Knowledge Miner는 요구 사항 엔지니어링에서 핵심적인 역할을 하는 Knowledge Factory의 필수적인 부분입니다. 요구 사항 엔지니어링이 요구 사항을 포괄적으로 추적하고 구현하기 위한 엔지니어링 접근 방식이라면 Knowledge Miner는 대규모 언어 모델에서 핵심 지식을 추출하기 위한 도구입니다.
지식 마이너의 주요 임무는 다양한 대규모 언어 모델에서 특정 비즈니스 문제에 유용한 지식을 추출하는 것입니다. 이러한 지식은 비즈니스 의사 결정권자가 문제를 더 잘 이해하고, 해결책을 찾고, 미래의 비즈니스 트렌드를 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어 지식 마이너는 고객 라이프사이클 가치 계산과 관련된 신경망 알고리즘 및 프로그램의 소스 코드를 추출하여 기업이 고객의 가치를 보다 정확하게 평가할 수 있도록 도울 수 있습니다.
지식 마이너의 중요성은 조직의 의사 결정의 효율성과 정확성을 향상시키는 능력에 있습니다. 첫째, 지식 마이너는 대규모 언어 모델에서 관련 지식을 빠르고 효율적으로 추출할 수 있기 때문에 많은 수동 조사 및 분석 시간을 절약할 수 있습니다. 둘째, 지식 마이너는 하나의 솔루션뿐만 아니라 여러 두뇌로부터 다양한 답변을 추출할 수 있기 때문에 더 많은 솔루션 옵션을 제공할 수 있습니다. 마지막으로, 지식 마이너는 빅데이터와 머신러닝을 기반으로 지식을 추출하기 때문에 기존의 수동 분석보다 더 정확하고 포괄적이므로 의사 결정의 정확성을 높일 수 있습니다.
지식 마이너는 마이닝 시나리오와 솔루션 구조를 정의하여 작동합니다. 마이닝 시나리오는 구체적인 목표와 목적을 정의하고, 솔루션 구조는 채굴된 지식을 일관성 있고 읽기 쉬운 솔루션으로 정리하는 질문 구조입니다. 각 솔루션 구조는 해당 문제에 대한 힌트 노드 집합으로 구성되며, 각 힌트 노드는 질문의 맥락적 배경과 구체적인 질문으로 구성됩니다.