AI 요약관련 정보

• AI 자동화는 명확하고 설명 가능한 목표 설정에서 시작하며, 반복적이거나 확장 가능한 작업에 적용할 때 가장 큰 효과를 발휘합니다. 🎯
• Make, Perplexity, Google Sheets와 같은 도구를 활용하면 회사 정보 스크랩과 같은 반복적인 작업을 간단한 모듈 연결로 자동화할 수 있습니다. 🔗
• AI 자동화 초기에는 학습 곡선과 구축 시간으로 인해 수동 작업보다 비효율적으로 느껴질 수 있으나, 장기적으로 사고방식을 변화시키고 새로운 가능성을 열어줍니다. 🧠
• API는 서비스의 특정 기능을 인증 및 과금 체계에 따라 외부에서 활용할 수 있도록 하는 '문'과 같으며, 이를 통해 강력한 AI 기능을 저렴하게 자동화에 통합할 수 있습니다. 🚪
• LLM은 ChatGPT, Claude, Gemini 등 다양한 종류가 있으며, 각 모델은 특정 작업(검색, 글쓰기, 코딩)에 강점을 가집니다. 초보자는 범용 모델이나 무료 버전을 활용하는 것이 좋습니다. 🤖
• LLM의 '컨텍스트 윈도우'는 한 번에 처리할 수 있는 텍스트 양을 의미하며, 너무 많은 정보를 입력하면 정확도가 떨어질 수 있으므로, 대량 처리 시에는 Gemini와 같은 모델이 유리합니다. 📚
• RAG(검색 증강 생성)는 LLM의 정확도를 높이기 위해 외부 지식 베이스(개인/회사 데이터)를 활용하는 기술로, 벡터 데이터베이스를 통해 정보를 효율적으로 검색하고 처리합니다. 🔍
• 프롬프트는 LLM에 내리는 지시어로, '시스템(역할)', '유저(과업)', '어시스턴트(보조 자료)' 세 가지 유형이 있으며, 시스템 프롬프트로 역할을 부여하면 더 나은 답변을 얻을 수 있습니다. 💬
• 데이터베이스는 AI 자동화에서 정보 저장 및 검색의 핵심이며, 구글 시트, 에어테이블, 노션 등을 활용하여 데이터를 체계적으로 관리하고 정기적으로 정돈하는 것이 중요합니다. 🗄️
• AI 자동화 구축 시에는 최종 '결과'부터 역으로 설계하는 방식(예: 노션 데이터베이스 구조 정의 → 요약 AI 선택 → 자막 추출 방법 → 영상 URL 확보 → 채널 리스트업)이 시행착오를 줄이는 데 효과적입니다. 🔄