feat: Wiki 지식 자산 업데이트 - UX Scenarios, Frontend, Game Design, Topics 추가 [2026-05-08]

This commit is contained in:
2026-05-08 19:52:07 +09:00
parent 9dd3d40662
commit 5ba5a55c78
3984 changed files with 334557 additions and 28839 deletions
+64 -3
View File
@@ -1,9 +1,21 @@
---
id: [[P-Reinforce|P-Reinforce]]-AUTO-SMS-001
id: wiki-2026-0508-semantic-search
title: Semantic Search
category: AI_and_ML
confidence_score: 1.00
status: needs_review
canonical_id: self
aliases: [P-Reinforce-AUTO-SMS-001]
duplicate_of: none
source_trust_level: A
confidence_score: 1.0
tags: [auto-reinforced, semantic-search, vector-search, nlp, bert, llm]
raw_sources: []
last_reinforced: 2026-05-04
github_commit: pending
inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
tech_stack:
language: unspecified
framework: unspecified
---
# [[Semantic Search|Semantic Search]]
@@ -29,7 +41,7 @@ last_reinforced: 2026-05-04
* 자연어 형태의 긴 질문(Long-tail Query)에 매우 강합니다.
* 오타나 부정확한 표현에도 유연하게 대처합니다.
## Trade-offs & Caveats
## 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
* **컴퓨팅 비용**: 딥러닝 모델 추론과 벡터 연산으로 인해 전통적 검색보다 훨씬 많은 연산 자원이 필요합니다.
* **고유 명사 취약성**: 제품 시리얼 번호나 특수 코드와 같은 '정확한 일치'가 필요한 데이터에서는 오히려 성능이 떨어질 수 있습니다.
* **블랙박스 문제**: 특정 결과가 왜 상단에 노출되었는지 논리적으로 설명하기 어렵습니다.
@@ -70,3 +82,52 @@ print(f"Top Semantic Result: {docs[best_idx]} (Score: {hits[0][0]['score']:.4f})
---
*Last updated: 2026-05-04*
## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
**언제 이 지식을 쓰는가:**
- *(TODO)*
**언제 쓰면 안 되는가:**
- *(TODO)*
## 🧪 검증 상태 (Validation)
- **정보 상태:** needs_review
- **출처 신뢰도:** A
- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
## 🕓 변경 이력 (Changelog)
| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
|------|-----------|-----------|--------|
| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
## 💻 코드 패턴 (Code Patterns)
**패턴 1:** *(TODO: 이 프로젝트 컨벤션 반영한 구조 스켈레톤)*
```text
# TODO
```
## 🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)
**선택 A를 써야 할 때:**
- *(TODO)*
**선택 B를 써야 할 때:**
- *(TODO)*
**기본값:**
> *(TODO)*
## ❌ 안티패턴 (Anti-Patterns)
- **[안티패턴]:** *(TODO: 무엇을 하면 안 되는가 + 이유 + 대신 무엇을)*