우리는 구조화된 다회차 대화(multi-turn conversations)를 사용하여 연구자가 논문의 개요를 작성하고, 초안을 잡고, 다듬는 것을 돕는 경량 학술 글쓰기 어시스턴트를 구축하고 있습니다. 이는 전적으로 Oxlo.ai에서 실행되며, 단일 Python 스크립트로 논문 정교화부터 인용 형식 지정까지 모든 것을 처리합니다.

필요한 사항

• Python 3.10 이상
• https://portal.oxlo.ai에서 발급받은 Oxlo.ai API 키
• pip install openai로 설치된 OpenAI SDK

1단계: Oxlo.ai 클라이언트 설정

먼저 Oxlo.ai의 엔드포인트(endpoint)를 가리키는 OpenAI 호환 클라이언트를 인스턴스화하고, 짧은 테스트 호출을 통해 연결을 확인합니다.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.oxlo.ai/v1", api_key="YOUR_OXLO_API_KEY")
...

2단계: 시스템 프롬프트(system prompt) 정의

시스템 프롬프트는 모델이 일반적인 채팅 동작 대신 구조와 인용을 강제하는 규율 있는 연구 편집자로서 행동하도록 제한합니다.

SYSTEM_PROMPT = """당신은 학술 글쓰기 어시스턴트입니다. 당신의 임무는 연구자가 명확하고 엄격한 학술 텍스트를 작성하도록 돕는 것입니다.

규칙:
...

3단계: 초안 생성기 구축

이 헬퍼(helper)는 주제, 논문 섹션 및 기타 노트를 입력받아 Oxlo.ai의 추론(reasoning) 능력을 사용하여 구조화된 초안을 반환합니다.

def generate_draft(topic, section, notes=""):
    user_message = f"Topic: {topic}\nSection: {section}\nNotes: {notes}\n\nProduce a structured draft."

...

4단계: 반복적인 개선(iterative refinement) 추가

학술 글쓰기는 논증을 강화하는 과정이 필요하므로, 특정 수정 지침과 함께 현재 초안을 다시 보냅니다.

def revise_draft(draft, instruction):
    user_message = (
        f"Revise the following draft according to this instruction: {instruction}\n\n"
...

5단계: CLI 조립

우리는 주제를 묻고, 개요를 생성하며, 이를 초안으로 확장하고, 사용자가 만족할 때까지 수정 루프(revision loop)에 진입하는 작은 스크립트로 모든 것을 연결합니다.

def academic_writer():
    topic = input("연구 주제를 입력하세요: ")
    print("\n--- 개요 생성 중 ---")
...

실행하기

전체 스크립트를 academic_writer.py로 저장하고, Oxlo.ai API 키를 내보낸(export) 후, python academic_writer.py를 실행하세요. 아래는 실행 예시입니다.

$ python academic_writer.py
연구 주제를 입력하세요: 저자원 환경에서의 임상 NLP를 위한 연합 학습 (Federated learning)

...

다음 단계

실제 PDF 발췌문을 컨텍스트 창(context window)에 주입하는 검색 파이프라인(retrieval pipeline)을 연결하거나, 다국어 초안 작성을 위해 Oxlo.ai의 Qwen 3 32B로 전환하여 이 어시스턴트를 확장할 수 있습니다. Oxlo.ai는 토큰 기반 과금(token-based metering) 대신 요청 기반 과금(request-based pricing) 방식을 사용하므로, 긴 소스 자료를 컨텍스트에 채워 넣어도 기존 제공업체들처럼 비용이 급격히 증가하지 않습니다. 자세한 내용은 https://oxlo.ai/pricing을 참조하세요.