프로젝트 개요

프로젝트 요약:

Deep Think 프로젝트는 오늘날 정보 과포화 사회에 살고 있는 개인들이 소비하는 콘텐츠와 더 깊이 있게 상호작용할 수 있도록 하여 비판적 사고를 향상시키도록 설계되었습니다.

사용자가 뉴스 기사, 블로그 포스트, URL과 같은 정보성 텍스트를 입력하면, 시스템은 생성형 AI를 활용하여 각 문장을 분석하고 근거와 관점을 파악하기 위해 분해하며, 전반적인 내용을 요약하고 저자의 의도를 추론합니다. 이 과정을 지원하기 위해 시스템은 정보를 시각적으로 분류합니다: 통계나 검증된 사실과 같은 객관적 데이터로 뒷받침되는 진술은 녹색으로 표시되고, 해석이나 다양한 관점을 반영하는 진술은 보라색으로 표시됩니다.

사용자는 어떤 문장이든 클릭하여 지원 링크와 대안적 관점을 포함한 추가적인 맥락을 확인할 수 있으며, 이를 통해 표면적인 의미뿐만 아니라 텍스트 뒤에 숨겨진 더 깊은 동기와 함의를 이해할 수 있습니다. 사용자가 여러 각도에서 정보를 고려하도록 장려하고 각 주장의 강도와 주관성을 강조함으로써, Deep Think는 비판적 분석의 습관을 기릅니다.

궁극적으로 이 플랫폼은 사려 깊은 참여를 촉진하고 정보가 수용되고 이해되는 방식의 편향을 줄임으로써 사용자가 더 균형 잡히고 잘 알려진 의견을 형성할 수 있도록 돕는 것을 목표로 합니다.

문제 인식

사회적 문제:

현재 생성형 AI의 발전으로 인해 진위가 불분명한 방대한 양의 정보가 생산되고 있습니다. 이전과 달리 이러한 정보의 대부분은 명확한 출처가 없고, 사실 오류를 포함하며, 종종 오해를 불러일으킵니다.

사람들이 이렇게 많은 콘텐츠를 처리하는 데 압도당하면서 비판적 사고가 약화되어 편향된 관점에 더 취약해집니다. 또한 조작된 정보와 선전이 쉽게 여론을 좌우하여 잘못된 정보와 분열을 초래할 수 있습니다.

왜곡된 정보가 중요한 결정에 영향을 미칠 수 있기 때문에 이는 사회 안정에 심각한 위협이 됩니다. 이러한 문제들이 해결되지 않으면 정부와 사회가 거짓되거나 오해를 불러일으키는 데이터를 바탕으로 잘못된 선택을 할 수 있습니다.

따라서 디지털 시대에 잘못된 정보의 부정적 영향을 완화하기 위해 정보를 검증하고, 미디어 리터러시를 촉진하며, 비판적 사고를 장려하는 전략을 개발하는 것이 중요합니다.

혁신과 독창성

우리 프로젝트의 차별점:

"Deep Think"는 종종 방대한 검색과 신중한 프롬프트 작성을 요구하여 시간이 많이 소요되고 비효율적인 기존의 웹 검색과 생성형 AI에 비해 상당한 장점을 제공합니다. 이를 해결하기 위해 "Deep Think"는 URL이나 텍스트 입력만으로 콘텐츠를 빠르게 요약하고, 저자의 의도를 파악하며, 핵심 포인트를 분석하고, 참고 자료를 제공하여 프로세스를 간소화합니다.

핵심 기능은 색상 코드 시스템으로, 사용자가 사실적 정보와 주관적 주장을 시각적으로 구별할 수 있게 합니다. 또한 웹 크롤링과 생성형 AI를 활용하여 "Deep Think"는 각 문장에 대해 다양한 관점과 관련 소스를 제시함으로써 비판적 사고를 향상시킵니다. 이는 사용자가 정보와 더 효과적으로 상호작용하고, 편향되거나 거짓된 콘텐츠에 오도될 위험을 줄이는 데 도움이 됩니다. 궁극적으로 "Deep Think"는 정보 리터러시를 촉진하고 사용자가 오늘날의 디지털 환경에서 더 정확한 정보에 기반한 결정을 내릴 수 있도록 역량을 강화합니다.

통찰과 개발

학습 과정:

이 프로젝트를 통해 우리는 API 문서를 철저히 이해하는 것의 중요성과 생성형 AI에서 프롬프트 엔지니어링의 어려움을 배웠습니다. 효과적인 시스템 프롬프트를 설계하는 것은 기술적 이해뿐만 아니라 명확한 논리와 의사소통 기술을 필요로 했습니다. 또한 생성형 AI가 항상 신뢰할 수 있거나 모든 작업에 적합하지는 않으며, 이를 실제 서비스에 통합하려면 유연하고 적응적인 접근 방식이 필요하다는 것을 깨달았습니다. 이러한 경험들은 실제 개발 환경에서 AI와 작업하는 방법에 대한 더 깊은 이해를 개발하는 데 도움이 되었습니다.

개발 과정:

개발 중 여러 과제에 직면했습니다. 생성형 AI 서비스가 브라우저에서는 잘 작동했지만, API는 종종 정책적 제한이 있었습니다. 예를 들어, Perplexity의 API는 웹 스크래핑을 지원하지 않아서 Python 스크래핑 라이브러리를 사용하여 맞춤형 솔루션을 구축했습니다. 데이터 볼륨이 증가하면서 API 응답 시간이 우려사항이 되었으며, 일부 요청은 60초 이상 소요되었습니다. 향후 프로젝트에서 성능을 개선하기 위해서는 비동기 처리 구현이 중요할 것이라는 것을 깨달았습니다. 작업 추적을 위해 Jira를, 문서화를 위해 Notion을, 버전 관리를 위해 GitHub을 사용했습니다. Git Flow와 애자일 프로세스를 따르는 것이 개발을 간소화하고 팀 협업을 향상시키는 데 도움이 되었습니다. 정기적인 회의와 코드 리뷰를 통해 일관성을 보장하고 문제를 빠르게 해결할 수 있었습니다.

GitHub: https://github.com/Deep-Think-ProjectLearning Journey: