업무 생산성 향상 필수, 생성형 AI 종류 고급 AI 활용 기법 (3/3)
안녕하세요, 여러분. 생성형 AI 시리즈의 마지막 편에 오신 것을 환영합니다.
이번 글에서는 이전에 소개하지 않은 생성형 AI의 종류를 더 소개해 드리려 합니다.
특히 리서치 및 시장 조사 업무와 관련하여 아주 아주 도움이 많이 되는 다양한 새로운 AI 서비스들과 고급 AI 활용 기법에 대해 알아보겠습니다.
1. AI를 활용한 리서치 업무 생산성 향상
1) Perplexity를 활용한 리서치
Perplexity는 AI 기반 리서치 도구로, 정보 수집과 분석을 효율적으로 할 수 있게 도와줍니다.
Perplexity: 질문에 대한 답변을 제공하며, 소스를 함께 제시하여 신뢰성을 높이는 도구입니다.
사용자 질문에 대한 답변을 다양한 출처에서 추출하여 종합적으로 제공하므로, 신뢰할 수 있는 정보를 빠르게 얻을 수 있습니다. 이는 특히 심도 있는 리서치가 필요한 경우 유용합니다.
유료로 사용중인 chat GPT 4o 를 사용시에도 6개 사이트에서 다양한 아젠다를 즉각 찾아주지만 perplexity 의 경우 소스에 대한 내용과 이미지및 기타 관련 자료를 추가로 UI 상에 서칭 결과를 보여줍니다.
이러한 내용 외에도 하단에 추가적으로 다양한 연쇄 질문 리스트들이 쭈욱 나옵니다.
위에 나오는 검색 결과의 원문과 링크가 다 표시 되어 있고 심지어 웹사이트의 근거 없는 듣보잡 블로그 포스트를 퍼오는 것이 아니라, 주요 핵심 기업의 브랜드 블로그, 트렌드 연구기관 자료 등 굉장히 신빙성 있는 기관의 포스트나 기사 그리고 PDF 자료를 빠르게 수집 분석 하고 있다는 것이 놀랍습니다. 소스 클릭을 하면 해당 PDF 원문 자료를 직접 볼수 있습니다.
이러한 쉬운 리서치 ai 활동을 앞으로 구글이나 네이버로 키워드 검색하며 힘겹게 트렌드 리서치를 하던 수고는 이제 저세상 이야기가 되고 있는 현실 입니다.
저는 국내 최대 규모의 디지털 광고 마케팅 대행사에서 리더로 근무하고 있는 입장이며, 이러한 리서치 수행을 위해 수많은 인턴과 주니어들에게 이렇게 저렇게 찾아보라는 업무 지시 한뒤 그들을 계속 시켜서 몇날 몇일 트렌드 리포트를 위한 리서치를 실행하는 관리자 입장이었습니다. 그런 동일한 입장에 있는 연구자, 교수, 마케터 등등 리서치를 필요로 하는 모든 영역에서는 그야말로 혁신적 서비스가 아닐수 없습니다.
2) OTIO를 활용한 리서치
OTIO는 새롭게 주목받고 있는 AI 리서치 도구입니다. OOTIO는 학자와 연구자들을 위해 연구 과정을 쉽게 만드는 AI 기반 플랫폼입니다.
사용자들은 학술 논문, 비디오, 기사 등의 콘텐츠를 쉽게 캡처하고, 이를 AI로 정리하고 요약할 수 있습니다. 이렇게 하면 복잡한 페이퍼 논문이나 PPT 등 수많은 문서의 정보들을 한번에 빠르게 중요한 요약 내용과 결론을 빠르게 얻을 수 있어요.
OTIO는 퍼플렉시티와는 다르게 로그인 진입하면 바로 어떠한 소스가 될 문서나 자료, 동영상 또는 URL을 올리도록 되어 있습니다. lilys와 비슷하죠
또한, 후속 질문을 통해 독서를 더 깊이 있게 하고, 제공된 소스를 기반으로 AI의 도움을 받아 글쓰기를 시작할 수 있습니다. Otio는 많은 정보를 효율적으로 관리하고 싶은 사람들에게 유용합니다. GPT-4와 Claude 같은 AI 모델을 활용하여 연구 결과물의 품질을 높일 수 있습니다. 시간을 절약하고 정보 과부하를 줄이며, 정확한 데이터를 기반으로 글쓰기를 한다면 매우 유용한 AI 서비스 입니다.
