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AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
SpanSearch는 연구자나 분석가를 위해 설계된 새로운 정보 검색 방식으로, 단순히 요약만 제공하는 기존 방식의 한계를 극복합니다. 사용자가 직접 데이터 소스를 지정하고 전체 내용을 읽은 후, 구체적인 단락까지 돌아가며 근거 기반의 보고서를 작성할 수 있게 합니다.
AI 자동 생성 콘텐츠
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원문 바로가기탭을 열 개 이상 열고, 요약을 복사하고, 그래도 제출할 수 있는 결론을 만들지 못하는 경우—이런 때는 검색 실력이 부족하기보다, 사용하고 싶은 소스가 같은 검색에 올라가지 않거나, 페이지가 단편적인 내용만 읽히거나, 작성한 문장이 원문과 일치하지 않는 경우가 더 많다. SpanSearch는 연구자나 분석가를 위해 설계되었으며, 먼저 데이터 소스를 지정하여 전체를 읽은 후, 판단을 구체적인 단락까지 되돌려 보고서를 작성할 수 있다. 자료실에서는 그림 수정이나 구조 분해 작업도 가능하다. 아래에서는 세 가지 구체적인 작업을 통해 실제 사용법과 적합한 사람, 시작 방법을 설명한다.
지식 노동에서 흔히 발생하는 실패는 '0건'이 아니라, 건수가 너무 많아 근거가 얕은 경우다. 검색 엔진은 제목과 스니펫을 내보내고, 대화 모델은 매끄러운 장문(長文)을 내보낸다. 부족한 것은 사내 문서나 니치한 사이트를 같은 검색에 포함시키는 것, 결론을 요약이 아닌 전체 내용에 두는 것, 중요한 판단을 원문의 단락까지 클릭할 수 있게 하는 것이다.
질문이나 작업을 내면, 선택한 데이터 소스 내에서 검색하고, 페이지를 열어 전체 내용을 읽으며, 대조 가능한 연구 보고서를 만든다. 연구 전에 에이전트가 접근할 소스를 직접 결정한다. 끝난 후의 결론은 원문의 구체적인 단락으로 돌아간다. 대화, 문서, 첨부 파일, 사용자 지정 데이터 소스는 기본적으로 현재 사용 중인 기기에 남아 있다.
| 정말 막히는 부분 | SpanSearch의 처리 방식 |
|---|---|
| 롱테일(Long-tail)과 사적 영역(私域) 콘텐츠가 표준 커넥터에 올라가지 않음 | 브라우저 커넥터를 통해 자주 사용하는 사이트나 앱을 데이터 소스로 넣고, 연구 전에 범위를 직접 지정한다. |
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내장된 소스는 범용 검색, 커뮤니티, 개발자, 학술, 백과사전, 금융, 비디오 등이다. 사용자 지정 데이터 소스(검색 결과 페이지, 상단/피드, 단일 문서 링크)도 만들 수 있으며, 이는 '학술', '개발자', '커뮤니티', '금융' 같은 집합으로 묶을 수 있다. 로그인이 필요한 사이트(예: Zhihu, LinkedIn)는 현재 브라우저에 이미 있는 세션으로 열린다. 제품에 계정과 비밀번호를 입력할 필요가 없다.
다음과 같은 사람이 더 잘 맞는 경향이 있다.
한 번의 연구가 장문으로 멈출 필요는 없다. 보고서가 자료실에 들어간 후, 문서, 마인드맵, 화이트보드, 이미지로 변환할 수 있다. 제출 방식에 맞게 조정하는 것이다.
| 형태 | 해결하는 업무 문제 | 가능한 것 |
|---|---|---|
| 문서 | 연구 보고서와 메모를 원문에 맞춰 정리 | 본문의 구조와 표현을 수정한다. 결론 옆에서 인용과 소스를 열고, 독서 모드/번역/요약을 본 후 채택할지 결정한다. 전체 폭과 글자 크기를 변경할 수 있다. Markdown 내보내기, 인쇄 미리보기 경유 PDF |
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대화로
누렇게 변색되고 상처가 많은 오래된 사진을 넣고, '이미지 수정'으로 고칠 부분을 적는다(접힌 자국 제거, 밝기 추가, 인물의 오관은 유지 등). 말한 부분만 고친다. 간판 글자가 다르거나 한쪽 구석을 다른 것으로 바꿀 때는 '부분 재작화': 프레임을 그림 안에 놓고, 고치는 방법을 적는다. 완전히 새로운 화면이 필요할 때는 '이미지 생성'하고 스타일(사진, 일러스트, 수채화, 유화, 애니메이션, 스케치, 영화풍, 사이버펑크, 팝)을 지정한다. 필요하다면 비율과 화질도 바꿀 수 있다. 표시를 잘못했다면 '표시 지우기'. 이미지 자체는 남아있다.
대화로 그림 한 장이라고 직접 말해도 좋다. 끝나면 자료실에서 다음 것을 고친다. 내보내기는 이미지로 복사하거나 PNG 다운로드한다.
논문을 읽고도 논증의 사슬이 남지 않을 때는, 선형적인 장문이 계층을 담아내기 어려울 때가 많다. 질문, 방법, 실험, 한계가 같은 요약에 밀어 넣어져 있다. PDF를 첨부하거나 커스텀 데이터 소스의 단일 문서로 대화에 올린다(단일 파일은 10MB까지). 더 이상 논문 리뷰가 아니라, 마인드맵 한 장임을 명시한다. 근간은 논문 제목이나 핵심 명제이다. 아래에는 질문의 정의, 방법, 데이터와 실험, 결과, 한계와 향후를 배치한다. 필요하다면 주요 노드에 주석, 태그, 관계선을 추가한다.
