Deep Research

 

OpenAI Deep Research: 4분 안에 핵심 기능 파악 및 활용법 (프롬프트 30단계 가이드)

OpenAI가 새롭게 출시한 Deep Research 기능은 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 특정 주제에 대한 심층적인 연구를 수행할 수 있도록 지원하는 강력한 도구입니다. 본 글에서는 Deep Research의 핵심 기능과 다양한 활용 사례를 살펴보고, 효과적인 프롬프트 작성 및 활용법을 30단계로 자세히 안내합니다.

1. OpenAI Deep Research란 무엇인가?

Deep Research는 OpenAI의 최신 모델을 기반으로 구축된 기능으로, 사용자가 제공한 프롬프트를 기반으로 웹에서 수백 개의 참고 자료를 수집하고 분석하여 보고서를 생성합니다. 이 기능은 유료 사용자(Pro, Plus, Teams)에게 제공되며, 특히 다음과 같은 분야에서 유용하게 활용될 수 있습니다.

• 과학 및 공학: 복잡한 연구 주제에 대한 심층적인 분석 및 보고서 생성
• 프로그래밍: 새로운 기술 학습, 코드 생성, 문제 해결
• 교육 콘텐츠 제작: 초보자를 위한 맞춤형 가이드 생성

2. Deep Research의 핵심 기능

• 심층적인 웹 검색: 수백 개의 참고 자료를 수집하여 분석
• 보고서 자동 생성: 수집된 정보를 기반으로 결론을 포함한 보고서 자동 생성
• 질문 명확화: 필요한 경우 사용자에게 추가 정보를 요청하여 질문을 명확화
• Chain of Thought 추론: 공식 문서, 블로그 등 다양한 출처를 분석하여 체계적인 답변 제공
• Humanity's Last Exam 최고 점수 획득: LLM 성능 평가 시험에서 높은 점수를 획득하여 뛰어난 성능 입증

3. Deep Research 활용법: 30단계 가이드

다음은 Deep Research를 효과적으로 활용하기 위한 30단계 가이드입니다.

1단계: Deep Research 사용 가능 여부 확인

OpenAI 계정이 Pro, Plus, Teams 등 유료 플랜에 가입되어 있는지 확인합니다.

2단계: 연구 주제 선정

Deep Research를 활용하여 연구할 주제를 선정합니다. (예: "최고의 프로그래밍 언어")

3단계: 명확하고 구체적인 프롬프트 작성

연구 주제에 대한 명확하고 구체적인 프롬프트를 작성합니다.

• 예시: "웹 개발 분야에서 초보자가 배우기 가장 좋은 프로그래밍 언어는 무엇인가? 객체 지향 프로그래밍, 프런트엔드 개발, 백엔드 개발을 모두 고려하여 장단점을 비교 분석하고, 학습 자료 및 커뮤니티 지원 정보를 제공해줘."

4단계: Deep Research 실행

작성한 프롬프트를 Deep Research에 입력하고 실행합니다.

5단계: 추가 정보 요청 응답

Deep Research가 추가 정보를 요청하는 경우, 필요한 정보를 제공하여 질문을 명확화합니다.

• 예시: "최고"의 의미를 묻는 질문에 "학습 용이성, 취업 가능성, 생산성 등을 고려한 종합적인 평가"라고 답변합니다.

6단계: 보고서 생성 과정 모니터링

Deep Research가 웹 검색, 자료 분석, 보고서 작성 과정을 진행하는 동안 화면을 주시합니다.

7단계: 보고서 검토 및 분석

Deep Research가 생성한 보고서를 꼼꼼하게 검토하고 분석합니다.

8단계: 보고서 내용 검증

보고서에 제시된 정보의 출처를 확인하고, 신뢰할 수 있는 정보인지 검증합니다.

9단계: 추가 정보 요청 (필요시)

보고서 내용이 불충분하거나 추가 정보가 필요한 경우, Deep Research에 추가적인 검색 및 분석을 요청합니다.

10단계: Deep Research의 한계 인식

Deep Research가 항상 정확하고 완전한 정보를 제공하지 않을 수 있다는 점을 인지합니다.

11단계: 개인 웹사이트 피드백 요청 (실패 사례)

Deep Research를 사용하여 개인 웹사이트에 대한 피드백을 요청하는 것은 효과적이지 않을 수 있습니다.

• 예시: "내 웹사이트 [웹사이트 주소]에 대한 웹 디자인 및 콘텐츠 개선 방안을 제시해줘."

12단계: 개인 웹사이트 피드백 요청 실패 원인 분석

Deep Research가 특정 웹사이트에 대한 분석 능력이 부족하거나, 웹사이트 관련 데이터 접근에 제한이 있을 수 있다는 점을 고려합니다.

13단계: 교육 콘텐츠 제작 활용 (성공 사례)

Deep Research를 사용하여 교육 콘텐츠 제작에 필요한 정보를 수집하고, 가이드를 생성하는 것은 매우 효과적입니다.

14단계: 초보자를 위한 가이드 생성

Deep Research에게 특정 기술 또는 도구를 사용하여 초보자를 위한 가이드를 생성하도록 요청합니다.

• 예시: "Next.js를 사용하여 웹사이트를 처음부터 만드는 방법을 초보자를 위해 자세히 설명하는 가이드를 만들어줘."

15단계: 노코드 플랫폼 가이드 생성

Deep Research를 사용하여 노코드 플랫폼 사용법에 대한 가이드를 생성하도록 요청합니다.

• 예시: "Wick Studio를 사용하여 웹사이트를 만드는 방법을 단계별로 설명하는 가이드를 만들어줘."

