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[심층 리서치의 시대: Deep Research 활용 가이드 (백서)]

심층 리서치의 시대: Deep Research 활용 가이드 부제: Deep Research 와 Claude 융합 분석 방법 (백서) 정보의 홍수에서 진정한 통찰력을 찾는 방법: Deep Research와 Claude의 만남 혹시 이런 경험 있으신가요? 중요한 주제에 대해 검색을 하면 정보는 넘쳐나지만, 정작 의미 있는 통찰은 찾기 어려운 상황. 수많은 링크를 클릭하고, 여러 글을 읽어도 단편적인 정보만 얻을 뿐, 깊이 있는 이해는 얻지 못하는 답답함 말이죠. 우리가 직면한 정보 시대의 역설 디지털 세상에서 우리는 역설적 상황에 처해 있습니다. 정보는 넘쳐나지만 통찰력은 점점 더 희소해졌죠. 구글 같은 검색 엔진이 무한한 정보에 접근할 수 있게 해주었지만, 그 정보들을 의미 있는 지식으로 바꾸는 부담은 온전히 우리의 몫이 되었습니다. Deep Research와 Claude의 강력한 만남 이런 문제를 해결하기 위해 제가 발견한 혁신적인 방법이 있습니다. 바로 '2단계 심층 분석법'인데요, ChatGPT, Claude, Gemini 같은 생성형 AI와 Perplexity AI 같은 검색 기반 AI의 Deep Research 기능을 첫 단계로 활용하고, 그 다음 Claude의 고급 분석 능력을 통해 더 깊은 통찰력을 얻는 방식입니다. 1단계: Deep Research로 포괄적 정보 수집하기 Deep Research는 일반 검색과는 차원이 다릅니다. 도서관 사서가 관련 책이 있는 서가만 안내한다면, Deep Research는 그 책들을 모두 읽고, 핵심을 추출하여 출처가 검증된 맞춤형 보고서를 작성해주는 연구 조교와 같습니다. (*  Deep Research 이해하기 블로그 참고  **) 효과적인 Deep Research 질문을 위한 세 가지 핵심 프레임워크를 소개합니다: 다층적 질문 구조화 기법 : "[무엇에 대해] + [어느 기간/지역] + [어떤 측면] + [어떤 형태의 분석]" 예: "반도체 산업이 1990년대부터 지...
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[철수와 영희 대화로 풀어보는 'Deep Research' 에이전트 배우기]

  철수와 영희 대화로 풀어보는 Deep Research 에이전트 배우기 영희: 철수 박사님, 안녕하세요! 평소 생성형 AI나 검색형 AI에 관심이 많았는데, 최근에 'Deep Research'라는 개념이 새롭게 떠오르는 것 같더라고요. 박사님은 이 분야 전문가시니, 제가 Deep Research에 대해 좀 자세히 배울 수 있을까요? 철수: 안녕하세요, 영희 씨! 물론입니다. Deep Research는 기존의 AI 검색 방식과는 차원이 다른 심층적인 정보 탐색 및 분석 능력을 의미합니다. 마치 관광 여행과 현지 생활의 차이처럼 생각하시면 이해하기 쉬울 거예요. 일반 AI가 유명 관광지를 빠르게 둘러보는 패키지여행과 같다면, Deep Research는 그 지역에서 몇 달간 살아보며 현지 문화를 깊이 이해하는 경험과 비슷합니다. 영희: 아, 비유가 정말 와닿네요! 그럼 일반 AI와 Deep Research는 구체적으로 어떻게 다른 건가요? 철수: 핵심적인 차이점은 정보를 다루는 깊이와 방식에 있습니다. 일반 AI는 주로 학습된 데이터나 제한적인 검색 결과에 의존하여 즉각적인 답변을 제공하는 반면, Deep Research 에이전트는 자율적으로 다양한 출처를 탐색하고, 여러 단계의 심층적인 조사를 수행합니다. 예를 들어, 일반 AI에게 "비트코인 가격에 영향을 미치는 요인은 무엇인가요?"라고 질문하면, 학습된 데이터를 바탕으로 일반적인 요인들, 예를 들어 공급과 수요, 규제 환경 등을 나열하는 수준의 답변을 얻을 수 있습니다. 하지만 Deep Research 에이전트에게 " 2018년부터 현재까지 비트코인 가격과 미국 금리 변동의 상관관계를 분석해주세요. 특히 금리 인상/인하 결정 발표 전후 비트코인 가격 변동 패턴, 시차 효과, 그리고 이 관계가 시간에 따라 어떻게 변화했는지 패턴화해주세요." 와 같이 구체적인 질문을 던지면, 영희: 와, 질문 자체가 훨씬 복잡하고 분석적인데요? 그럼 답변도 많이 다르겠네요! 철수...

