커리어 전환 스터디 2주차 주제는 딥 리서치와 노트북LM이었습니다. 이 중에서 제가 가장 많이 쓰는 딥리서치에 대해 조사하고 정리한 내용을 공유해봅니다. 비교적 더 많은 자료가 공개된 OpenAI의 딥리서치를 기준으로 작성했지만, 핵심 내용은 스터디에서 진행한 Gemini 딥리서치와 큰 차이가 없습니다. 활용에 참고가 되시면 좋겠습니다.
딥 리서치란 무엇인가요?
딥 리서치(Deep Research)는 OpenAI, Gemini, Claude 등에 있는 리서치 에이전트입니다.
보고서 생성, 경쟁사 분석과 같은 복잡한 작업을 위해 인터넷에서 다단계 리서치를 실행합니다.
복잡한 다단계 리서치 작업을 일반적인 사람이 필요로 하는 시간보다 훨씬 적은 시간에 실행하도록 설계되었으며, 몇 시간이 걸리던 작업을 몇 분 안에 완료합니다. 따라서 광범위하고 복잡한 웹 검색이 필요한 작업에 특히 유용합니다. OpenAI의 딥리서치는 o3 모델(2025년 7월20일 기준)을 기반으로 합니다. Plus, Team, Enterprise, Edu 사용자의 경우 월 25번, Pro 사용자의 경우 월 250번 사용 가능하며, 무료 사용자는 o4-mini기반의 경량화 모델을 월 5회 사용 가능합니다. 또한 유료 사용자도 사용 한도에 도달하면 경량화 모델로 전환됩니다.
딥 리서치는 어떤 문제를 해결하나요?
딥 리서치는 사람들이 하는 것보다 훨씬 빠르게 복잡한 다단계 리서치 작업을 수행하여 몇 시간 걸리던 작업을 몇 분으로 줄여줍니다. 정교한 계획과 필요한 검색 쿼리를 찾아내므로 광범위하고 복잡한 웹 검색이 필요한 작업에 유용합니다.
핵심 프로세스는 검색 + 분석 + 종합으로, 이는 보고서 생성, 인사이트, 실행 계획으로 이어집니다. 수백 개의 온라인 소스를 사용하여 이 작업을 수행할 수 있습니다.
딥 리서치 활용 예시
딥 리서치는 특히 다음을 필요로 하는, 일반적으로 사람이 수많은 시간을 들여야 하는 작업에 탁월합니다.
여러 정보 소스 통합
복잡한 데이터의 심층 분석
잘 문서화된 보고서 생성
다단계 리서치 프로세스 (계획, 찾기, 브라우징, 추론, 분석, 종합 포함)
방대한 양의 정보 처리, 이해 및 추론
딥 리서치는 언제 사용해야 하나요?
딥 리서치는 여러 분야에 걸쳐 전문적인 정보를 깊이 찾아봐야 하는 작업일 때, 실시간 정보에 대한 광범위한 리서치와 해당 정보에 대한 신중하고 깊은 이해가 필요한 경우에 적합합니다.
딥 리서치 사용 팁
프롬프트 작성 팁
명확하고 구체적인 지시: 어떤 걸 원하는지 구체적으로 알려주는 게 중요합니다.
질문을 무시하지 말고 명확히 하세요: 모델은 불확실한 부분에 대해 질문합니다. 질문에 꼼꼼하게 답변하면 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. - Gemini의 경우 계획을 꼼꼼하게 확인하고 수정하세요.
키워드는 많은 도움이 됩니다: 모델은 사람처럼 키워드를 이용해서 웹 검색을 합니다. 가능한 정확한 용어로 많이 제공하세요. 브랜드, 기술 용어, 제품 이름등이 많은 도움이 됩니다.
명확한 동사를 사용하세요: 딥 리서치는 사용자의 지시를 따르도록 훈련되었습니다. "비교", "제안", "권장", "보고"와 같은 동사는 작업과 원하는 출력을 이해하는 데 도움이 됩니다.
출력 형식: 원하는 형식이 있다면 지시하세요. 예를 들어, 어떤 종류의 보고서, 형식, 포함할 섹션, 또는 테이블이 필요한지 등입니다.
파일을 컨텍스트로 업로드: PDF와 같은 파일을 추가하여 모델을 안내하고 중요한 컨텍스트를 제공하세요. 특히 매우 기술적인 주제나 모델이 잘 모를 수 있는 정보에 유용합니다
출처 확인 및 정보 검증: 항상 직접 출처를 확인하세요. 모델은 여전히 실수를 할 수 있으며, 권위 있는 정보와 추측을 구별하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.
딥 리서치와 AI 웹 검색의 차이점
딥 리서치와 AI 웹 검색 기능의 가장 큰 차이점은 강화 학습된 별도의 모델을 사용한다는 점입니다. 모델은 딥 리서치의 중요한 기능인 복잡한 추론 및 다단계 리서치 작업을 수행하도록 특별히 설계되었습니다. 그래서 OpenAI에서도 별도의 벤치마크 결과를 비교할 수 있도록 제공합니다. https://openai.com/index/introducing-deep-research/
딥 리서치의 한계
딥 리서치는 강력한 도구이지만, 여전히 개선이 필요한 몇 가지 영역이 존재합니다.
첫째, 기술 및 특정 분야 정보의 종합 능력 향상이 필요합니다. 현재로서는 모델이 전문적인 정보나 특정 도메인의 지식을 통합하고 정리하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 따라서 이러한 유형의 리서치를 수행할 때는 가능한 한 관련 참고 자료를 함께 제공해 주시면 더욱 정확하고 심층적인 결과를 얻을 수 있 습니다.
둘째, 환각 현상(Hallucination)의 감소가 중요합니다. 딥 리서치는 여전히 부정확하거나 사실과 다른 정보를 생성할 가능성이 있으며, 공신력 있는 정보와 단순한 소문을 명확히 구분하는 데 한계가 있습니다. 따라서 제공되는 정보의 신뢰성을 사용자께서 직접 확인하시는 것이 권장됩니다.
셋째, 다양한 분야에서의 결과 일관성 및 정보 결합 능력 강화가 필요합니다. 특정 산업이나 분야에 따라 리서치 결과의 품질에 차이가 발생할 수 있으며, 이질적인 유형의 정보를 효과적으로 통합하여 분석하는 데 어려움이 있을 수 있습니다.
결론 및 활용 전략
결론적으로, 딥 리서치는 방대한 온라인 정보를 신속하게 수집,분석,종합해 깊이 있는 인사이트를 제공하는 강력한 도구입니다. 하지만 그 결과를 맹신하기보다, 핵심 출처를 직접 확인하고, 도메인 전문가의 시각으로 교차 검증하며, 목적과 맥락에 맞게 재해석하는 과정을 거칠 때 비로소 리서치의 가치가 극대화됩니다.
