로컬 LLM 홈 자동화에서 큰 JSON 처리 문제가 드러남

한 사용자가 클라우드 없이 집 안 자동화를 위해 로컬 LLM을 쓰고 있다고 설명했다. 현재 방식은 사용자의 말을 받아 특정 구역의 기기 상태 JSONLLM에 보내고, 기기 제어 명령을 만든다. 하지만 “모든 조명을 꺼줘” 같은 전체 명령과 “켜진 조명이 몇 개야?” 같은 질문은 기존 흐름에서 제대로 처리되지 않는다.

핵심 포인트

  • 사용자는 로컬 LLM으로 집 안 기기를 제어하는 구조를 만들었다.
  • 현재는 명령에서 한 구역을 찾아 그 구역의 기기 상태 JSONLLM에 보낸다.
  • 전체 명령은 한 구역만 찾는 기존 방식 때문에 실패할 수 있다.
  • 질문형 명령은 기기 제어가 아니라 답변이 필요해서 별도 흐름이 필요하다.
  • 명령 분류, 전체 구역 반복 처리, 상태 계산을 분리하는 방향을 고민하고 있다.

용어 한 줄 설명

클라우드
내 컴퓨터가 아니라 인터넷으로 연결된 외부 컴퓨터를 쓰는 방식입니다.
자동화
사람이 반복해서 하던 일을 도구가 대신 하게 만드는 것입니다.
로컬 LLM
클라우드 서버가 아닌 내 컴퓨터에서 직접 실행하는 AI 언어 모델.
LLM
글과 코드를 읽고 답을 만드는 대형 AI 모델입니다.
JSON
프로그램들이 데이터를 주고받을 때 자주 쓰는 글 형식입니다.
명령
AI가 무엇을 할지 알려주기 위해 입력하는 짧은 안내 글입니다.
AI 에이전트
사람 대신 정보를 찾거나 작업을 처리하도록 만든 AI 프로그램입니다.
구조
AI가 목표를 달성하기 위해 일을 처리하는 논리적인 순서입니다.
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