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[생성형 AI로 글쓰기 여정] GPT-4로 영어책, Perplexity 로 일본어책, Claude 로 한글책 출판하기 과정

생성형 AI와 함께하는 글쓰기 여정 1. 생성형 AI 시대의 도래와 나의 글쓰기 도전 2022년 11월, ChatGPT가 세상에 공개되면서 AI 기술의 혁신을 목격하게 되었습니다. 기술 애호가로서, 이 새로운 도구가 창작 과정에 어떤 영향을 미칠지 깊은 호기심을 느꼈습니다. 이는 단순한 호기심을 넘어 실험적 프로젝트의 시작점이 되었고, ' Mastering ChatGPT-4 for Writers' (영문)   는 전자책을 GPT-4의 도움을 받아서 2023년 3월에 쓰게되었고 미국 아마존에 개인 츨판(Kindle Direct Publishing)을 하였습니다. . 이 책은 ChatGPT-4의 창작능력을 탐구하고, 프롬프트 엔지니어링이란 무엇인가를 이해하고, AI 보조 글쓰기의 가능성을 타진하는 첫 걸음이었습니다. 놀랍게도, AI는 단순한 문장 생성을 넘어 복잡한 아이디어를 구조화하고 창의적인 표현을 제안하는 데 탁월한 능력이 확인이 되었습니다.  2. Claude와 Perplexity AI 관련 전자책 책 출판 2023년 3월 이후 ChatGPT-4로의 성공적인 실험에 고무되어, 다른 생성형 AI 플랫폼들도 공부하기 시작했습니다. Claude3 Opus 활용한 책을 영어 버전  (“ Mastering Claude AI: Empowering Writers and Professionals with AI “ ) 과 일본어 버전(“ Claude 3 AI for Writing and Business (Japanese Edition ” ,  “Perplexity AI in Business: A Complete Conquest (Japanese Edition) ” 을 마찬가지고 미국 아마존과 일본 아마존에 퍼블리싱할 수 있었습니다. Claude는 논리적 구조화와 깊이 있는 분석에 탁월했으며, Perplexity AI는 광범위한 정보 수집과 다각도의 접근 방식을 제공했습니다. 이러한 경험은 AI 도구들이 단순히 텍스트를 생성하는 것을 넘어, 작가의 사고 과정을
최근 글

[프롬프트 엔지니어링의 종말? 생성형 AI의 진화와 멀티스텝 추론 혁신]

시간이 지나면서 생성형 AI 모델은 급격히 발전하여, 자연어 이해 능력과 다단계 추론 기능이 크게 개선되었습니다. 이러한 기술적 진보는 프롬프트 엔지니어링의 필요성을 점차 줄이는 중요한 변화 를 가져왔습니다. 과거에는 사용자가 원하는 답변을 얻기 위해 질문을 매우 세밀하게 구성해야 했습니다. 그러나 이제는 생성형 AI가 복잡한 질문도 스스로 논리적 단계를 나누어 추론하고 분석할 수 있는 능력을 갖추게 되었습니다. 예를 들어, "인서울 대학교들의 2025년도 대학입시 전형 중 2024년도와 비교해 달라진 점이나 새롭게 추가된 정책이 있는 학교들을 목록으로 만들어줘" 라는 복합적인 질문을 예로 들어 보겠습니다. 과거 생성형 AI에 적용한 프롬프트 엔지니어링 방식 과거의 생성형 AI는 이처럼 복잡한 질문을 한 번에 이해하기 어려웠기 때문에, 사용자는 질문을 여러 단계로 나누어 프롬프트를 작성해야 했습니다. 사용자는 각 부분의 정보를 세분화하여 AI에게 순차적으로 물어봐야 했습니다. 단계 1 : "2025년도 인서울 대학교의 대학 입시 전형 중 달라진 정책이 있는 학교들을 알려줘." 단계 2 : "그렇다면 2024년도의 정책과 비교해서 달라진 사항을 설명해줘." 단계 3 : "새롭게 추가된 정책이 있는 학교가 있는지 목록으로 보여줘." 이처럼 질문을 단계별로 분리하고, 각각의 질문에 구체적으로 답을 요구하는 방식이 필요했습니다. 프롬프트 엔지니어링 이 요구되는 이유는 AI가 논리적 추론을 자동으로 수행하지 못했기 때문입니다. 그래서 사용자가 직접 단계를 분해 하고 구체적인 조건을 명시 해야만 AI가 적절한 답변을 줄 수 있었습니다. 현재 생성형 AI의 방식: 자동화된 다단계 추론 현재의 AI는 복잡한 질문도 스스로 논리적 단계를 나누어 처리할 수 있는 능력을 갖추고 있어, 사용자는 과거처럼 질문을 나누거나 구체적으로 분리할 필요가 없습니다. 단순히 한 번의 질문으로도 AI가 자동으로 질문을 분석

[Perplexity Pro의 업그레이드: Multi-step reasoning (다단계 추론) 검색]

