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AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
본 글은 물리학 연구 과정을 돕는 경량의 AI 비서 구축 방법을 안내합니다. OpenAI SDK와 SymPy 같은 로컬 도구를 활용하여 유도 과정 검사, 방정식 평가, 논문 메타데이터 추출 기능을 구현했습니다. 이를 통해 복잡한 학술 자료 분석을 자동화할 수 있습니다.
AI 자동 생성 콘텐츠
본 콘텐츠는 Dev.to AI tag의 원문을 AI가 자동으로 요약·번역·분석한 것입니다. 원 저작권은 원저작자에게 있으며, 정확한 내용은 반드시 원문을 확인해 주세요.
원문 바로가기저희는 유도 과정을 확인하고, 방정식을 안전하게 평가하며, 논문 발췌본에서 구조화된 메타데이터를 추출하는 경량의 물리학 연구 비서(physics research assistant)를 구축하고 있습니다. Oxlo.ai는 요청 기반(request-based) 가격 책정을 사용하기 때문에, 토큰 기반 청구 방식이었다면 비용이 증가했을 다중 페이지 LaTeX 프리프린트를 입력해도 비용이 늘지 않습니다.
pip install openai sympy먼저, 환경이 Oxlo.ai에 접근할 수 있는지 확인하고, 추론 모델(reasoning model)이 기본적인 운동학 문제(kinematics problem)를 해결할 수 있는지 확인합니다. 저는 여기서 deepseek-v3.2를 사용하는데, 이 모델은 수학 및 코딩 작업을 안정적으로 처리하기 때문입니다.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.oxlo.ai/v1", api_key="YOUR_OXLO_API_KEY")
...
시스템 프롬프트는 모델을 물리학 추론에 국한시키고, 산술 계산을 환각(hallucinating)하는 대신 로컬 도구로 위임하도록 강제합니다.
SYSTEM_PROMPT = """You are a physics research assistant. Your job is to help analyze problems, check derivations, and suggest experiments.\n\nRules:\n..."
우리는 SymPy를 사용하여 표현식을 안전하게 평가할 것입니다. 또한 LLM이 언제 이를 호출해야 하는지 알 수 있도록 도구 스키마(tool schema)도 노출합니다.
import json
from sympy import sympify, latex, N
...
이 함수는 도구 정의를 첨부하여 대화를 Oxlo.ai로 전송합니다. 모델이 도구 호출을 요청하면, 로컬 핸들러를 실행하고 그 결과를 최종 답변을 위해 다시 보내줍니다.
def run_agent(user_message: str, model: str = "deepseek-v3.2"):
messages = [
{"role": "system", "content": SYSTEM_PROMPT},
...
문헌 검토를 위해서는 구조화된 메타데이터가 필요합니다. 우리는 kimi-k2.6에서 JSON 모드를 사용하여 원시 LaTeX로부터 저자, 핵심 방정식, 주장 및 제안된 실험을 추출합니다.
def extract_paper_metadata(latex_excerpt: str, model: str = "kimi-k2.6"):
prompt = f"""Extract metadata from the following physics paper excerpt.
Return valid JSON with exactly these keys: authors, key_equations, claims, suggested_experiments.
...
아래 코드 스니펫이 모든 것을 연결합니다. 에이전트를 통해 유도 과정 검사를 수행한 다음 가짜 발췌문에서 메타데이터를 추출합니다.
if __name__ == "__main__":
query = """Check this derivation:
Starting from F = ma for constant force, integrate acceleration with respect to time.
...
예시 출력:
=== 에이전트 응답 (AGENT RESPONSE) ===
The derivation is correct. Starting from F = ma, constant acceleration a = F/m. Integrating a dt from 0 to t gives v - v0 = (F/m)*t, so v = v0 + (F/m)*t.
For a tabletop experiment, use an air track with a glider of known mass. Apply a constant force via a hanging mass and pulley. Measure velocity at multiple time gates and verify linearity against the predicted slope F/m.
=== 구조화된 메타데이터 (STRUCTURED METADATA) ===
{'authors': ['J. Doe', 'R. Smith'], 'key_equations': ['V(r) = -g^2 e^{-mr}/r'], 'claims': ['A modified Yukawa potential explains anomalous scattering at low energies'], 'suggested_experiments': ['Tabletop laser interferometry to measure the coupling g']}
이 에이전트를 arXiv RSS 피드에 연결하여 사용자의 세부 분야의 새로운 사전 인쇄본(preprints)을 자동으로 처리하도록 합니다. 더 무거운 사고 사슬 추론(chain-of-thought reasoning)이 필요하면, 클라이언트 코드를 변경하지 않고 Oxlo.ai에서 deepseek-v3.2를 llama-3.3-70b 또는 qwen-3-32b로 교체하십시오.