프롬프트 설명
전체 다이어그램은 논리적으로 구분되는 세 영역으로 나뉘어야 합니다: 왼쪽 (환경), 중앙 (인지 제어), 오른쪽 (기억). 왼쪽 영역 (환경 및 인식): "Habitat Environment (HM3D)"라고 레이블된 3D 실내 방을 나타내는 개략도를 그립니다. "Semantic Sensor and Parser"라고 레이블된 처리 모듈을 연결하여 시각적 데이터가 "Structured Text Prompts"로 변환됨을 나타냅니다. 복잡한 Convolutional Neural Network (CNN) 구조를 그리는 것을 피하고 경량 텍스트 추상화 메커니즘을 강조하십시오. 중앙 영역 (핵심 루프): 다이어그램의 시각적 초점입니다. 상단에 "LLM Brain (DeepSeek/GPT-4o API)"라고 레이블된 구름 아이콘을 배치하고 아래 노드에 점선으로 연결하여 추론 지원을 나타냅니다. 네 개의 뚜렷한 노드를 포함하는 눈에 띄는 "Directed Cyclic Graph (Flowchart Loop)"를 그립니다. 노드 A "Strategist": 텍스트 입력 및 메모리 컨텍스트를 수신하고 "High-level Plan"을 출력하는 루프의 시작점입니다. 노드 B "Verifier": 다이아몬드 모양의 의사 결정 상자입니다. 환각 및 실현 가능성을 확인하는 데 사용됩니다. 통과하면 "Executor"를 가리키는 녹색 화살표를 그리고, 실패하면 "Reflector"를 가리키는 빨간색 점선 화살표를 그립니다. 노드 C "Executor": 계획을 환경을 향한 API 동작으로 변환합니다. 노드 D "Reflector": 피드백 경로에 있습니다. 검증기 또는 환경 충돌로부터 실패 신호를 수신하고 오류를 분석하여 "Revised Constraints"를 전략가에게 다시 보내 루프를 닫습니다. 오른쪽 영역 (Agentic RAG Memory): "Episodic Memory (ChromaDB)"라고 레이블된 원통형 데이터베이스 아이콘을 그립니다. 저장된 데이터가 "(Observation, Plan, Outcome) Triplets"로 구성되어 있음을 나타냅니다. 두 개의 뚜렷한 데이터 흐름을 보여줍니다: "Experience Storage"를 위한 실행 결과에서 나오는 실선과 "Retrieval"을 위해 전략가를 가리키는 점선. 검색 화살표는 "Positive Hints" 및 "Negative Constraints"를 명확하게 나타내야 합니다. 시각적 스타일: 학술 논문의 전형적인 간결하고 평면적인 2D 벡터 아트 스타일을 채택합니다. 주요 구조에는 "Academic Blue" 및 "Tech Gray" 색상 체계를 사용합니다. 오류 수정에서 중요한 역할을 강조하기 위해 "Verifier" 및 "Reflector" 노드를 "Warm Orange" 또는 "Soft Red"로 강조 표시합니다.
![당신은 최고 학술 대회 (CVPR/ICRA)를 위한 전문 과학 삽화가입니다. 임베디드 지능 시스템의 "에피소드 기억 쓰기 프로세스"를 설명하는 명확하고 고해상도의 "데이터 처리 파이프라인 다이어그램"을 만드십시오.
레이아웃 및 흐름: 화살표로 연결된 5개의 주요 단계를 포함하는 왼쪽에서 오른쪽으로의 선형 수평 레이아웃을 사용하십시오.
1. 1단계: 원시 데이터 획득
아이콘: 코드 또는 텍스트 줄이 있는 터미널 창 또는 로그 파일 아이콘.
레이블: Habitat-Lab 원시 로그.
설명: 시뮬레이터에서 출력된 원시 상호 작용 데이터를 나타냅니다.
2. 2단계: 데이터 정리
아이콘: 깔때기 또는 기어 아이콘.
레이블: 데이터 정리 및 파싱.
세부 정보: 유효하지 않은 데이터 제거 및 포맷을 나타냅니다.
3. 3단계: 구조화된 캡슐화
아이콘: "(Obs, Action, Outcome)"이라는 단어가 희미하게 보이는 깔끔한 문서 용지.
레이블: 프롬프트 구조화.
세부 정보: 정리된 데이터를 경험 삼중항으로 캡슐화하는 것을 나타냅니다.
