korean-people-persona

Eine Sammlung von Werkzeugen zur Konvertierung und Durchsuchung des HuggingFace-Datensatzes nvidia/Nemotron-Personas-Korea (ca. 1 Million Zeilen, 9 Parquet-Dateien) mittels SQLite.

Übersicht

• Quelle: NVIDIA, Nemotron-Personas-Korea — https://huggingface.co/datasets/nvidia/Nemotron-Personas-Korea

• Lizenz: Gemäß den Lizenzbedingungen der ursprünglichen Datensatzseite

• DB-Datei: database/persona.db

• Original-Parquet: data/train-*-of-*.parquet

• Tabellen: persona (Haupttabelle) + persona_fts (FTS5-Index für externe Inhalte)

• Ziel-SQLite: 3.37+ (unter Verwendung von FTS5, STRICT-Tabellen, JSON1)

• Python: 3.10 oder höher (3.11+ empfohlen)

• Abhängigkeiten: pyarrow >= 15.0, huggingface_hub >= 0.24 (siehe requirements.txt)

• Freier Speicherplatz: ca. 5 GB (Parquet ~2 GB + DB ~3 GB)

Related MCP server: @nahisaho/katashiro-mcp-server

Datenquelle

Ordnerstruktur

korean-people-persona/
├── data/ # 원본 parquet (gitignore — 약 2GB)
│ └── train-*-of-*.parquet
├── database/ # 생성된 SQLite (gitignore — 약 3GB)
│ └── persona.db
├── src/
│ ├── convert/ # parquet → SQLite 변환기
│ │ ├── __init__.py
│ │ └── __main__.py
│ └── mcp_server/ # (예정) MCP 서버
├── build.sh / build.bat / build.ps1
├── requirements.txt
└── README.md

data/ und database/ sind aufgrund ihrer Größe per .gitignore ausgeschlossen.

Datensatz herunterladen

Wählen Sie eine der drei Methoden. Die Ergebnisdateien müssen im Ordner data/ als train-*-of-*.parquet vorliegen.

1) Konvertierungsskript-Option (empfohlen)

Das src/convert-Paket lädt fehlende Dateien automatisch nach:

pip install huggingface_hub pyarrow
PYTHONPATH=src python -m convert --download # 없을 때만 받음
PYTHONPATH=src python -m convert --download --force-download # 항상 재다운로드

2) Direkte Verwendung von huggingface-cli

pip install huggingface_hub
huggingface-cli download nvidia/Nemotron-Personas-Korea \
 --repo-type dataset \
 --include "train-*-of-*.parquet" \
 --local-dir ./data

3) git lfs clone

git lfs install
git clone https://huggingface.co/datasets/nvidia/Nemotron-Personas-Korea
mv Nemotron-Personas-Korea/train-*.parquet ./data/

Authentifizierung: Für private oder gated Modelle sind huggingface-cli login oder die Umgebungsvariable HF_TOKEN erforderlich. Dieser Datensatz (zum Zeitpunkt der Veröffentlichung) kann auch ohne Authentifizierung heruntergeladen werden.

Größe: Die 9 Parquet-Dateien umfassen insgesamt ca. 1–2 GB.

