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Dev.toAI/ML
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Raw JSON 로그를 Human-readable Diary로 변환해 Vector Search 효율을 극대화한 구조
QA Logger — OpenClaw Plugin to Turn AI Chats into a Searchable Diary
AI 요약
Context
OpenClaw 세션 데이터가 Raw JSON 형식으로 저장되어 인간의 가독성이 떨어지는 문제 발생. 구조화된 데이터 특성상 단순 텍스트 기반 검색 및 시맨틱 분석 시 컨텍스트 손실이 발생하는 한계 존재.
Technical Solution
- Raw JSON 형태의 대화 데이터를 날짜 기반의 Human-readable Diary 파일로 변환하는 Lightweight Plugin 설계
- Q&A Pair 단위의 텍스트 추출을 통한 데이터 정제 및 비정형 텍스트 파일 저장 구조 채택
- 자연어 중심의 Diary 포맷 변환을 통한 Vector Search의 Semantic Match 정확도 향상 도모
- memory-keeper와의 연동을 통한 지속적인 Memory Pipeline 구축 가능 구조 설계
- Zero Config 설정을 통한 플러그인 기반의 빠른 배포 및 확장성 확보
실천 포인트
1. Vector Search 도입 시 Raw Data보다 자연어 기반의 정제된 텍스트가 검색 품질에 미치는 영향 검토
2. 기계용 데이터(JSON)와 인간/AI 검색용 데이터(Diary)를 분리하여 저장하는 Dual-track 데이터 전략 고려
3. 플러그인 아키텍처를 통한 기존 시스템의 코어 로직 수정 없는 기능 확장 방식 적용