프로그래밍이 Device property 에 대해서 Update pipline 을 가지는 것이 

결과적으로는 Event Listener 와 함께 LOAD IN/OUT 을 하게 되는 것이고 결과적으로는 LOAD 에 대한 Patch Cycle 이 소프트웨어의 프로그램들에 대한 

논리경로가 되는 것이 도식적으로 이뤄질 것이라고 생각함. 

그래서 요즘 CODE LLM 이 뜨는 것에 대해서 GPT 의 Agent 를 Framework 로 일반영역에서 Tool 로 LLM 의 Q&A Engine 으로의 특성이 있다는 사실에 대한 

Wrapper 를 개발하는 것이 진척이 되는 것으로 알고 있는데, 

논리경로에 대해서 결과적으로는 알고리즘이 되어야 하기에 Yes or No 를 처리를 하는 일에 대해서 Query Pipeline 도 가능할 것같음. 

그래서, 

이론적으로 OK 도메인(Domain) 에 대한 Query Pipeline 이 인공지능(AI) 에 대해서 CODE LLM 이 이뤄지거나 다뤄야 함에 대해서 중요로 할 것인데 

간략화하면, 

전처리/후처리의 Wrapper 에 대해서의 OK 도메인은 Device property 가 일단은 중요로 해서, 

그것을 대상으로는 Property 를 ON/OFF 시키는 것이 

Data Domain 을 CODE 가 LLM 적으로 직접 다루지는 않고 Aspect 에 대해서 다루는 것을 주목을 해보게 되면 

투영투사하는 일로써 맞는 것같고, 

그게 Patch Cycle 의 소프트웨어 프로그램에 대해서 있는 도식이라고 생각함. ㅇㅇ; 

그래서 결과적으로는 Query Pipeline 에 대해서 CODE LLM 에 대한 Stylizer 의 기초에 대해서는 그것이 Yes or No 가 알고리즘의 PipeLine 에 대해서 

있어야하는 것을 투영시키면, 

Property 에 대한 ON/OFF 에 대해서 IsPropertyON 과 IsPropertyOFF 로 Query 의 Pipeline 이 소프트웨어 프로그램의 논리경로의 Step 에 대해서는 그것으로 

이뤄진다고 봄. 

결과적으로, 

CODE LLM 이라는 것은 아래의 네 가지로 이뤄지는 함수라고 정의해볼 수도 있을 것같음. ㅇㅅㅇ;

IsPropertyON/

IsPropertyOFF/

MakePropertyON/

MakePropertyOFF 

만약에 LLM 과 같은 Generative AI (생성형 인공지능) 을 개발하고 싶다면 이렇게 문맥함수의 Elements 를 파악을 해야하는 것같기도 함. ㅇㅅㅇ..