ThoughtDAG는 대화 에지를 모델 컨텍스트를 제어하는 메커니즘으로 사용하는 오픈소스, 로컬 우선 워크스페이스입니다. 각 질문-답변 교환은 노드 역할을 하며, 선행 연결된 노드만 다음 모델 요청에 직렬화됩니다.
- 에지를 제거하면 시각화가 아닌 실제 입력에서 해당 분기가 제거됩니다.
- 저자는 관련 없는 타당한 분기, 오래된 가정, 상충되는 증거라는 세 가지 교란 계열로 파일럿 벤치마크를 실행 중입니다.
- 비교는 깨끗한 증거(C0), 오염된 컨텍스트(C1), 명시적 그래프 제거(C2), 자동 요약(C3) 전반에 걸쳐 고정 설정을 사용합니다.
- 이 도구는 로컬 추론을 위해 Ollama와 임의의 OpenAI 호환 엔드포인트를 지원하며 모든 데이터를 로컬에 저장합니다.
저자는 작은 컨텍스트 창에서 명시적 가지치기와 검색의 유용성, 누락된 실제 세계 오염 사례, 적합한 모델/컨텍스트 조합과 관련하여 로컬 모델을 실행하는 사용자로부터 피드백을 구하고 있습니다.