개인 지식 베이스를 관리하는 것은 어려울 수 있습니다. 특히 노트를 제대로 구성하고 정리할 의지가 없다면 더욱 그렇습니다. 인공지능은 데이터를 정리하고 처리하여 시간과 노력을 절약해 줌으로써 이 과정을 간소화할 수 있습니다. AI는 노트의 맥락을 분석하고 이해하고, 키워드를 추출하고, 관련 정보를 연결하여 검색을 용이하게 합니다.
1. ChatGPT를 사용하여 엄청난 양의 정보 처리
특정 마이크로칩을 사용하여 디스플레이를 구동하는 펌웨어를 작성해야 한다고 가정해 보겠습니다. 또한 해당 칩의 작동 방식은 모르지만, 제조업체에서 프로그래밍에 필요한 모든 기술 정보가 담긴 PDF 파일을 제공했다고 가정해 보겠습니다. 이 경우, ChatGPT를 사용하여 PDF 파일을 읽고 필요한 모든 관련 정보를 추출한 다음, ChatGPT가 제 노트 작성 앱에 맞게 정보를 포맷하도록 합니다. 이를 효과적으로 수행하기 위해 저는 간단한 3단계 방식을 따릅니다.
1단계: 파일 업로드 및 ChatGPT 구성
ChatGPT를 사용하여 파일에서 노트를 추출할 때는 항상 검색 기능을 꺼서 모든 노트가 원본에서 추출되었는지 확인합니다. 그런 다음 매뉴얼과 같은 기술적인 주제에는 Reason 모드를 활성화하고, 문학 작품과 같은 창의적인 주제에는 비활성화합니다. 이렇게 하면 추출된 노트의 정확성을 보장하고 원하는 맥락을 유지할 수 있습니다. 이렇게 ChatGPT를 사용하면 정보 추출이 향상되고 조사가 용이해집니다.
일반적으로 저의 경우 프로세스는 다음과 같습니다.
- 소스 자료 다운로드
- 기능을 끄세요 검색
- 활성화 모드 이유 기술적인 소스 자료의 경우 창의적인 주제에 대해 비활성화합니다.
- 작업에 가장 적합한 AI 모델을 선택합니다. 논리적인 작업에는 o3-mini 모델을, 창의적인 작업에는 GPT-4o 모델을 사용합니다.
2단계: 프롬프트
ChatGPT에서 받는 피드백의 질은 주로 프롬프트에 따라 달라집니다. 주제에 따라 프롬프트가 달라지지만, 저는 항상 프롬프트를 목표, 필터, 형식이라는 세 가지 주요 섹션으로 나누는 구조를 따릅니다.
- 표적: ChatGPT에 귀하의 동기 부여와 귀하가 성취하고 싶은 것에 대한 명확하고 구체적인 목표를 제시하세요.
- 필터: 원본 자료에서 어떤 정보를 추출하고 싶은지 구체적으로 설명하세요.
- 체재: 귀하의 노트 작성 응용 프로그램에 맞는 서식 규칙, 모범 사례 및 예를 제공하세요.
적절한 서식 지정에 대한 섹션은 길고 재사용 가능한 경우가 많기 때문에 보통 메인 프롬프트와는 별도의 텍스트 파일에 저장합니다. 이 파일에는 일반적으로 공식 서식 지정 규칙 및 지침의 요약본이 포함되어 있습니다. logseq (제가 가장 좋아하는 노트 필기 앱)과 제 개인적인 예시입니다.
الخطوة 3 : 노트 앱에 노트 저장하기
ChatGPT에서 정확하고 효율적인 명령을 사용하면 ChatGPT에서 노트 작성 앱으로 바로 노트를 복사할 수 있습니다. 하지만 경우에 따라 모든 내용이 앱에 제대로 표시되도록 하려면 추가적인 노력이 필요할 수 있습니다.
이 경우, 제가 요청한 이미지와 차트가 제대로 표시되지 않았습니다. ChatGPT에 제가 요청한 이미지와 차트 링크가 제대로 포함되어 있었지만, 직접 다운로드하여 자산 폴더에 넣어야 했습니다. 호환성을 높이려면 Logseq나 Obsidian처럼 풍부한 콘텐츠 표시에 최적화된 메모 작성 애플리케이션을 사용하는 것이 좋습니다.
ChatGPT에서 이미지를 다운로드한 후 이제 이미지가 작동합니다!
이제 제 노트는 제대로 포맷되어 있고, 태그와 백링크가 포함되어 있어 쉽게 찾아볼 수 있으며, 노트 안에 이미지가 내장되어 있고, 펌웨어 프로그래밍에 필요한 정보도 있습니다. 태그와 백링크를 사용하면 다양한 정보를 더 쉽게 검색하고 연결할 수 있어 노트의 구성과 효율성이 향상됩니다.
2. Perplexity로 지식 기반 확장
오늘날의 AI 챗봇은 다양한 방식으로 활용 가능합니다. 덕분에 AI 노트 작성이 더욱 편리해져서 하루 종일 지식 기반을 확장할 수 있습니다. Perplexity는 제 일기 쓰기 스타일과 완벽하게 통합되어 일상 노트 작성에 강력한 도구입니다.
