회의나 메모를 위해 N사의 클로바노트를 사용하시는 분들이 많이 계실거라고 생각합니다.
기술 세미나가 있어서 녹취를 허락 받고, N사의 클로바노트를 통해 녹음 후 노트를 뽑아 봤는데요. 아쉽게도 퀄리티가 생각보다 좋지 않았습니다. 강연자의 목소리 크기나 녹음 환경 등은 문제가 되지 않았지만, 기술적인 용어나 영어 단어 등이 섞여있으면 텍스트를 정확하게 생성하지는 못하는 것 같았습니다. 그래서 chatGPT가 언어 관련된 테스크는 잘 처리해주니 한 번 시켜보기로 마음먹었습니다.
그러나 결과는 실. 패.
코드 인터프리터에 클로바노트에서 추출한 텍스트 파일을 업로드하고, 오타 교정, 문맥에 맞게 문장 수정 등을 요청했습니다.
아쉽게도 자연어 처리 기술을 바로 적용하지는 못한다고 하네요.
결과를 확인해보니 만족스럽지 않았습니다. 그래서 추가적인 내용을 가이드 했습니다.
여러 번의 iteration을 돌았지만, 그래도 만족스럽지 않아 몇 가지 가이드를 더 줬습니다.
파일을 길이가 균일하게 5단락으로 나눈다.
내가 직접 앞부분 수정한 파일(인간 개입)과 원본을 같이 업로드하여 변경 규칙을 찾도록 가이드 한다.
앞에 나눈 5개의 단락을 변경 규칙을 적용하여 수정한다.
하나의 글로 합친다.
다운로드 링크 제공
꽤 잘 될 것 같았지만..?
GPT가 돌린 Python 코드를 보면 단순하게 규칙 베이스로 문제를 해결하려 하고 있었습니다. 즉, 제가 처음에 준 가이드를 가지고 생각을 확장하지 못하고, 그 규칙에서만 문제를 해결하려다 보니 당연히 좋은 결과를 얻지 못하는 것이었습니다.
그래서 코드 인터프리터를 사용하지 않고, 노가다로 chat에 직접 메시지를 쳐서 LLM 모델의 힘을 빌려서 문제를 풀게하니 조금은 더 나은 결과를 주었습니다. 다만 오래 걸릴뿐…
이런 식이죠.
코드 인터프리터로 텍스트 파일을 올리고 LLM 모델을 활용해서 교정을 해주면 좋을텐데요. 아쉽지만… 저의 클로바노트 업그래이드 사례는 여기까지였습니다.
읽어주셔서 감사합니다.