AI 요약관련 정보

• 기존 AI 리서치의 출처 불분명, 최신 정보 누락, 재현성 부족, 환각 현상 등 고질적인 문제점들을 지적합니다. 🤯
• 리서치 과정을 검색, 사이트 목록화, 아카이빙, 분석/요약 단계로 세분화하여 각 단계별 통제력을 높이는 새로운 AI 리서치 방식을 제안합니다. 🧩
• Perplexity Search API를 활용하여 NLN 내에서 이러한 리서치 자동화 시스템을 손쉽게 구축할 수 있음을 강조합니다. 🛠️
• 첫 번째 활용법: 다양한 키워드로 관련 사이트 스니펫을 검색하고, 이를 기반으로 ChatGPT를 통해 정보를 요약하는 시스템을 구현합니다. 📝
• NLN의 데이터 테이블을 활용하여 AI 모델의 키워드 및 시스템 프롬프트 등 설정값을 효율적으로 관리하는 방법을 소개합니다. 📊
• Perplexity API 직접 호출을 위해 HTTP Request 노드를 사용하며, 검색된 출처를 구글 시트에 자동 아카이빙하여 재현성과 검증을 용이하게 합니다. 📚
• 두 번째 활용법: Perplexity API로 수집한 URL 목록을 Gemini API의 URL 컨텍스트 툴에 전달하여, AI가 직접 각 URL의 본문을 읽고 심층적으로 요약하는 방식을 시연합니다. 🔍
• 다수의 URL을 직접 접근할 경우 타임아웃이 발생할 수 있어, 사이트 개수 조절 및 아웃풋 길이 제한의 필요성을 언급합니다. ⏳
• 세 번째 활용법: Perplexity Search API로 신뢰할 수 있는 도메인 리스트를 발견하고, 이를 기반으로 Perplexity 딥 리서치 API의 비동기(Async) 모드를 활용하여 심층 리서치를 진행합니다. 🚀
• 비동기 모드는 장시간이 소요되는 딥 리서치 작업의 타임아웃을 방지하며, 진행 상황을 주기적으로 확인(폴링)하여 완료 시 결과를 받아오는 방식으로 작동합니다. 🔄
• 코드 노드를 활용하여 특정 알고리즘에 따라 신뢰할 수 있는 도메인 목록을 필터링하는 방법을 제시하며, API 키 관리 및 쿼리 전처리의 중요성을 강조합니다. 🔑