AI 트렌드 딥리서치의 극한 활용법
자 취업준비시즌에 면접자료와 자소서 자료를 모으고 있는 김승현입니다.
이번 공채에는 백수탈출 해야죠.. 후
어쨌든 달려봅시다.
AI시대가 오고 우리가 늘 하던 말은 "정보의 격차가 더더욱 줄어들 것이다"라는 이야기가 나왔습니다.
어느 정도까지 올라왔을까요? 이전글에서 한번 수정해서 써보자 이야기했죠?
제가 완성하고 느낀 딥리서치는 말이에요 딱한 문장으로 요약할게요
30만 원이요? 50만 원도 납득 가는 가격입니다.
이해가 안 가시죠 왜 이렇게 찬양하는지, 제가 쓴 프롬프트와 결과물을 보시면 아마 이해가 가실겁니다.
이야기해보시죠
이번에 나름대로 정리해서 쓴 프롬프트는 이거입니다.
나는 현재 ‘전기차 모터’에 대해 심층적인 연구를 진행하고 있습니다.
#목적
이 주제는 실사용되는 전기차 모터의 연구트렌드 분석을 하는 것을 목표로 하고 있으며,
최종적으로 최신 연구트렌드 분석 보고서를 도출하는 것을 목표로 합니다.
#참고문헌 연구 과정에서는 성능, 안전성, 효율성, 경제성 등 주요 공학적 고려사항을 중점적으로 반영할 예정이며, 현재까지 [IEEE 논문, 특허 자료, 정부·산업 표준 문서, 기술 보고서 등]을 참고하였습니다.
이와 비슷한 자료를 참고하되 공신력 있는 자료들을 참고하세요
#연구
배경 및 목표 전기차 모터 최신기술’을 조사하는 것을 목적으로 합니다.
가장 현대차와 테슬라 최신 전기차 모터에 적용된 기술들을 세부적으로 조사하세요 조사한 자료들을 통해 최신 모터에 적용된 기술을 한 번에 이해하는 것을 목표로 합니다.
-최신 전기차 모터의 세부적인 스펙을 분석하고 사용된 모터의 종류 및 그 스펙을 선정한 이유와 분석하세요
-최신 전기차 모터 중 PMSM 형상을 분석하고 가장 최신에 적용된 세부적인 기술들을 알려주세요 -최신 전기차 모터에 활용되는 냉각방식을 분석하고 분사냉각과 관련된 이론 및 사용된 오일의 종류를 분석하세요
#참고 자료 요약 및 추가 분석 제안
-신입 연구자가 꼭 읽어야 하는 자료와 논문은 따로 아래쪽에 정리하세요 -관련하여 트렌드와 관련된 질문을 받는다면 이 보고서 만으로 답변할 수 있도록 연구를 진행하세요
-환각 일으키지 마세요
-공식 문서, 논문, 신뢰도 높은 자료만 인용해서 알려줘
제가 직접쓴 관련 분야 논문도 3개 정도 있고 관련해서 교육 인증서도 땃으니, 그래도 일반인 보다는 많이아는 수준이라 생각하기에, 이 분야를 선정했습니다. 그나마 알고 있는 분야니 객관적인 판단이 가능할 것 같기도 하구요.
일단 자소서를 쓰든 면접을 보든, 심지어 일을해도 현행 연구트렌드와 산업분석은 필수니 아마 많은 분들이 사용하는 분야 아닐까 판단해 "최신 연구 트렌드를 팔로우업 하기 위한 조사" 이걸 1차로 잡았습니다.
문제는 딥리서치 프롬프트를 쓰는것 그자체로, 기본적인 건 알아야 트렌드 조사가 가능할 텐데 어떤 식으로 해야 할까요?
맨 처음 한 건 모든 AI들에게 동일한 프롬프트로 자료조사를 시작 했습니다.
당신은 전기차 모터설계 파트에 취업하고 싶은 학생입니다.
관련하여 JMAC을 활용해 2년 동안 프로젝트를 한 경험이 있고 최신 업계의 상황과 트렌드를 따라가려 하고 있습니다. 다음 파트에 대한 자료를 수집해 주세요
-최신 전기차모터의 스펙과 세부적인 연구동향
-최신 전기차 모터에 활용되는 냉각기술
-최선 전기차 모터 설계에 활용되는 기술
-현업 모터설계 엔지니어가 반드시 알아야 할 지식
그록 GPT 제미나이 퍼플래시티를 조사하면서 느낀 건 하나입니다. 하나같이 부족해요 전문성이 떨어진다 해야 하나요? 몇 년 전의 지식들을 줄줄이 읊더군요
최근 모터의 냉각방식은 유체를 직접 분사하는 직분사 방식과 워터재킷을 합친 걸로 알고 있는데
워터재킷을 주로 사용한다 이야기 하더군요
음 조금 어렵죠? 간단히 설명하면 이전세대 자료들을 이야기합니다.
뭐 워낙 마이너 분야 인건 사실이지만 좀 아쉬운 느낌입니다.
그래도 그록같은경우는 그래도 확실한 정보를 몇 개 가져다주긴 했습니다.
하지만 이것만으로 생각해보면 제가 원하는 수준의 1차가공 정보로 만든 프롬프트를 쓰는 것이 힘들더군요
그래서 GPT에게 직접 쓰게 했습니다.