16단계: 특정 주제에 대한 JavaScript 코드 생성

Deep Research에게 특정 주제에 대한 JavaScript 코드를 생성하도록 요청합니다.

• 예시: "영화 매트릭스에서 영감을 받아 글자가 위에서 아래로 떨어지는 효과를 JavaScript로 구현하는 코드를 만들어줘."

17단계: 생성된 코드 테스트

Deep Research가 생성한 코드를 실제로 테스트하여 작동 여부를 확인합니다.

18단계: 엣지 케이스 고려

Deep Research가 생성한 코드가 다양한 상황에서 제대로 작동하는지 엣지 케이스를 고려하여 테스트합니다.

19단계: 코드 최적화

Deep Research가 생성한 코드를 최적화하여 성능을 향상시킵니다.

20단계: 코드 문서화

Deep Research가 생성한 코드에 대한 문서(주석)를 추가하여 다른 개발자들이 이해하기 쉽도록 합니다.

21단계: Deep Research를 통한 학습 주제 선정

Deep Research를 사용하여 학습할 주제를 선정하고, 관련 정보를 수집합니다.

22단계: 학습 목표 설정

Deep Research를 통해 얻은 정보를 바탕으로 구체적인 학습 목표를 설정합니다.

23단계: 학습 계획 수립

Deep Research를 활용하여 학습 계획을 수립하고, 학습 자료를 수집합니다.

24단계: Deep Research를 활용한 튜토리얼 제작

Deep Research를 활용하여 특정 기술 또는 도구 사용법에 대한 튜토리얼을 제작합니다.

25단계: Deep Research를 활용한 문제 해결

Deep Research를 활용하여 코딩 문제 해결에 필요한 정보를 검색하고, 해결 방안을 찾습니다.

26단계: Deep Research를 활용한 코드 검토

Deep Research를 활용하여 자신이 작성한 코드에 대한 코드 검토를 수행하고, 개선점을 찾습니다.

27단계: Deep Research를 활용한 최신 기술 트렌드 파악

Deep Research를 활용하여 프로그래밍 분야의 최신 기술 트렌드를 파악하고, 학습 계획에 반영합니다.

28단계: Deep Research를 활용한 면접 준비

 

the prompts, presented in an orderly manner:

1. (To Deep Research - Example 1): "What is the best programming language?" [Used to test general knowledge and demonstrate open-ended queries]
2. (Follow-up clarification requested by Deep Research): "What do you mean by best?" [Demonstrates AI seeking clarification]
3. (Follow-up clarification requested by Deep Research): "What are you learning to do - web development, data science, game development, maybe looking for a job, or just to learn?" [Demonstrates AI seeking specific context]
4. (To Deep Research - Example 2): (Implied: User provides website URL and asks for feedback). The implied prompt is something like, "Give me feedback on my website to see what recommendations it might have for web design or content.” [Used to test website feedback and is shown to be ineffective]
5. (To Deep Research - Example 3): (Implied: User asks to build a website from scratch as a beginner using Next.js). A reconstruction of the request: "Help me build a website from scratch as a beginner using Next.js." [Used to test educational content creation]
6. (To Deep Research - Example 4): (Implied: User asks to build something on the no-code platform Wick Studio). Implied: "Help me build something on the no-code platform Wick Studio." [Used to test no-code application guidance]
7. (To Deep Research - Example 5): (Implied: User asks to write a JavaScript function that works a little bit like the Matrix making characters fall from the screen). Implied: "Write a JavaScript function that works a little bit like the Matrix making characters fall from the screen." [Used to test programming code generation]
8. (To Deep Research - From OpenAI Explanation): "IOS and Android adoption rates" [An example of the explanation of a nuance and specific information]
9. (To Deep Research - From OpenAI Explanation): "Trying to find a TV show they watched a long time ago with a few bits of information about what was in there" [An example of the explanation of a nuance and specific information]
10. (To Deep Research - From OpenAI Explanation): "UX example to help find evidence that show buttons with icons and labels are more usable than buttons without labels or labels and icons" [An example of the explanation of a nuance and specific information]

Key Observations:

• Implied vs. Explicit: Many prompts are implied from the context. The presenter describes what they asked, rather than showing the exact text.
• Emphasis on Open-Ended Questions: The feature seems designed for complex, nuanced inquiries that require research and synthesis.
• Clarification as a Feature: The AI's ability to ask clarifying questions is highlighted as a strength.
• Varying Success: The video demonstrates that Deep Research is not universally effective. It excels at some tasks (generating guides) but struggles with others (providing website feedback).

 

Here's the final, definitive listing of prompts extracted from the transcript:

1. (To Deep Research): "What is the best programming language?"
2. (Deep Research to User - Clarification): "What do you mean by best?" [The AI seeks clarification on the prompt]
3. (Deep Research to User - Clarification): "What are you learning to do - web development, data science, game development, maybe looking for a job, or just to learn?" [The AI seeks further contextual information]
4. (To Deep Research - Implied): "Give feedback on my website to see what recommendations it might have for web design or content." [The video describes the user's intent; the implied prompt is to get feedback on their existing website]
5. (To Deep Research - Implied): "Help me build a website from scratch as a beginner using Next.js." [A test of the tool's ability to create educational content]
6. (To Deep Research - Implied): "Help me build something on the no-code platform Wick Studio." [Exploration of no-code platform guidance]
7. (To Deep Research - Implied): "Write a JavaScript function that works a little bit like the Matrix making characters fall from the screen." [A code generation task]