및 테스트
5. 배포 및 지속적 개선

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1. 설계 및 요구사항 정의 (1개월)

목표: ZeroH의 기본 아키텍처와 기술 요구사항 정의
주요 작업:

• 요구사항 정의:
  • 언어모델 Hallucination 사례 조사 및 분석.
  • ZeroH 검증 알고리즘의 핵심 로직 설계.
• 기술 스택 선정:
  • 언어모델 호출 API: OpenAI API, Hugging Face, Llama 호환성 고려.
  • 데이터베이스: PostgreSQL, ElasticSearch 등.
  • 검색 엔진: Apache Lucene, ElasticSearch.
• 아키텍처 설계:
  • 워크플로 설계: 언어모델 호출 → ZeroH 검증 → 응답 제공.

결과물:
요구사항 문서, 기술 스택 선정 보고서, 시스템 아키텍처 설계서.

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2. 데이터 검증 모듈 개발 (2개월)

목표: 신뢰할 수 있는 데이터 기반으로 Hallucination 검증 시스템 개발.
주요 작업:

• 지식 기반 구축:
  • 공공 데이터(Wikipedia, 정부 데이터) 및 사내 데이터 통합.
  • ElasticSearch 색인화 및 검색 엔진 구축.
• 검증 알고리즘 구현:
  • 키워드 기반 검색 알고리즘 및 신뢰 점수 계산 로직 설계.
  • 병렬 처리 및 캐싱 메커니즘 적용.

결과물:
지식 기반 구축, 검증 알고리즘 및 검색 엔진 구현.

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3. 사용자 인터페이스 및 피드백 루프 구축 (1개월)

목표: 사용자 경험 향상을 위한 인터페이스와 피드백 시스템 설계.
주요 작업:

• 응답 태그 시스템:
  • "Verified", "Unverified", "Rejected" 태그 구현.
• 피드백 수집 및 개선:
  • 사용자 피드백 수집 시스템 설계 및 자동화.
• 대시보드 개발:
  • 관리자가 실시간 응답 상태 및 피드백 통계를 확인 가능하도록 설계.

결과물:
사용자 인터페이스, 피드백 루프 및 대시보드.

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4. 통합 및 테스트 (1개월)

목표: ZeroH 모듈을 기존 언어모델 환경과 통합하고 성능 테스트.
주요 작업:

• 모듈 통합:
  • ZeroH 검증 모듈을 언어모델 호출 워크플로에 연결.
• 테스트:
  • 의료, 금융 등 다양한 도메인 데이터를 활용한 사례 테스트.
  • 성능 및 응답 지연 시간 측정.
  • 모델별 호환성 테스트(OpenAI, Llama 등).

결과물:
완전 통합된 ZeroH 프레임워크와 테스트 결과 보고서.

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5. 배포 및 지속적 개선 (1개월)

목표: ZeroH 프레임워크의 성공적인 배포와 개선.
주요 작업:

• 배포:
  • 클라우드 및 온프레미스 환경에 배포.
  • 초기 사용자 그룹(베타 테스트 사용자) 대상으로 시험 운영.
• 지속적 개선:
  • 사용자 피드백 기반 알고리즘 업데이트.
  • 검증 데이터베이스 확장 및 최신화.

결과물:
ZeroH의 공식 출시 및 지속적인 개선 프로세스 구축.

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6. ZeroH 출시 이후 액션플랜

1. 초기 시장 공략:
   • 금융, 의료, 공공기관 등 데이터 민감성이 높은 도메인 중심으로 영업 활동 강화.
   • 초기 고객으로부터 성공 사례 확보 및 홍보.
2. 글로벌 확장:
   • 글로벌 파트너와의 협업으로 ZeroH의 국제 시장 진출 모색.
   • 글로벌 데이터세트 통합 및 지원 언어 확장.
3. 기술 고도화:
   • 사용자 피드백과 새로운 기술 연구를 기반으로 알고리즘 개선.
   • 도메인별 맞춤형 검증 기능 추가.
4. 투자 유치:
   • 초기 성과를 바탕으로 후속 투자 유치.
   • 기술 및 시장 확장을 위한 자금 확보.

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프로젝트 성공의 기대 효과

• Hallucination 완화: 사용자 신뢰도 향상 및 문제 해결.
• 비종속적 솔루션: 다양한 언어모델 환경에서의 적용 가능성.
• 시장 리더십: AI 신뢰성 솔루션 시장에서의 선도적 위치 확보.
• 경제적 효과: 초기 고객 및 파트너 확보를 통한 수익 창출과 확장 가능성.

ZeroH 프레임워크는 언어모델의 한계를 극복하고 글로벌 AI 시장에서 신뢰성과 혁신을 동시에 제공할 솔루션으로 자리잡을 것입니다.