Clippy에서 영감을 얻음
Backstage에서 언급한 케이스
- Editor에서 코드에 대한 코멘트를 요청할 수도 있다.
- Logcat에서 크래시가 발생하면 “이 크래시에 대해 알려주세요”라고 할 수 있다.
- Gradle 동기화 실패가 발생하면 “무슨 일이야?”라고 말할 수 있다.
- 어떻게 해야 하나요? 정확히 어떤 형식의 문자열을 사용해야 하나요?라는 질문을 한다.
- 그 외에도 이름을 뭐라고 지어야 할까요? 등 다양한 유형의 질문을 할 수 있다.
모르거나 이해하지 못하는 것에 대한 답을 찾기 위해 Studio Bot을 사용해서는 안된다.
Tor Norbye가 언급한 케이스
- 언어 구문에 대한 구체적인 질문을 했는데 기호와 관련된 질문이었어요. 보통 이런 질문은 검색 엔진에서 찾기가 매우 어렵다.
- C++에서 이 연산자는 무엇을 의미하나요?”라고 물어볼 수 있었죠. 그리고 바로 답을 얻을 수 있었다.
- 날짜/시간 서식을 어떻게 지정해야 할지 막막할 때 제가 원하는 것을 명시적으로 설명할 수 있는 기능이 훨씬 더 유용하다.
슬래시 명령어 : 실제로 텍스트가 아닌 것에도 작동할 수 있다. 리팩터링을 시작하거나 중단점을 설정하는 등의 작업을 수행할 수 있다.
현재 작업 중인 것은 감시하지 않음.
Studio Bot은 사용자가 챗봇 창에 입력하지 않는 한 구글로 전송하지 않는다.
일부는 IDE 내부의 로컬에서 처리 / 일부는 백엔드에서 처리된다.
Smart Action : https://developer.android.com/studio/preview/studio-bot#how-it-helps
API, 문서, 이름 지정, 코드에 대한 질문에 답할 수 있다.
Q. 아이콘을 생성해 달라고 요청할 수 있나요? 그렇게 할 수 있나요? 아니면 순전히 텍스트만 입력할 수 있나요?
A. 현재 버전은 순전히 텍스트로만 응답한다.
과거 다양한 다른 코드에서 유사한 패턴을 바탕으로 일반화하여 대략적인 답을 추측할 수 있다.
Backstage에서 언급 : “그래, 여기서 하려는 것은 아마도 이런 것일 것이다”라고 말할 수 있다.
같은 질문을 하더라도 다른 대답이 나올 수 있다. -> 몇 가지 확률적 설정에 의존한다.
언어 모델이 잘하지 못하는 한 가지는 사실에만 반응하는 것이다. 언어 모델은 훈련을 받는데, 훈련은 과거 어느 시점에 이루어졌다. 훈련 이후의 새로운 지식은 없다.
Backstage에서 언급 : “Compose의 최신 버전은 무엇인가요?”와 같은 질문이 좋은 예가 될 수 있다.
LLM의 문제 중 하나
스스로 답을 내놓으면서도 이것이 정답이라고 확신하는 것이다
. 이것이 실제 정답과는 거리가 멀다는 것을 알고 있다.
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