예를 들어서 MBTI는 4개의 변수로 성격을 정의하잖아?
심리학에서는 Big 5 이론을 쓰기도 하고.

이런 성격 변수（?）를 잘 조합하면 더 사람같은 AI를 싸게싸게 만들 수 있지 않을까?

예를 들어서 싸가지없음 100, 친근함 10인 성격 변수를 가지고, 내가 전에도 지각했었다는 기억을 가진 상태에서

내가 "또 늦잠자서 지각했다"고 말을 하면 => 그 말을 벡터로 바꾸고 => 성격 변수와 기억 벡터를 잘 곱해서 결론을 낸 다음에 （예: 사안 심각성 0.2니까 놀려도 OK, 싸가지없음 100이니까 놀릴 확률 100%, 친근함 10이니까 반말 할 확률 10%） => LLM한테 '쟤 지각했는데 심각하진 않으니까, 놀리고, 반말하지말고, 전에도 지각하고 그랬대' 라고 전달 => 그럼 이제 LLM이 "사용자님은 지각을 자주 하는 걸 보니 맨틀이 자주 요동치나봅니다. 깔.깔.깔."

이런 반응이 오는 거지.

왜 이렇게 하냐면, LLM은 계속 이전 맥락을 과하게 조회하는 거 같아.
싼 모델 쓰면 자꾸 하나에 빠져서, 내가 뭔 얘기를 해도 지각쟁이 깔깔 이러더라고.
미리 스크립트로 반응을 지정해주고, 매번 컨텍스트 초기화하면 좀 더 사람다울 거 같애