퍼플렉시티와 노트북LM을 함께 사용하여 새로운 비즈니스나 제품을 기획하는 것과 같은 작업을 위해 정보를 효율적으로 수집하고 처리하는 방법을 설명합니다.
여러 출처를 통한 정보 습득의 중요성
하나의 책이나 출처만 읽는 것은 ‘장님 코끼리 만지기’ 우화에 비유될 수 있습니다. 전체적인 이해를 얻기 어렵기 때문입니다. 여러 출처를 읽는 것은 완전한 그림을 그리는 데 도움이 됩니다. 이 영상은 AI 도구를 사용하여 이를 효율적으로 달성하는 방법을 시연합니다. 특히, 고품질 데이터를 수집하는 데는 퍼플렉시티를, 해당 정보를 정리하고 빠르게 이해하는 데는 노트북LM을 활용하는 방법을 보여줍니다.
퍼플렉시티(Perplexity)를 이용한 데이터 수집
퍼플렉시티는 정확한 정보를 수집하고 출처를 인용하는 데 탁월하며, 창의적인 생성에 중점을 두는 AI와는 다릅니다. 시장 상황, 경쟁사 분석, 사용자 피드백 등 프로젝트의 다양한 측면에 필요한 정보를 찾는 데 사용할 수 있습니다. 그러나 퍼플렉시티는 새로운 쿼리마다 데이터를 다시 수집하고, 주로 기존 온라인 정보에서 데이터를 가져오며 사용자가 업로드한 데이터는 활용하지 못한다는 한계가 있습니다.
노트북LM(NotebookLM)을 이용한 데이터 합성 및 분석
노트북LM은 사용자가 자신의 데이터(예: 퍼플렉시티에서 가져온 정보, 회사 내부 문서)를 업로드하고 이 특정 데이터셋에 대해 쿼리할 수 있도록 합니다. 업로드된 데이터를 유일한 진실의 원천으로 취급하여 ‘환각'(AI가 생성하는 잘못된 정보)을 크게 줄여줍니다.
실용적인 예시: 신규 비즈니스/제품 기획 (AI 헬스케어) 워크플로우
- 초기 데이터 수집 (퍼플렉시티): 새로운 AI 헬스케어 사업 계획에 필요한 정보를 퍼플렉시티에 요청합니다. 퍼플렉시티는 구성 요소 목록과 관련 출처를 제공합니다.
- 노트북LM으로 전송: 퍼플렉시티에서 얻은 정보(링크 포함)를 복사하여 새로운 노트북LM 프로젝트에 붙여넣습니다. 링크는 노트북LM 내에서 접근 가능한 출처가 됩니다.
- 정교화 및 확장 (퍼플렉시티): 더 구체적인 데이터(예: 고객 페르소나, 시장 진입 전략)가 필요한 경우, 퍼플렉시티에 요청하여 해당 정보를 얻고 노트북LM에 추가합니다. 명확성을 위해 노트북LM에서 출처 이름을 변경할 수 있습니다.
- 퍼플렉시티의 모드 활용:
- 학술 모드: 연구 논문을 찾을 때 사용합니다.
- 소셜 모드 (현재 레딧): 실제 사용자 의견 및 리뷰를 수집합니다.
- 내부 데이터 통합 (노트북LM): 비전 선언문, 브랜드 개념, 내부 역량과 같은 회사 내부 문서(Google Docs, Slides, PPT)를 노트북LM에 업로드합니다. 이를 통해 외부 연구와 내부 맥락을 결합합니다.
- 통찰력 생성 (노트북LM):
- 노트북LM에 제공된 모든 출처를 기반으로 사업 계획 초안을 작성하도록 요청합니다.
- AI가 출처의 핵심 내용을 토론하는 “심층 대화”와 같은 기능을 활용합니다.
- 모든 출처의 요약을 위한 “브리핑 문서”를 생성합니다.
- 계획에 대한 질문을 예상하여 FAQ를 생성합니다.
한계 및 해결 방법
- 노트북LM은 현재 링크된 커뮤니티 포럼(예: 언급된 한국 포럼)의 메인 페이지에서만 텍스트를 추출하며, 개별 게시물은 추출하지 못합니다.
- 해결 방법: 특정 사이트를 검색하도록 퍼플렉시티에 요청하면(예: “theqoo.net 패션 트렌드”), 퍼플렉시티가 구글 검색을 사용하여 해당 사이트에서 관련 정보를 가져오고, 이를 노트북LM에 추가할 수 있습니다.
결합된 접근 방식의 이점
- 정확하고 출처가 명확한 외부 데이터를 수집합니다 (퍼플렉시티).
- 비공개 내부 데이터를 통합할 수 있습니다 (노트북LM).
- 정의된 데이터셋에 집중함으로써 AI 환각을 줄입니다 (노트북LM).
- 방대한 양의 정보를 빠르게 이해하고 종합할 수 있도록 돕습니다.
- 광범위한 연구와 특정 내부 지식을 결합하여 더 관련성 높고 맞춤화된 결과물(예: 사업 계획)을 생성하는 데 기여합니다.
태그: AI도구, 정보수집, 데이터분석, 퍼플렉시티, 노트북LM
