AI와 함께 공부하려면 긴 답변이나 산만한 주제에 길을 잃지 않기 위한 방법이 필요합니다. 워크플로우 파이프라인은 자료 준비부터 최종 검토까지 과정을 체계적으로 정리합니다. 이 접근 방식은 AI를 혼란스럽게 상담하는 신탁이 아닌 체계적인 도구로 전환합니다. 일관된 결과를 얻기 위한 구조가 핵심입니다.
기술적 통합: API, 프롬프트 및 데이터 관리 ⚙️
기술적 핵심은 AI를 안내하는 구조화된 프롬프트를 설계하는 것입니다. 복잡한 솔루션을 위해 Chain-of-Thought 같은 프레임워크를 사용할 수 있습니다. 자동화된 흐름을 위해 OpenAI API나 Ollama 같은 도구를 사용하면 모델을 스크립트에 통합하여 메모를 전처리하고 응답을 특정 형식(Markdown, JSON)으로 후처리할 수 있습니다. 긴 세션에서 일관성을 유지하기 위해 대화의 맥락과 메모리를 관리하는 것이 필수적입니다.
너의 공부 동반자가 175B 매개변수 모델일 때 😅
때때로 놀라운 확신으로 역사적 날짜를 환각하는 존재에게 네 교육을 맡기는 것은 재미있는 일입니다. 개념을 자세히 설명해주고, 출처를 물어보면 존재하지 않는 학술 논문을 지어냅니다. 결국 네 메모를 만들 때보다 더 세심하게 그 citations를 검토하게 됩니다. 결국, 너는 튜터와 공부하는 게 아니라, 매우 열정적이지만 허구를 만드는 경향이 있는 인턴을 감사하는 느낌이 듭니다.