데브허브 | DEVHUB | Qwen3로 로컬에서 고소장 작성해보기 (한국어 성능 테스트)Qwen3로 로컬에서 고소장 작성해보기 (한국어 성능 테스트)
- Qwen3를 Ollama와 Chatbox AI로 로컬에 설치하여 데이터 보안을 확보하고 오프라인 환경에서 AI를 활용하는 방법을 시연했습니다. 🔒
- 14B, 8B, 4B, 1.7B, 0.6B 등 다양한 Qwen3 모델 크기별 한국어 성능과 응답 속도를 고소장 작성 시나리오를 통해 비교 분석했습니다. 📊
- 모든 Qwen3 모델은 복잡한 프롬프트와 경찰청 고소장 양식을 잘 이해하며, 깨지지 않는 자연스러운 한국어 답변을 제공하여 뛰어난 언어 능력을 입증했습니다. ✨
- 로컬 AI의 핵심 장점은 데이터가 외부 클라우드로 유출되지 않는 강력한 보안성과 인터넷 연결 없이도 사용 가능한 오프라인 기능입니다. 🛡️
- 14B 모델은 가장 높은 퀄리티와 프롬프트 이해도를 보였으나 추론 시간이 길고 높은 시스템 자원을 요구하며, 8B는 빠른 속도와 준수한 성능을, 4B는 낮은 사양에서도 활용 가능한 수준을 보여주었습니다. 🧠
- 1.7B와 0.6B 모델은 매우 빠른 응답 속도와 깨지지 않는 한국어를 제공하지만, 복잡한 형식 준수에는 한계가 있으며, 특히 0.6B는 작은 디바이스에 적합한 잠재력을 가집니다. ⚡
- AI가 생성한 고소장 등 법률 관련 문서는 정확한 법적 판단이 필요한 부분이 있을 수 있으므로, 반드시 사용자가 직접 검토하고 수정해야 함을 강조합니다. ✍️
- 민수, 지연, 승호와 같은 가상 팀원 역할 부여 및 실제 고소장 양식 포함 등 상세한 프롬프트 구성이 AI의 고품질 답변 생성에 크게 기여했습니다. 📝