이 도구의 주요 특징은 다음과 같습니다:
- 다양한 소스에서 정보를 수집하고 분석
- 사용자의 질문에 대해 정확하고 상세한 답변 제공
- 시각적 데이터 요약 기능 제공
- GPT 4o 와 Claude 3.5 그리고 Mistral 을 통해 운용되고 있는 툴입니다.
OTIO를 활용하면 복잡한 주제에 대해서도 빠르고 정확한 리서치가 가능합니다.
제가 썼던 100페이지 분량의 제안서를 올려보고 요약 등을 해봤는데, 한국어 PPT 파일로 된 자료임에도 불구하고 상당히 괜찮은 문서 내 주요 정보와 요약을 해줍니다.
그러나 너무 100% 의존할 수 없고 많은 분량의 자료, 논문, 제안 또는 기획안 등을 쉽고 빠르게 간편하게 숙지할때 유용한 툴로 제격이라는 생각 입니다.
otio 통해 브랜드 마케팅 제안서 업로드 후 요약 결과
2. AI를 활용한 비디오 콘텐츠 제작의 새로운 혁신
최근 AI 기술을 활용한 비디오 제작 도구들이 주목받고 있습니다. 이들 도구를 활용하면 바이럴 가능성이 높은 영상을 쉽게 만들 수 있습니다.
오늘 이 포스트에서는 지면 관계상 모든 내용을 다 소개하기는 어려워서 제가 자주 쓰는 Filmora 한가지만 소개하고
나머지는 추가 생성형 AI 시리즈를 통해 다음기회에 소개하도록 하겠습니다.
Filmora는 스마트 비디오 편집 기능을 제공하는 혁신적인 AI 기반 도구입니다. 이 소프트웨어는 사용자 친화적인 인터페이스와 다양한 AI 기능으로 누구나 쉽게 고품질의 비디오를 제작할 수 있게 도와줍니다. 주요 기능으로는 스마트 컷아웃, 오디오 디노이즈, 모션 트래킹 등이 있습니다.
스마트 컷아웃: 배경에서 원하는 부분을 빠르고 정확하게 제거할 수 있습니다. 이는 그린 스크린 없이도 전문가 수준의 편집을 가능하게 합니다.
오디오 디노이즈: 잡음을 제거하여 깨끗한 오디오를 제공합니다. 이 기능을 통해 비디오의 음질을 향상시킬 수 있습니다.
모션 트래킹: 움직이는 객체를 자동으로 추적하여 편집 효과를 적용할 수 있습니다. 이는 다이나믹한 비디오 제작에 필수적인 기능입니다.
Filmora는 기본적인 비디오 에디팅 개념만 좀 숙지하고 있으면 사용하기 쉬운 툴인 것 같습니다. 또한 PC 설치 방식으로 운영할수 있어서 안정적으로 무거운 대용량 영상 작업을 진행하기 가장 최적의 툴입니다. 이러한 고급 기능들을 통해 비디오 편집의 효율성을 극대화하며, 초보자부터 전문가까지 모두에게 적합한 도구입니다. 이제 복잡한 편집 과정 없이도 동영상 제작 얼마든지 누구나 쉽게 도전할수 있다고 생각합니다.
그외 주요 AI 비디오 툴
그외 비디오 콘텐츠의 바이럴 가능성을 높이는 다양한 AI 도구들을 소개합니다.
- Descript: 스크립트를 편집하여 비디오를 편집합니다. Descript
- Filmora: 스마트 컷아웃, 오디오 디노이즈 등의 AI 기능을 제공합니다. Filmora
- Runway: 그린 스크린, 텍스트-투-비디오 등 AI 튜토리얼을 제공합니다. Runway
- Peech: 로고와 색상 테마로 비디오를 자동으로 브랜딩합니다. Peech
- Synthesia: 디지털 아바타와 음성으로 비디오를 제작합니다. Synthesia
- Fliki: 텍스트를 음성과 비디오로 변환합니다. Fliki
- Opusclip: 바이럴 순간을 찾아 짧은 클립을 만듭니다. Opusclip
- Colossyan: 프롬프트-투-비디오, 맞춤형 음성을 제공합니다. Colossyan
- Visla: 비디오 스크립트를 생성하고 스톡 이미지와 매칭합니다. Visla
- HeyGen AI: 헤이젠은 나와닮은 아바타 또는 커스텀 아바타를 만들어 마치 실제 말하는드한 생동감 있는 영상을 쉽게 AI 툴로 제작합니다. HeyGen AI
헤이젠 제작 영상 사례
이러한 도구들을 활용하면 전문적인 기술 없이도 고품질의 비디오 콘텐츠를 제작할 수 있습니다.