관련분야에 대해서 조사하고 싶다, 리뷰논문 을 쓰고싶다. 이런 프롬프트를 넘겼죠
사실 제가 알고 있는 주제니 좀 더 전문적으로 조사할 수 있고 자세한 자료를 넣을수 있지만, 정말 하나도 모르는 분야도 생각해야 하기에 그래 어느정도 까지 하나 보자 하는 심정도 있던것 같습니다.
사실 그랬어도 여기저기서 조사한 자료들을 기반으로 PDF 파일을 만들어 활용해서 단계가 늘어나는 수준 이겠지만요, 아마 딥리서치를 2번돌리면 해결될것 같기는한데 일단은 결과를 봐보자구요
사실 저 프롬프트의 핵심은 다른것 보다 이 녀석 들입니다.
-환각 일으키지 마세요
-공식 문서, 논문, 신뢰도 높은 자료만 인용해서 알려줘
최근 논문에서 검색시 세부적인 자료에서 신뢰성을 높인다고 나온 프롬프트거든요
확실히 이전 사용한 딥리서치와 비교될 정도로 체감이 됩니다. 이전 딥리서치 자료들보다 훨씬 퀄리티가 높아진 것도 느껴지니 이 부분은 나중에 따로 브런치 북에서 이야기하고 다시 돌아가 봅시다.
어쨌든 조사자료 기반으로 이번엔 프롬프트를 잘 쓴 거라 생각했는데 또 실수가 있었네요
네 또 혼 낫습니다. 외부기업의 범위 지정이 약해요!
거기에 실제로 제일 많이 사용되는 IPMSM이라 썼어야 했는데 PMSM이라 썻어요!
당연히 특허나 자료조사나 규격들을 조사하라 말했어야 했는데 빠졌어요! 그래도 GPT님이 잡아주셨으니 감사해야겠죠 그럼 결과물 이야기를 해보죠
솔직히 처음에 이거 보고 실망했어요 V자형 매립자석구조?
제가 원하는 건 매립자석의 각도와 백요크의 길이가 왜 그런 식으로 설정되었는지가 궁금했거든요
그런데 어라?
찾아온 논문의 자료가 심상치 않아요, 이 논문 과거에 본적 있는데 찾아오라 하자마자 제가 좋다고 생각했던 논문을 가져왔어요
그리고 자료를 보던 중, 어... GPT야 철판두께는 일단 기업 기밀일 텐데 대체 어디서 구해왔니? 포럼에 있긴한데 이거를 어디서?이런 생각이 들더군요
모터를 직접 뜯어서 분해한 링크를 가져왔네요, 신뢰성 높은 사이트를 찾아보라 해서 저는 제가 알고 있던 사이트 와 전에 봤던 포럼을 가져올 줄 알았거든요
근데 실측정 데이터를 어떻게 든 찾아왔네요?이건좀 놀랏습니다.
사실 여기까 읽은 보고서 내용 중에 저 2개 빼고는 다 봤던 자료라 이 정도면 괜찮네, 음 그렇구나 하는 수준이었습니다.
그런데 아래 자료에서 제 생각이 완전히 바뀌는데
여기서 박수를 칠 수밖에 없더군요 최근 특허 동향조사라니, 이 녀석이 시간을 얼마나 많이 잡아먹는지는 시장조사 해보신 분들이라면 아실겁니다.
심지어는 국가별 표준 규격까지 가져왔어요, 이 정도면 진짜 무서울 수준입니다.
저는 사실 이게 전부일줄 알았거든요? 그런데 링크를 들어가면 놀라운 게 또 있습니다.
자기가 쓴 문장에 대한 근거를 하이라이트 해뒀어요 진짜 이게 말이 되나 싶네요?
이럼 박사아래는 그냥 필요없는거아니야... 이런생각이 들더군요
이게 보고서로 보내준 내용에 대한 리뷰인데 여기서 끝이 아닙니다.
진짜 장점은 이제 나와옵니다.
이 딥러서치가 가장 좋은 부분은 여기서 추가적인 대화를 하는 거예요
실제로 여기저기 모든 링크를 뒤져둔 상태이기에 관련 자료를 물어보면 정확도가 말이 안 되게 올라갑니다. 예를 들어볼까요?
제가 이걸 왜 대단하다고 하는지 이해가 안 가실 겁니다.
실제로 일반 대화에서 검색시키면 맨 처음엔 이런 식으로 가져옵니다.
이런 14년도 논문 던져주죠 그래서 맘에 안 들어서 영문으로 자료 찾아오라 그러면
없는 논문을 만들어서 할루시네이션이 난다고요, 진짜 이거 때문에 얼마나 화나는지
논문 찾아오면 없는 논문을 가짜로 논문을 만들어낸다에 대한 경험만 있고 근거사진이 없었는데
덕분에 브런치 스토리 쓸 자료가 풍성해졌어요 하하하 웃어야 할까요
어쨌든 이런 형식으로 딥리서치의 장점은 단순히 자료조사만 있는 게 아닙니다. 조사를 요구한 분야에 대한 세부적인 검색이나 관련자료를 서칭 하는데 정보력이 말도 안 되게 올라가요
아마 유료결제하고 딥 리서치를 돌린 분들은 명백히 느끼실 겁니다.
꼭 써보세요 그리고 뒤에 따라오는 추가질문들을 잊지 말고 사용하세요
그리고 주지하셔야 하는점은 딥리서치는 최신자료인데 반하여, 추가로 최신 정보는 인터넷 검색 기능을 안 키시면 제한되니까 꼭 검색기능을 켜시야 합니다.
관련 프롬프트와 딥리서치 결과는 깃허브에 첨부했두었습니다.
