AI 기반 산업별 트렌드 웹사이트 구축 프레임워크
KKKKhazix/AIHOT
GitHubAIHOT은 여러 미디어 출처의 정보를 수집하고, LLM으로 중요도를 평가하여 유사 기사를 '사건(Event)' 단위로 통합하는 맞춤형 산업 트렌드 웹사이트 프레임워크입니다.
단순히 기사를 모으는 것을 넘어, 여러 출처의 중복 정보를 '사건' 단위로 통합하고 신뢰도 높은 트렌드를 제공하여 정보 분석에 도움을 줘요.
- 사용자가 자신의 전문 지식(KnowHow)을 반영해 기사 선별 기준과 LLM 프롬프트를 수정할 수 있어, 법률/금융 등 특정 산업에 최적화된 정보 허브를 구축 가능합니다.
- 단순히 기사를 모으는 것을 넘어, 다중 출처의 중복 정보를 '사건'으로 묶고 독립적인 출처별 열기를 계산해 신뢰도 높은 트렌드를 제공합니다.
- 다만, 성공적인 운영을 위해서는 사용자 스스로 전문 분야의 정보 출처를 확보하고, 자체 데이터로 필터링 기준을 정교하게 조정할 노력이 필수적입니다.
AIHOT은 여러 정보 출처에서 자료를 수집하고, (LLM)을 이용해 선별 및 두 번의 점수 평가를 거쳐 가치가 높은 정보를 추출하는 웹사이트 프레임워크입니다. 이 시스템은 단순히 기사를 모으는 것을 넘어, 동일한 사건에 대한 다양한 출처의 보고서를 하나의 '사건'으로 묶고, 독립적인 출처가 얼마나 많이 논하는지를 기준으로 트렌드를 파악하여 매일 일일 브리핑을 제공합니다.
이 프레임워크는 사용자가 자신의 전문 지식(KnowHow)을 반영하여 산업별 맞춤형 트렌드 사이트로 변환할 수 있도록 설계되었습니다. 개발자는 법률, 인사, 금융 등 특정 분야의 전문가가 직접 정보 출처를 지정하고, 해당 산업에서 어떤 종류의 메시지가 '핫'한지 판단하는 선별 기준과 를 수정해야 합니다.
자료는 신뢰도 높은 출처에서 들어오면 중복 판별 및 예비 선별을 거치며, 중요한 정보는 두 번의 독립적인 점수 평가를 통과해야만 정제된 콘텐츠로 분류됩니다. 특히 '열기'는 개별 기사 단위가 아닌 사건 전체를 기준으로 계산되며, 48시간 내에 각 독립 출처에서 한 번씩만 카운트되어 실제 높은 관심을 받는 주제를 식별합니다.
용어 풀이
- 대규모 언어 모델
- 방대한 글을 학습해 문장을 이해하고 만들어 내는 AI 모델. ChatGPT, Claude, Gemini가 여기에 속해요.
- 프롬프트
- AI에게 주는 지시나 질문 글.
트렌드는 어떤 기준으로 파악하게 되나요?
단순히 기사가 많이 나온 것만으로 판단하지 않아요. 동일한 사건에 대한 다양한 출처의 보고서를 하나의 '사건'으로 묶고, 독립적인 출처가 얼마나 많이 논하는지를 기준으로 트렌드를 파악하여 매일 브리핑을 제공해요.
사용자가 이 시스템을 어떻게 맞춤 설정할 수 있나요?
이 프레임워크는 사용자의 전문 지식(KnowHow)을 반영하여 산업별 맞춤형 트렌드 사이트로 변환할 수 있어요. 개발자는 법률, 금융 등 특정 분야의 전문가가 직접 정보 출처를 지정하고, 해당 산업에서 어떤 메시지가 '핫'한지 판단하는 선별 기준과 프롬프트를 수정해야 해요.
정보의 신뢰도를 높이기 위해 어떤 과정을 거치나요?
자료는 먼저 신뢰도 높은 출처에서 들어오면 중복 판별 및 예비 선별을 거쳐요. 중요한 정보로 분류되려면 두 번의 독립적인 점수 평가를 통과해야 하며, '열기' 역시 개별 기사가 아닌 사건 전체를 기준으로 계산해요.