[신간 도서 소개]AI 검색엔진 Perplexity AI의 모든 것

AI 검색엔진 Perplexity AI의 모든 것  이 책은 최첨단 AI 검색 엔진인 Perplexity AI의 가능성과 활용법을 포괄적으로 안내하는 실용 가이드입니다. 저자는 혁신적인 하이브리드 AI 기술이 정보 검색과 지식 탐구의 패러다임을 어떻게 변화시키는지 상세히 설명합니다. 기존의 검색 엔진이 단순히 키워드에 따른 링크를 나열하는 방식이었다면, Perplexity AI는 사용자 질문의 맥락과 의도를 이해하고 다양한 출처의 정보를 종합하여 체계적인 답변을 제공합니다. 마치 개인 연구 어시스턴트가 있는 것처럼, "무엇을 알고 싶으세요?"라는 질문으로 시작해 지식의 세계로 안내합니다. 책의 핵심 내용은 Perplexity AI의 차별화된 기능들에 대한 소개입니다. '추론' 기능은 복잡한 문제를 단계별로 분석하여 논리적인 사고 과정을 보여주고, '실시간 웹 검색'은 최신 정보를 수집하여 시의성 있는 답변을 제공합니다. '결과 출처 표시' 기능은 모든 정보의 근거를 명확히 하여 신뢰성을 보장하며, 특히 '심층 연구(Deep Research)' 기능은 AI가 자율적으로 연구 계획을 수립하고 수백 개의 출처에서 정보를 수집·분석하여 체계적인 보고서를 제공합니다. 책은 Perplexity AI의 기본 사용법부터 시작하여 다양한 활용 사례를 단계적으로 소개합니다. 종합적인 정보 검색과 분석, 학술 연구를 위한 전문 정보 수집, 수학 및 과학 분야 문제 해결, 창의적 글쓰기 및 콘텐츠 제작, 교육용 동영상 탐색, 소셜 미디어 데이터 분석까지 광범위한 활용법을 다룹니다. 특히 비즈니스 활용 측면에서는 정보 수집 및 분석, 마케팅 및 리서치, 직장에서의 문제 해결과 의사 결정, 전문 기술 습득과 자기계발, 각종 계약서 및 법률문서 분석 등 실무에 즉시 적용 가능한 팁들을 제공합니다. 또한 일상 생활 법률 문제와 대학 입시에 활용할 수 있는 구체적인 방법도 소개합니다. 이 책은 단순한 기술 소개를 넘...

[2025년 초 AI 생태계 동향 분석]

  2025년 초 AI 생태계 동향 분석 AI 플랫폼 Poe의 사용자 데이터 기반 (2025년 3월 10일)  참조: https://poe.com/ko/blog/report-early-2025-ai-ecosystem-trends   Poe는 100개 이상의 AI 모델을 제공하는 플랫폼으로, 수백만 명의 사용자 데이터를 기반으로 AI 생태계 동향을 분석하고 있습니다. 이 보고서는 2024년 초부터 2025년 초까지의 AI 모델 사용 추세를 보여줍니다. AI 모델 생태계 확장 추이 (2024-2025) 2024년 초2024년 중반2024년 말2025년 초020406080모델 다양성 및 사용량 증가 (%) 카테고리 2024년 초 시장 주도 2025년 초 시장 주도 주요 변화 텍스트 AI GPT-4 (OpenAI) GPT-4o (OpenAI) Anthropic의 점유율 증가, DeepSeek 등장 이미지 AI DALL·E-3 (OpenAI) Imagen3 (Google) 모델 수 3개→25개, 시장 지형 완전 재편 비디오 AI Runway (독점) Veo2 (Google) 8개 이상 공급자로 확대, Google 급부상 텍스트 생성 AI 시장 분석 모델별 점유율 회사별 점유율 OpenAI 38.3%Anthropic 34.2%DeepSeek 7%Google 4%기타 16.5% 주요 발견점 OpenAI와 Anthropic이 텍스트 생성 AI 시장의 약 85%를 차지 2024년 6월 Claude 3.5 Sonnet 출시 이후 Anthropic의 사용량이 급증하여 OpenAI와 경쟁 심화 사용자들은 새로운 모델이 출시되면 빠르게 이전 버전에서 전환 (GPT-4→GPT-4o, Claude-3→Claude 3.5) DeepSeek-R1 및 -V3는 2024년 12월부터 7%의 점유율을 확보, 기존 오픈소스 모델보다 강세 Google의 Gemini 계열은 2024년 10월까지 성장했으나 이후 하락세 이미지 생성 AI 시장 분석 모델별 점유율 회사/그룹별 점...