올해는 ERP를 직접 개발한다고 했는데 일단 출판 관련 모든 정보를 끌어다 인공지능 LLM 모델과 데이터를 가공하는 프로그램을 먼저 시도하고 있습니다.
출판사의 모든 책 정보와 홍보문구도 다 LLM으로 정리해서 다듬는 중이고 어떤 모델이 어떤 업무에 맞는지도 테스트 중입니다. 느려서 API 쓰는 것으로 ^^
구글 Gemma로 열심히 책 홍보 문장을 만들어 내는 작업을 자동화하고… 쓸만한 글을 쭉쭉 뽑아주는 건 아니지만 사람 시키면 못하는 일을 해내기는 하네요 난 오글거려서 못쓰는 글을 씀 ㅎㅎ
이모지 + 여성 + 애들 같은 말투 그것만으로 캐릭터가 하나 생기는 거 같긴 합니다. 투정을 부리게 좀 더 디테일한 페르소나를 넣어서 LLM을 착각하게 만드는 게 중요한 거 같습니다.
만 줄 뽑는데 6 시간 걸린 듯
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그냥 10%만 남겼습니다. 그리고 그걸 다시 클로드에게 보내서 정리된 문장으로 뽑는 중입니다.
온라인 서점, 담당자, 도서 제작, 원가, 거래처, 원자재 가격 등 모두 끌어다 담아 데이터화합니다. 15년 정도 데이터는 다 있으니까 때려 넣으면 되긴 하는데 일정한 데이터로 만드는 것이 필요하기 때문에 전부 쪼개서 만들고 관계를 조금 다른 형식으로 만들려고 하는데 인공지능이 이해하기 쉬운 관계의 거리를 추가하려고 합니다.
비즈니스 관계를 모두 벡터데이터로 정리하려는 시도인데
세상에 잘해줘도 심적으로 마음은 가는데 성과를 못 내는 관계를 어떻게 봐야 할까 라는 생각에서 시작했습니다. 희한하게 어떤 책은 어느 서점 담당자가 잘 팔아주는 경우가 있는데… 그러면 다시 좋은 경험으로 광고비를 더 내서라도 홍보의 기울기가 바뀌고 그 원인과 결과를 SNS에 올렸던 짧은 메모, 단상도 다 찾아내서 연결합니다.
언젠가 이야기한 적이 있는데 가계부에 재미로 부자가 되는 부적? 같은 것을 그려서 팔아본 적이 있는데 담당자가 기독교라서 해당 사이트에서는 판매가 전혀 안된 책이 ^^; (다른 곳에서 다 팔았지만 참고로 무교)
하여간 모든 경험과 성과를 분석하는 수학적으로 계산해 보는 모델을 만들고 다시 다면평가를 하고 매출과 이벤트, 광고비, 효과를 전부 분석합니다. 그리고 담당자와 메일도 (메일 횟수도 분석) 이런 것을 통해서 마케팅 인간관계에 따라 리스크를 판단하는 관계망 분석을 하게 되는데 이 일은 사람이 일부 숫자가 대부분을 차지합니다.
남을 평가하면 나도 평가받는다 라는 기본적인 생각에서 블라인드 같은 거 아닙니다.
두 번 다시 연결 안 될 끊어진 고리들도 또 봐야 하는 게 고통스럽긴 하지만 책이라는 이름으로 별의별 것을 다 해보고 있는 중입니다.
참고로 출판데이터는 전부 끌어와서 다시 온전한 출판데이터로 만드는 것은 거의 끝냈습니다. 97, 88 다 되고 출판 어쩌고 단체들 데이터도 다 가져와서 onyx, bookschema로 바꿨고 온라인 서점의 고유코드를 전부 관리합니다.
프로세스를 자동화하는 일을 지금 하는 중인데 A라는 책을 내면 각 서점 담당자 메일, 이벤트 생성, 업무 스케줄 및 예약일정에 따른 동선 설정 등을 지정하는 방식입니다.
https://trello.com/c/JOaa9Yi2/1-%EC%B6%9C%ED%8C%90%EC%97%85%EB%AC%B4
출판사에서 활용하는 고유의 업무프로세스를 체크리스트로 제작중
공개는 언제 할지 모르지만 일단 창고프로그램도 해야 하고 재고를 파악해야 하고 해야 할 일이 많네요.
원래는 자기 컴퓨터에서 워드프레스 스튜디오에 넣어 돌릴 생각으로 개발을 시작했는데 너무 복잡해져서 비슷한 크로스 사용해 볼 생각입니다.