개인적으로 저는 Perplexity를 일상적인 노트 필기 도구로 사용하는 걸 선호합니다. 제가 하루 종일 노트를 쓰는 방식과 잘 통합되기 때문이죠.
나는 애드온을 사용합니다 퍼플렉시티 크롬 웹페이지를 쿼리합니다. 예를 들어 수경재배에 대해 더 알고 싶다고 가정해 보겠습니다. 제가 하는 일은 수경재배 전문 웹사이트를 여는 것입니다(사이트 이름에서 알 수 있듯이). 홈페이지로 가서 Perplexity 확장 프로그램을 클릭하고 이 도메인 연구의 초점으로서.
그러면 수경재배와 관련된 모든 것을 검색하기 시작할 수 있고, 전체 웹사이트에서 필터링된 답변을 얻을 수 있습니다.
노트북을 사용하지 않을 때는 Perplexity 모바일 앱을 일상적인 AI 비서로 사용하는 것을 좋아합니다. Perplexity를 일상적인 AI 비서로 사용하는 이유는 편리하기 때문입니다. 메모를 하려면 언제든지 재생 버튼을 길게 누르고 음성 기능을 사용하여 질문하기만 하면 됩니다.
저는 이 방법을 좋아합니다. 왜냐하면 저는 하루 종일 짧은 질문이 종종 생기고, AI 비서가 있으면 적극적으로 조사하지 않고도 메모를 할 수 있기 때문입니다.
하루가 끝나면 Perplexity 웹이나 데스크톱 앱으로 가서 모든 메모를 처리합니다.
Perplexity는 모든 쿼리를 파티션에 보관하므로 도서관나는 간단히 누를 수 있습니다 Ctrl + 에이 그때 Ctrl + c 모든 노트를 복사하여 입력으로 붙여넣은 다음, Logseq 서식 규칙(앞서 언급한 내용)의 텍스트 파일을 로드하고 ChatGPT에서 하는 것과 같은 방식으로 데이터를 처리합니다.
이게 전부입니다! Logseq에 기록된 대로, 저는 하루 종일 Perplexity 쿼리를 모두 받았습니다.
3. Logseq와 Gemini를 사용하여 데이터를 구성하고 쿼리하고 플래시카드를 만듭니다.
ChatGPT와 Perplexity를 사용하여 데이터를 Logseq로 라우팅한 후, 노트 작성 앱 내에서 데이터를 쿼리하고 추가로 조작하기 위해 Gemini를 사용하고 있습니다. Logseq는 기본적으로 AI 통합을 지원하지 않지만, 앱 내 다양한 AI 모델에 연결하여 데이터를 조작할 수 있는 플러그인을 사용하고 있습니다.
직접 시도하려면 설치하세요 어시스트시크 Logseq 플러그인으로 AssistSeq 설정을 열고 API 키를 입력하면 완료됩니다!
저는 개인적으로 Gemini API 키(1.5 Flash)를 사용합니다. 무료로 제공되기 때문이죠. 무료 Gemini API 키를 받으려면 다음을 방문하세요. 구글 AI 스튜디오Google 계정으로 가입한 다음 API 만들기를 탭하여 AssistSeq에서 사용할 수 있는 키를 생성하세요.
저는 Logseq 지식 기반에서 Gemini를 여러 가지 방법으로 활용합니다. 첫 번째는 정보를 쿼리하는 것입니다.
제가 Gemini를 활용하는 또 다른 방법은 노트를 정리하거나 수정하는 것입니다. 아래 이미지에서 "태그"와 "관련 주제" 섹션에 유사한 키워드가 공유되는 것을 발견했습니다. 이 문제를 해결하기 위해 AI 비서에게 "관련 주제" 섹션에서 중복 키워드를 제거해 달라고 요청했습니다. 그런 다음 "페이지에 추가"를 클릭하여 새로 서식이 적용된 버전을 페이지에 추가했습니다.
마지막으로, 정보를 암기할 때 Gemini를 사용하여 플래시카드를 만들었습니다. 아래 예시에서 Gemini는 제 수경재배 지식 기반을 바탕으로 플래시카드 14장을 만들었습니다.
하지만 AssistSeq에 파일을 업로드할 수 없어서 Logseq 플래시카드 형식을 직접 입력해야 했는데, 몇 가지 추가 단계가 필요했습니다. 전반적으로 플래시카드를 직접 만드는 것보다 더 빠르게 만들 수 있었습니다.
AI를 노트 필기 시스템에 통합하는 방법은 여러 가지가 있지만, 효과적인 지식 기반을 구축하려면 일관성이 중요합니다. 하지만 저는 (제가 이 글에서 했던 것처럼) 견고한 플랫폼부터 시작하여 시간이 지남에 따라 새로운 AI 도구를 실험해 보는 것을 추천합니다. 가장 중요한 것은 일관되고 신뢰할 수 있는 시스템을 찾는 것입니다.
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