LLM 사용하는 방법 - 4 딥 리서치

유튜브 <How I use LLMs, Andrej Karpathy> 참고하여 작성했습니다.

🧠 딥 리서치 (Deep Research)

✅ 개념

• 인터넷 검색 + 사고 능력(Thinking)을 결합
• GPT-4 Pro, Perplexity, Grok 등 일부 고급 요금제에서 제공
• 모델이 수십 분간 인터넷을 탐색하고, 생각하고, 요약 리포트를 작성
  

grok 3 deep research example

🛠 작동 방식

1. 사용자가 깊은 질문 입력 (예: "Ca-AKG의 효능과 메커니즘 알려줘")
   [Deep research] 버튼을 눌러서 활성화 가능 
2. 모델이 관련 키워드로 다양한 검색 수행
3. 논문, 기사, 위키 등을 기반으로 이해하고 요약
4. 긴 보고서 형태로 결과 제공, 보통 5~10분 소요
5. 출처(논문, 웹문서 등) 함께 제공

 

💡 활용 예시

• 건강 성분 분석: "Ca-AKG는 왜 longevity mix에 들어가 있나요?"
• 제품 비교 분석: "Brave와 Arc 중 어떤 브라우저가 더 개인정보 보호에 유리한가요?"
• 최신 기술 트렌드: "미국 내 주요 LLM 연구소 정리해줘 (이름, 자금, 규모 포함)"
• 생명과학 논문 요약: "DNA 기반 LLM 연구 요약해줘"

 

⚠️ 주의사항

• 내용이 완벽히 정확하진 않음 → 항상 직접 출처 확인 필요
• 일부 정보 누락, 해석 오류, 숫자 오류 가능
• "첫 초안" 또는 "자료 조사 출발점"으로 생각하는 게 안전

 

🧠 딥 리서치 모델별 체감 비교

1. ChatGPT (GPT-4 Pro with Deep Research)

💬 “가장 완성도 높고, 읽기 좋고, 논리적이다”

• 장점:
  • 조사 범위가 넓고, 출처가 풍부하게 포함됨
  • 보고서 형식이 깔끔하고 논리적
  • 논문/실험 결과 등을 체계적으로 정리
• 사용자 총평:
• “내가 지금까지 써본 딥 리서치 중 가장 만족스러웠다.
  문장 구성도 부드럽고, 설명도 가장 잘 되어 있다.”

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2. Perplexity (Deep Research 기능 포함)

💬 “빠르지만 다소 얕다”

• 장점:
  • 속도가 빠르고 간단한 검색에는 적합
  • 복수 출처 포함
• 단점:
  • 내용이 비교적 짧고, 깊이는 부족
  • 구조화가 덜 되어 있음
• 사용자 총평:
• “빠르게 개요 잡을 땐 좋지만, GPT-4 Pro만큼 깊이 있게 다뤄주진 않는다.”

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3. Grok (Deep Search로 명명됨)

💬 “인터페이스는 좋지만 내용은 아쉬움도”

• 장점:
  • 인터페이스가 보기 편하고 직관적
  • 조사 과정 로그를 보여줌
• 단점:
  • 일부 내용이 너무 단순하거나 부족
  • GPT-4만큼의 정교함은 없음
• 사용자 총평:
• “UI는 제일 좋아. 하지만 정보 밀도는 GPT보단 낮은 느낌.”