Haupttabelle persona

CREATE TABLE persona (
 uuid TEXT PRIMARY KEY, -- 32자 hex 문자열 (대시 없음)
 -- 페르소나 서술 (긴 한국어 텍스트) ----------------------------------------------
 persona TEXT NOT NULL, -- 핵심 1~2문장 요약
 professional_persona TEXT NOT NULL, -- 직업/업무 페르소나
 sports_persona TEXT NOT NULL, -- 스포츠/운동 페르소나
 arts_persona TEXT NOT NULL, -- 예술/문화 페르소나
 travel_persona TEXT NOT NULL, -- 여행 페르소나
 culinary_persona TEXT NOT NULL, -- 식문화/요리 페르소나
 family_persona TEXT NOT NULL, -- 가족 관계 페르소나
 cultural_background TEXT NOT NULL, -- 문화·성장 배경 서술
 skills_and_expertise TEXT NOT NULL, -- 보유 기술/전문성 서술
 hobbies_and_interests TEXT NOT NULL, -- 취미·관심사 서술
 career_goals_and_ambitions TEXT NOT NULL, -- 향후 목표/포부
 -- 리스트 (JSON 배열로 저장) -----------------------------------------------------
 skills_and_expertise_list TEXT NOT NULL CHECK(json_valid(skills_and_expertise_list)), -- 스킬 키워드 JSON 배열
 hobbies_and_interests_list TEXT NOT NULL CHECK(json_valid(hobbies_and_interests_list)), -- 취미 키워드 JSON 배열
 -- 인구통계 ---------------------------------------------------------------------
 sex TEXT NOT NULL, -- 성별: 남자 / 여자
 age INTEGER NOT NULL CHECK(age >= 0), -- 나이 (정수)
 marital_status TEXT NOT NULL, -- 결혼상태 (4종: 미혼/기혼/이혼/사별 등)
 military_status TEXT NOT NULL, -- 병역상태 (군필/해당없음 등)
 family_type TEXT NOT NULL, -- 가구 유형 (39종: 1인 가구, 배우자와 자녀 등)
 housing_type TEXT NOT NULL, -- 주거 형태 (6종: 아파트, 단독주택 등)
 education_level TEXT NOT NULL, -- 최종 학력 (7종: 초등학교 ~ 대학원)
 bachelors_field TEXT NOT NULL, -- 학사 전공 분야
 occupation TEXT NOT NULL, -- 직업 (자유 텍스트)
 district TEXT NOT NULL, -- 시군구 (예: 강남-서초)
 province TEXT NOT NULL, -- 시도 (17종)
 country TEXT NOT NULL DEFAULT '대한민국' -- 국가 (단일값: 대한민국)
) STRICT;

Indizes

Spaltenbedeutung

Volltextsuche — persona_fts (FTS5)

Indizierung von 10 langen koreanischen Textspalten mittels externer Inhaltsmethode.

CREATE VIRTUAL TABLE persona_fts USING fts5(
 professional_persona,
 sports_persona,
 arts_persona,
 travel_persona,
 culinary_persona,
 family_persona,
 cultural_background,
 skills_and_expertise,
 hobbies_and_interests,
 career_goals_and_ambitions,
 content='persona',
 content_rowid='rowid',
 tokenize='unicode61 remove_diacritics 2',
 prefix='2 3 4'
);

Tokenizer: unicode61 + 2/3/4-Zeichen-Präfix-Index. Für die koreanische Partikelverarbeitung wird bei der Suche ein Präfix-Matching der Form 등산* (Wandern*) empfohlen. Falls eine morphologische Analyse erforderlich ist, kann ein benutzerdefinierter Tokenizer auf Basis von mecab-ko / kiwi verwendet werden.

FTS-Synchronisation: Da der Datensatz statisch ist, erfolgt der Aufbau einmalig per INSERT INTO persona_fts(rowid, ...) SELECT .... Bei Änderungen sollten Trigger hinzugefügt werden.

Nutzung durch KI-Agenten (MCP-Server)

Dieses Repository stellt einen MCP (Model Context Protocol) Server bereit, sodass MCP-kompatible Agenten wie Claude Desktop, Cursor oder Cline Daten direkt abfragen und sampeln können.

Ausführung

PYTHONPATH=src python -m mcp_server # stdio 서버 시작

Registrierung pro Agent

Alle Beispiele müssen den absoluten Pfad zum Repository /abs/path/to/korean-people-persona an Ihre Umgebung anpassen. Wenn eine virtuelle Umgebung (.venv) erstellt wurde, sollte der command auf den Python-Interpreter innerhalb der venv zeigen, um Abhängigkeitskonflikte zu vermeiden. (z. B. macOS/Linux /abs/path/.venv/bin/python, Windows C:/abs/path/.venv/Scripts/python.exe)

Claude Desktop

Speicherort der Konfigurationsdatei:

Oder über das Menü Settings → Developer → Edit Config in der App.

{
 "mcpServers": {
 "korean-persona": {
 "command": "python",
 "args": ["-m", "mcp_server"],
 "env": {
 "PYTHONPATH": "/abs/path/to/korean-people-persona/src",
 "PYTHONIOENCODING": "utf-8"
 }
 }
 }
}

Nach dem Speichern Claude Desktop neu starten → Überprüfen Sie, ob die 5 Werkzeuge über das Hammer-Symbol (🔨) unten rechts im Chat verfügbar sind.

