점진적 개선

대규모 언어 모델이 생성한 초안은 구조적으로 올바르지만, 뉘앙스, 어조 또는 도메인별 표현이 부족할 수 있습니다. 이는 의도된 동작입니다. Glossia는 소프트웨어 팀이 코드를 다루는 방식과 동일하게 콘텐츠 생성을 처리합니다. 작동하는 버전을 제공하고, 검토한 후, 반복적으로 개선합니다.

개선 주기

1. 초안 작성: Glossia는 소스 파일과 GLOSSIA.md의 컨텍스트를 기반으로 구조적으로 유효한 초안을 생성합니다.
2. 검토: 팀은 코드에 이미 사용하는 것과 동일한 워크플로인 풀 리퀘스트와 diff를 통해 문제를 표시합니다.
3. 개선: 업데이트된 컨텍스트 파일, 용어 수정 사항, 검토 피드백이 다음 실행에 반영됩니다.
4. 수렴: 각 주기마다 프로덕션 품질과의 격차가 줄어듭니다. 시스템은 제공된 컨텍스트를 통해 제품의 보이스를 학습합니다.

이 방식이 효과적인 이유

핵심은 컨텍스트가 축적된다는 점입니다. 업데이트된 GLOSSIA.md 또는 수정된 용어 항목으로 이어지는 모든 검토 의견은 검토를 유발한 파일뿐만 아니라 이후의 모든 실행을 개선합니다.

이는 제조 분야의 카이젠과 엔지니어링 분야의 점진적 근사법에 적용되는 원칙과 같습니다. 충분히 좋은 기준선에서 시작하고, 과정에 사람의 판단을 반영하여 체계적으로 개선합니다.

실무적 고려 사항

• 첫 실행부터 완벽할 것으로 기대하지 마십시오. 한두 차례의 검토 주기를 계획하십시오.
• 명확한 컨텍스트 파일을 작성하는 데 시간을 투자하십시오. 이는 가장 큰 개선 효과를 얻을 수 있는 방법입니다.
• 서버 번역 세션을 사용하여 번역되었거나, 건너뛰었거나, 실패한 파일을 추적하십시오.