4. 4단계: 벡터 인코딩
아이콘: 텍스트가 숫자 행렬로 변환되는 개략도 (예: 문서가 신경망 노드를 통과하여 숫자 그리드 [0.1, 0.8...]가 되는 것).
레이블: 임베딩 인코딩.
세부 정보: 자연어를 고차원 벡터로 변환하는 것을 나타냅니다.
5. 5단계: 데이터베이스 저장
아이콘: 벡터 그리드 패턴이 있는 원통형 데이터베이스 아이콘.
레이블: ChromaDB 벡터 저장소.
세부 정보: 프로세스의 최종 지점.
시각적 스타일:
스타일: 현대적인 학술 플랫 2D 벡터 아트 스타일.
색 구성표: 일관성을 유지하고 "Academic Blue"를 기본 색상으로, "Tech Grey"를 보조 색상으로 사용하십시오. 화살표 색상은 어둡고 명확해야 합니다.
글꼴: 명확한 산세리프 글꼴 (Arial/Helvetica 스타일), 검은색 또는 짙은 회색을 사용하십시오.
배경: 순수한 흰색 배경.](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fpub-8c0ddfa5c0454d40822bc9944fe6f303.r2.dev%2Fai-drawings%2FUfvBGKD0YGX5OcBXzY3IQSo5YA3phloh%2Fdd103003-88b7-4b05-ba5c-3de35b8b102d%2F236b67f0-c53d-417c-af61-1da5617bb090.png&w=3840&q=75)
![당신은 최고 학술 컨퍼런스 (CVPR/ICRA)를 위한 전문 과학 삽화가입니다. 임베디드 지능 시스템의 "에피소드 기억 쓰기 프로세스"를 설명하는 명확하고 고해상도의 "데이터 처리 파이프라인 다이어그램"을 만드십시오.
레이아웃 및 흐름: 화살표로 연결된 5개의 주요 단계를 포함하여 왼쪽에서 오른쪽으로 선형 수평 레이아웃을 사용하십시오.
1. 첫 번째 단계: 원시 데이터 획득
아이콘: 코드 또는 텍스트 줄이 있는 터미널 창 또는 로그 파일 아이콘.
레이블: Habitat-Lab 원시 로그.
설명: 시뮬레이터에서 출력된 원시 상호 작용 데이터를 나타냅니다.
2. 두 번째 단계: 데이터 정리
아이콘: 깔때기 또는 기어 아이콘.
레이블: 데이터 정리 및 파싱.
세부 정보: 유효하지 않은 데이터 제거 및 포맷을 나타냅니다.
3. 세 번째 단계: 구조화된 캡슐화
아이콘: "(Obs, Action, Outcome)"이라는 단어가 희미하게 보이는 깔끔한 문서.
레이블: 프롬프트 구조화.
세부 정보: 정리된 데이터를 경험 삼중항으로 캡슐화하는 것을 나타냅니다.
4. 네 번째 단계: 벡터 인코딩
아이콘: 텍스트가 숫자 행렬로 변환되는 것을 보여주는 다이어그램 (예: 신경망 노드를 통과하여 숫자 그리드 [0.1, 0.8...]가 되는 문서).
레이블: 임베딩 인코딩.
세부 정보: 자연어를 고차원 벡터로 변환하는 것을 나타냅니다.
5. 다섯 번째 단계: 저장
아이콘: 벡터 그리드 패턴이 있는 원통형 데이터베이스 아이콘.
레이블: ChromaDB 벡터 저장소.
세부 정보: 프로세스의 끝.
시각적 스타일:
스타일: 현대적인 학술 플랫 2D 벡터 스타일 (플랫 벡터 아트).
색 구성표: 일관성을 유지하고 "Academic Blue"를 기본 색상으로, "Tech Grey"를 보조 색상으로 사용하십시오. 화살표 색상은 어둡고 명확해야 합니다.
글꼴: 명확한 산세리프 글꼴 (Arial/Helvetica 스타일), 검은색 또는 짙은 회색을 사용하십시오.
배경: 순수한 흰색 배경.](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fpub-8c0ddfa5c0454d40822bc9944fe6f303.r2.dev%2Fai-drawings%2FUfvBGKD0YGX5OcBXzY3IQSo5YA3phloh%2Fe459777b-47d2-496c-bed1-8bc917030392%2Fe3e97e66-ed0d-41cd-9ce2-25a3615dcd86.png&w=3840&q=75)