Claude Code (CLI)

Registrierung per CLI-Befehl in einer Zeile:

claude mcp add korean-persona python -m mcp_server \
 -e PYTHONPATH=/abs/path/to/korean-people-persona/src \
 -e PYTHONIOENCODING=utf-8

Oder direkt in .mcp.json im Projektstammverzeichnis / Benutzereinstellungen ~/.claude/settings.json eintragen:

{
 "mcpServers": {
 "korean-persona": {
 "command": "python",
 "args": ["-m", "mcp_server"],
 "env": { "PYTHONPATH": "/abs/path/to/korean-people-persona/src" }
 }
 }
}

Überprüfung: claude mcp list → Nach Aktivierung können Werkzeuge über den /mcp-Slash-Befehl aufgerufen werden.

Cursor

.cursor/mcp.json pro Projekt oder global unter ~/.cursor/mcp.json:

{
 "mcpServers": {
 "korean-persona": {
 "command": "python",
 "args": ["-m", "mcp_server"],
 "env": { "PYTHONPATH": "/abs/path/to/korean-people-persona/src" }
 }
 }
}

Oder über die UI: Settings → MCP → Add new MCP Server. Nach dem Neustart von Cursor über @korean-persona aufrufbar.

ChatGPT (Developer Mode / Connectors)

Die MCP-Integration von ChatGPT basiert auf dem HTTP/SSE-Transport (Remote-Connector). Da dieser Server ein stdio-Server ist, kann er nicht direkt registriert werden, sondern muss über einen HTTP-Adapter bereitgestellt werden.

1. Server mit dem HTTP-Transport des mcp-SDK ausführen:

   PYTHONPATH=src python -m mcp_server --transport sse --port 8765

   (Derzeit unterstützt server.py nur stdio. Für den HTTP/SSE-Modus ist eine Verzweigung mit mcp.run(transport="sse", port=8765) erforderlich.)

2. Exponierung über ngrok / Cloudflare Tunnel etc.:

   ngrok http 8765

3. ChatGPT → Settings → Connectors → Developer mode → Add custom connector

   • URL: https://<ngrok>/sse

   • Authentifizierung: Bei Bedarf Bearer-Token-Header hinzufügen (MCP_AUTH_TOKEN)

4. In einem neuen Chat können die Werkzeuge über das Tools-Menü aktiviert werden.

Sicherheitshinweis: Da ChatGPT-Connectoren Werkzeuge außerhalb des Modells exponieren, schützen Sie die öffentliche URL unbedingt mit einer Authentifizierung. Für lokale Nutzung wird die stdio-basierte Variante (Claude Desktop / Cursor) empfohlen.

Gemini CLI

Benutzereinstellungen für Google gemini-cli unter ~/.gemini/settings.json:

{
 "mcpServers": {
 "korean-persona": {
 "command": "python",
 "args": ["-m", "mcp_server"],
 "env": { "PYTHONPATH": "/abs/path/to/korean-people-persona/src" },
 "cwd": "/abs/path/to/korean-people-persona"
 }
 }
}

Überprüfung: gemini mcp list (oder /mcp-Befehl in der CLI) → Werkzeuge werden automatisch geladen.

Allgemeine Fehlerbehebung

Verfügbare Werkzeuge

Anwendungsbeispiele für Agenten

1) Marketing-Interview-Simulation

"Wähle 10 Frauen über 60 aus, die gerne wandern, und simuliere ihre Reaktion auf den Werbetext für eine neue Kniebandage."

Der Agent arbeitet in folgenden Schritten:

1. search_persona(query="등산*", filters={"sex":"여자","age_min":60}, limit=10, full=True)

2. Jede Persona als System-Prompt injizieren → Bewertung des Werbetextes pro Person generieren

3. Clustering der Antworten und Zusammenfassung der Erkenntnisse

2) Regionales Charakter-Casting

"Finde eine Persona eines 50-jährigen Selbstständigen aus Yeongdo-gu, Busan, und bereite sie als Protagonisten für einen Kurzroman auf."

search_persona(
 filters={"province":"부산", "district_like":"%영도%",
 "age_min":50, "age_max":59,
 "occupation_like":"%자영%"},
 limit=5, full=True
)

3) Analyse von politischen Auswirkungen

"Analysiere, in welcher Provinz Einpersonenhaushalte über 70 mit Grundschulabschluss am häufigsten vorkommen."

aggregate(
 group_by=["province"],
 filters={"education_level":"초등학교", "age_min":70,
 "family_type_like":"%혼자%"},
 limit=20
)

4) Semantische Suche + Zitat

"Finde eine Persona, die auf dem Land aufgewachsen ist und Enkelkinder hat, und gib sie zusammen mit einem Zitat aus cultural_background aus."

search_persona(
 query='"농촌" AND 손주*',
 fields=["cultural_background", "family_persona"],
 limit=5, full=True
)

5) Synthetische Umfrage

"Erstelle eine geschichtete Stichprobe von 100 Personen proportional zur nationalen Bevölkerungsverteilung und frage jeden nach seiner Meinung zur Einführung der 4-Tage-Woche."

