방법론

차트에 고정된 AI 리딩

차트 기반 AI 점성술을 NatalChart.AI가 브랜드로 구현한 방식입니다. 언어 모델은 계산된 차트를 구조화된 데이터로 받고, 새로운 배치를 짐작하는 대신 그 데이터를 설명하도록 제한됩니다.

✦ 구조화된 차트 입력✦ 계산된 차트 맥락✦ 근거 요소 명시

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파이프라인

출생 정보
  → 시간대 정규화(IANA TZDB)
  → 장소 좌표(WGS 84 / EPSG:4326)
  → Swiss Ephemeris 계산
  → 구조화된 차트 데이터
  → 차트에 고정된 AI 프롬프트
  → 배치와 애스펙트를 인용한 리딩
  → 사용자의 후속 질문(여전히 고정)

리딩이 만들어지는 과정과 확인하는 방법

  1. 차트를 먼저 계산합니다. 위치, 하우스, 애스펙트는 글이 한 줄도 쓰이기 전에 천체력에서 나옵니다. 언어 모델은 천문 계산을 전혀 하지 않습니다.
  2. 글은 그다음에, 계산된 값을 바탕으로 씁니다. 모델은 차트를 구조화된 데이터로 받습니다. 천체마다 별자리, 도수, 하우스가 붙고, 애스펙트마다 오브가 붙습니다.
  3. 모든 문장은 근거가 된 배치를 밝힙니다: 천체와 그 별자리 및 도수, 애스펙트와 그 오브입니다. “금성과 토성의 사각, 오브 1.4°”는 차트에서 직접 찾아볼 수 있지만, “안정을 중요하게 여깁니다”라는 말만으로는 확인할 수 없습니다.

이 제품이 하지 않는 일: 태양 별자리만으로 글을 쓰지 않고, 계산된 차트 밖의 정보는 모델에 전혀 주지 않으며, 차트에 없는 배치는 언급하지 말라고 모델에 지시합니다. 이런 지시는 지어낸 요소가 끼어들 위험을 줄일 뿐 없애지는 못합니다. 그래서 배치를 하나하나 명시합니다. 리딩의 어떤 문장이 배치를 하나도 밝히지 않거나 실제 차트에 없는 배치를 언급한다면 알려 주시기 바랍니다. 이는 결함이며, 저희는 그런 사례를 꼭 확인하고 싶습니다.

고정되는 것

언어 모델에 보내는 차트 데이터에는 다음이 포함되며, 이에 한정되지 않습니다.

  • 태양, 달, 수성, 금성, 화성, 목성, 토성, 천왕성, 해왕성, 명왕성의 황경.
  • 달의 교점(진교점), 카이론, 릴리스, 주요 소행성 네 개(세레스, 팔라스, 주노, 베스타).
  • 특수 포인트: 어센던트, 천정(MC), 버텍스, 행운의 점.
  • 플라시더스 하우스 커스프 12개.
  • 천체 사이의 다섯 가지 주요 애스펙트와 각각의 오브, 그리고 접근 중인지 분리 중인지.
  • 시나스트리의 경우: 두 차트 사이의 애스펙트, 그리고 각 사람의 행성이 상대의 어느 하우스에 들어가는지.
  • 트랜짓, 솔라 리턴, 택일의 경우: 해당 기간과, 네이탈 차트에 대해 작용 중인 애스펙트.
  • 위의 차트 요소에서 도출한 여섯 영역 점수(정체성, 사랑, 몸, 돈, 집, 정신).

모델의 출력에서 금지되는 것

  • 데이터에 없는 배치를 언급하는 것.
  • (오브 안에서) 이루어지지 않은 애스펙트를 단정하는 것.
  • 구체적인 사건을 피할 수 없는 일로 예측하는 것.
  • 의료, 법률, 재정 조언을 대신하는 것.

모델에 권장되는 것

  • 무언가를 주장할 때는 구체적인 배치나 애스펙트를 인용하는 것.
  • 상징적인 주제를 점성술 전문 용어가 아니라 쉬운 일상의 말로 설명하는 것.
  • 긴장과 트레이드오프(사각, 충)를 문제가 아니라 중립적인 패턴으로 드러내는 것.
  • 리딩을 성찰의 도구로 제시하고, 선택은 사용자에게 돌려주는 것.
  • 출생 시간을 모를 때 불확실성을 인정하는 것(어센던트, 천정, 하우스는 정해지지 않음).

자주 묻는 질문

차트에 고정된 AI 리딩이란 무엇인가요?

차트에 고정된 AI 리딩은 AI 점성술 리딩을 위한 NatalChart.AI의 브랜드 방법론입니다. 언어 모델은 미리 계산된 사용자의 차트를 구조화된 데이터(행성 배치, 하우스 위치, 오브가 붙은 애스펙트, 트랜짓, 영역 점수)로 받고, 그 데이터에 나오는 요소를 설명하라는 지시를 받습니다. 문장마다 근거가 된 배치를 밝히므로 차트와 대조해 확인할 수 있습니다.

왜 고정이 필요한가요?

텍스트로 학습한 언어 모델은 바탕이 되는 데이터 출처와 대조해 검증하지 않고도 확신에 찬 결과물을 내놓을 수 있습니다. 점성술에서는 배치나 애스펙트를 지어낸다는 뜻입니다. 모델에 구조화된 차트 데이터를 주고 그 데이터에 없는 주장은 하지 않도록 지시하는 것은, 상징적인 해석은 그대로 허용하면서 지어낸 배치를 줄이기 위한 설계입니다. 다른 모든 AI 워크플로와 마찬가지로, 해석은 보장된 것이 아니라 성찰을 위한 것으로 받아들여야 합니다.

차트 기반 AI 점성술과 같은 것인가요?

차트 기반 AI 점성술은 더 넓은 개념으로, 계산된 차트 데이터에 근거한 모든 AI 리딩을 가리킵니다. 차트에 고정된 AI 리딩은 이를 NatalChart.AI가 구체적으로 구현한 방식입니다. 차트 데이터를 어떤 형태로 만드는지, 프롬프트에 어떤 제약을 두는지, 모델이 차트 안의 근거를 어떻게 인용하도록 하는지가 여기에 해당합니다.

AI가 내 차트를 일반적인 말로 이야기할 수도 있나요?

네. 고정되는 것은 배치와 애스펙트(차트에 관한 사실 주장)이지 비유가 아닙니다. AI는 상징적인 의미, 삶의 주제, 성찰을 위한 질문을 탐구할 수 있지만, 데이터에 없는 배치나 애스펙트를 단정하지 말라는 지시를 받습니다. 이 지시는 지어낸 요소가 끼어들 위험을 줄일 뿐 없애지는 못하므로, 언급된 배치는 계산된 차트와 대조해 확인해 볼 만합니다.

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