LLM 보조 초록 및 Bluesky 포스트 요약 – R 활용

우리 도메인에서 관련 기사 식별 방법 우리는 매일 발표되는 수많은 훌륭한 기사들 중에서 우리 도메인과 관련된 것들을 어떻게 식별할 수 있을까요? 이 프로젝트는 학술지 RSS 피드를 활용하여 초록을 수집하고, LLM을 통해 관심 포인트를 추출하며, 그 인사이트를 Bluesky에 공유함으로써 호기심을 자극하고자 합니다. 동기 수많은 기사 중에서 핵심 내용을 파악하고 싶습니다. 초록을 통해 기사 본문의 요지를 추출하고, LLM이 놓친 부분을 발견하거나, LLM이 잘못 해석한 부분을 검증하고자 합니다. Bluesky를 학습과 호기심을 자극하는 포럼으로 활용할 계획입니다. 목표 RSS 피드에서 기사 ID를 가져오다. 초록을 LLM으로 요약한다. 요약 내용을 Bluesky에 게시한다. 제한 사항 현재 사용 중인 LLM의 토큰 한계와 Bluesky API 사용량 제한에 주의해야 합니다. 마무리 생각 이 과정을 통해 도메인에 특화된 기사만 선별하고, LLM의 시각을 통해 새로운 인사이트를 발견할 수 있을 것입니다. 감사 인사 및 교훈 R 패키지와 LLM을 조합함으로써 데이터 과학과 자연어 처리의 시너지 효과를 체감하게 되었습니다. 코드 예시 library(tidyverse) library(tidyRSS) url <- "https://example.com/rss.xml" articles <- tidyRSS::rss_pull(url) abstracts <- articles %>% select(id, abstract) %>% filter(!is.na(abstract)) temperature <- 0 summaries <- abstracts %>% mutate(summary = your_llm_function(abstract, temperature = temperature))