1. aggregate(group_by=["province","sex","age"]) → Verteilungsquoten berechnen

2. sample_persona gemäß den Quoten für Provinz × Geschlecht × Altersgruppe aufrufen

3. LLM um 1:1-Antwort für jede Persona bitten

4. Ergebnisse aggregieren → gewichtete Verteilung der Zustimmung/Ablehnung berechnen

Direkte Verwendung (Code)

Aufruf direkt aus Python ohne MCP:

import sys; sys.path.insert(0, "src")
from mcp_server import tools

tools.stats()
tools.search_persona(query="용접*", filters={"sex":"남자"}, limit=5)
tools.sample_persona(filters={"province":"제주"}, n=3, full=True)

SQL-Direktabfrage

-- 1) 등산을 좋아하고 트로트 관련 언급이 있는 60대 여성
SELECT p.uuid, p.age, p.province, p.occupation
FROM persona_fts f
JOIN persona p ON p.rowid = f.rowid
WHERE persona_fts MATCH '등산* AND 트로트*'
 AND p.sex = '여자' AND p.age BETWEEN 60 AND 79
ORDER BY bm25(persona_fts) LIMIT 20;

-- 2) 특정 컬럼 검색 + 스니펫
SELECT p.uuid, snippet(persona_fts, 7, '<b>', '</b>', '...', 10) AS hit
FROM persona_fts f JOIN persona p ON p.rowid = f.rowid
WHERE f.skills_and_expertise MATCH '용접*' LIMIT 10;

-- 3) JSON 리스트 펼치기
SELECT p.uuid, j.value AS hobby
FROM persona p, json_each(p.hobbies_and_interests_list) j
WHERE j.value LIKE '%낚시%' LIMIT 10;

-- 4) 인구통계 분포
SELECT province, sex, COUNT(*) cnt
FROM persona GROUP BY province, sex ORDER BY cnt DESC;

PRAGMA-Einstellungen (Laden/Betrieb)

PRAGMA journal_mode = WAL;
PRAGMA synchronous = NORMAL;
PRAGMA temp_store = MEMORY;
PRAGMA cache_size = -262144; -- 256MB

Build-Prozess

Ein-Zeilen-Build (empfohlen)

OS-spezifische Wrapper-Skripte erstellen automatisch die virtuelle Umgebung, installieren Abhängigkeiten, laden Daten herunter und konvertieren sie.

Optionen für erneuten Download werden einheitlich übergeben:

./build.sh --force-download
build.bat --force-download
.\build.ps1 --force-download

Falls unter PowerShell ein Fehler zur Ausführungsrichtlinie auftritt: PowerShell -ExecutionPolicy Bypass -File .\build.ps1

Manuelle Ausführung

python -m venv .venv
# Linux/macOS: source .venv/bin/activate
# Windows: .venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt
PYTHONPATH=src python -m convert [--download] [--force-download]

Interne Verarbeitung:

1. (Optional) Bei --download werden fehlende Parquet-Dateien von HuggingFace geladen

2. persona.db neu erstellen (vorhandene Datei löschen)

3. PRAGMA-Einstellungen + Schema/Indizes erstellen

4. 9 Parquet-Dateien sequenziell lesen, zeilenweise normalisieren und per executemany laden (Transaktionseinheit: 1 Datei)

5. *_list-Spalten werden von ast.literal_eval → json.dumps(ensure_ascii=False) konvertiert

6. FTS5-virtuelle Tabelle erstellen + einmaliger INSERT ... SELECT-Build

7. INSERT INTO persona_fts(persona_fts) VALUES('optimize') gefolgt von ANALYZE

8. WAL-Checkpoint und Beenden

Speicherplatzschätzung

• Haupttabelle + Indizes: ca. 1,5 ~ 2,5 GB

• FTS5 inklusive Präfixe: zusätzlich 1 ~ 3 GB

• Gesamt ca. 3 ~ 5 GB erwartet (Aktualisierung nach tatsächlichem Laden).

Maintenance

Resources

• GitHub Repository
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