  Perplexity’s Pro upgrade: multi-step reasoning search Perplexity 는 Pro 검색 기능을 대폭 업그레이드하였습니다. 사용자가 복잡한 연구와 분석 방식을 변화 시킬 수 있는 새로운 추론 모드 (Reasoning Mode)를 도입했습니다. 주요 특징  Pro 검색은 다단계 추론 기능 을 사용해 복잡한 질의의 맥락을 이해하여 처리 가능한 다단계 질의 문으로 재 구성하여 보다 포괄적이고 정확한 결과를 제공합니다. 시스템은 추가 계산이나 검색이 필요한 시점을 파악하고 자동으로 추론 모드를 활성화 하여 보다 정확한 결과를 생성합니다.  기술적 기능 이번 업그레이드에는 다음과 같은 몇 가지 강력한 구성 요소가 통합되었습니다:  Wolfram|Alpha 통합을 통한 고급 코드 실행 및 수학적 문제 해결  디버깅 및 데이터 분석을 위한 향상된 프로그래밍 기능  다단계 추론을 통한 복잡한 문제 해결 Perplexity Pro 의 다단계 추론을 잘 활용한 질의문 예시입니다. 각 DOW 회사에 대해 CEO, LinkedIn URL 및 CEO 기간을 찾는 데 도움을 주세요 Perplexity Pro 결과 : https://bit.ly/3CcEHH6   한국 대기업의 CEO들중에서 LinkedIn URL 을 갖고 있는 CEO 들의 기업명, 이름, LinkedIn URL, 재임 기간 목록을 만들어주세요 인서울 대학교들의 2025년도 대학입시 전형중 2024년도와 비교하여 달라졌거나 새롭게 추가된 입시 정책이 있는 학교들이 있으면 목록을 만들어줘 아마존과 관련된 다음 영역의 최신 정보 또는 릴리스를 제공해 주세요:  [1. 최근 인수 또는 합병 2. 경영진의 리더십 교체 3. 기술 혁신 또는 IT 인프라 업데이트 4. 사이버 보안 사고 또는 데이터 유출 5. 회사의 주요 발표 또는 중요한 뉴스 기사 6. 사용자 데이터 보호 및 개인정보 보호 정책의 발전 7. 최신 10-K 신고서 및 연례 보고서의 주요 사항] IMDb (Intern

[Perplexity AI 활용 노하우 - 대학 입시 해결 편]

복잡한 대학 입시 문제, AI 답변 엔진으로 해결하는 방법 대학 입시는 점점 더 복잡해지고 있으며, 학생들은 단순한 정보 수집을 넘어 전략적인 계획을 세워야 하는 상황에 직면하고 있습니다. 이러한 상황에서 AI 답변 엔진은 수험생과 학부모들이 입시 준비를 효율적으로 수행할 수 있도록 돕는 중요한 도구로 자리 잡을 수 있습니다. AI 답변 엔진은 학생의 내신, 수능 성적, 비교과 활동 등을 종합적으로 분석하여 실시간으로 맞춤형 입시 전략을 제안합니다. 예를 들어, 학생이 "올해 서성 중시이 홍 중에 1차 발표하는 대학교, 저 대학들 일반 전형으로 썼는데, 저 중에 일괄 발표가 아니라 1차 2차 나눠서 발표하는 대학교가 있나요? 있으면 어디고 그 일정은 어떻게 되나요?" 와 같은 복잡한 자연어 질문을 했을 때, AI 답변 엔진은 최신 입시 정보를 바탕으로 정확하고 상세한 답변을 제공할 수 있습니다. 왜 생성형 AI가 아니고 AI 답변 엔진인가? 실시간 정보 업데이트: AI 답변 엔진은 최신 데이터를 실시간으로 반영하여 항상 최신의 정확한 정보를 제공합니다. 정보의 신뢰성: 답변의 출처 를 명확히 제시하여 정보의 신뢰성을 높입니다. 맞춤형 분석: 학생 개개인의 상황을 종합적으로 분석하여 맞춤형 전략을 제시합니다. 환각 현상 감소: 기존 생성형 AI의 단점인 환각 현상(잘못된 정보 생성)을 크게 줄일 수 있습니다. 교차 검증의 필요성: 교차 검사 AI 에이전트 와 함께 사용하여 정보의 정확성을 더욱 높일 수 있습니다. 이러한 특징들로 인해 AI 답변 엔진은 대학 입시와 같이 정확성과 최신성이 중요한 분야에서 더욱 효과적으로 활용될 수 있습니다. 학생들은 AI 답변 엔진을 통해 복잡한 입시 정보를 쉽게 이해하고, 자신에게 맞는 전략을 효율적으로 세울 수 있습니다. AI 답변 엔진의 활용은 수험생 개개인에게 최적화된 입시 전략을 제공함으로써, 입시 준비 과정을 더욱 효율적이고 효과적으로 만들어줍니다. 이를 통해 학생은 입시의 복잡성을 해결하고,