3. RAG(Retrieval-Augmented Generation)를 통한 생성형 AI의 고급 활용
RAG는 생성형 AI의 성능을 한 단계 높이는 기술입니다.이 단순히 방대한 양의 정보를 여과없이 챗GPT등 의 ai로 직접 분석하고 산출하는것이 아니라
정보 필터링을.거치도록 ai에게 바로 질무하기전 어느정도의 정보와 조건을 두는것이죠. 제약된 정보나 프롬프트 조건을. 둠으로써 훨씬 빠르고 관련성 높고 정확한 정보를 설치한뒤 AI에게 이를 거쳐 학습후 데이터를 구성하는방식입니다. RAG라는 이러한 방식과 기술을 통해 AI는 더 정확하고 맥락에 맞는 정보를 제공할 수 있게 됩니다.
Retrieval Augmented Generation (RAG)은 대형 언어 모델(LLM)의 일반 지식과 특정 정보 체계를 합쳐서, 사용자의 질문에 딱 맞는 정확하고 신뢰할 수 있는 답을 만들어내는 기술입니다. RAG는 이렇게 구성되어 있어요
- 데이터 수집: 필요한 데이터를 모아요 (사용자 매뉴얼, 제품 데이터베이스 등).
- 데이터 청크화: 긴 문서를 작게 나눠서 각 부분이 특정 질문에 답할 수 있도록 해요.
- 문서 임베딩: 텍스트 데이터를 숫자로 바꿔서 쿼리와 관련된 문서를 매칭해요.
- 사용자 질의 처리: 사용자의 질문을 임베딩으로 변환한 후, 가장 비슷한 청크를 찾아요.
- LLM을 통한 응답 생성: 검색된 청크와 질문을 언어 모델에 입력해서 답을 만들어내요.
RAG의 주요 특징
- 기존 지식 베이스와 실시간 정보를 결합
- 맥락을 고려한 정확한 답변 생성
- 정보의 출처 추적 가능
RAG 활용 사례
- 고객 서비스 챗봇: 기업 특화 정보를 바탕으로 정확한 답변 제공
- 개인화된 학습 도구: 학습자의 수준과 관심사에 맞는 콘텐츠 제공
- 법률 및 의료 분야 지원: 최신 판례나 의학 정보를 반영한 전문적 조언 제공
RAG 기술은 생성형 AI의 신뢰성과 유용성을 크게 향상시키고 있으며, 앞으로 더 많은 분야에서 활용될 것으로 예상됩니다.
생성형 AI 종류 시리즈의 결론
지금까지 우리는 생성형 AI의 사례, 그리고 다양한 측면을 살펴보았습니다. 음성 합성, 이미지 생성, 비디오 편집, 그리고 고급 리서치 도구에 이르기까지 AI 기술은 우리의 창작과 업무 방식을 혁신적으로 변화시키고 있습니다.
앞으로도 AI 기술은 계속 발전할 것이며, 이를 효과적으로 활용하는 능력이 중요해질 것입니다. 여러분도 이러한 도구들을 직접 사용해보며, 자신의 업무나 창작 활동에 어떻게 적용할 수 있을지 고민해보시기 바랍니다.
Joas 의 생성형 AI 종류를 소개하는 시리즈는 아직 끝나지 않았습니다. 다음 시리즈에서는 더 심화된 AI 활용 기법과 최신 트렌드에 대해 다루도록 하겠습니다. 많은 관심 부탁드립니다!
JOAS 생성형 AI 종류 시리즈
생성형 AI 종류 1편
생성형 AI 종류 2편
픽토리 (Pictory) 사용 리뷰 및 방법 설명