AI 요약관련 정보

• LLM 활용의 핵심은 명확한 지시와 목적에 맞는 모델 선택에 있습니다. 🎯
• 반복적인 피드백과 구체적인 지시를 통해 원하는 응답을 얻는 것이 중요합니다. 🔄
• LLM은 '추론 및 행동(ReAct)' 방식을 통해 의사결정 과정을 설명하고, '사고의 사슬(Chain of Thought)'로 복잡한 문제를 단계별로 해결합니다. 🧠
• GPT-5와 같은 최신 모델은 복잡한 문제 발생 시 '사고 모드'를 자동으로 활성화하며, 필요시 수동으로도 설정할 수 있습니다. 💡
• LLM의 '컨텍스트 창'은 제한된 기억력을 가지므로, 새로운 아이디어는 새 대화로 시작하여 모델의 집중력을 유지해야 합니다. 📖
• 텍스트 외에도 사진, 파일(PDF), 링크, 음성 등 다양한 형태의 입력을 활용하여 LLM의 기능을 극대화할 수 있습니다. 🗣️
• LLM은 '채팅 기억'과 '사용자 기억'을 통해 이전 대화나 사용자 정보를 기억하여 개인화된 응답을 제공합니다. 💾
• '맞춤 지침'을 설정하여 LLM의 성격과 응답 스타일을 사용자의 선호에 맞게 조정할 수 있습니다. ⚙️
• '프로젝트' 기능을 활용하면 장기적인 작업, 파일, 대화를 한곳에 모아 관리하고, '시스템 프롬프트'로 모델의 역할과 행동을 명확히 정의하여 반복적인 지시를 줄일 수 있습니다. 📂
• '샘플 출력'을 제공하여 LLM이 원하는 구조와 형식에 맞춰 응답하도록 유도할 수 있습니다. 📝
• '웹 검색'은 일반적인 정보를 제공하며, '심층 연구' 기능은 더 깊이 있는 정보 탐색과 상세한 보고서 작성을 가능하게 합니다. 🔍
• '캔버스' 기능은 AI와 협업하여 콘텐츠의 특정 부분을 편집하고, 버전 관리를 통해 효율적인 작업과 빠른 프로토타이핑을 지원하며, 공유를 통한 팀워크도 가능하게 합니다. 🎨
• 간단한 프롬프트만으로도 아름다운 이미지를 생성할 수 있습니다. 🖼️