[8기 프롬프트] 스콧 애덤스 추천 심리학 용어 정리 자동화하기(Few-shot, ReAct, Template 복합적 사용)

밴더빌트 아저씨의 강의가 벌써 중반부에 들어섰다. 이번 주 배운 내용은 프롬프팅 기법과 패턴들이다.

물론 사용하며 조금의 변형은 주었지만 크게는 3가지 기법과 패턴을 사용해보도록 하자.

사용된 학습내용

  • Few-shot Prompting

  • ReAct Prompting

  • Template Pattern


오늘의 목표

  • 스콧 애덤스(Scott Adams)가 추천한 심리학 용어들의 정의와 학술적 사례를 정리

  • 사용하고 있는 옵시디언 메인 볼트에 필요한 양식으로 맞추어 저장


1단계

학술 DB를 연결해야 하기 때문에 몇가지를 테스트해본다. Plugin과 GPTs를 비교해보고 GPTs를 사용하기로 선택하였다. 참고로 논문 DB가 잘 붙어있는 Plugin은 1) Consensus Search, 2) Paperpile, 3) ScholarAI를 추천한다.

오늘은 TypeSet의 ResearchGPT 챗봇과 Consensus의 ResearchGPT 챗봇을 테스트해보았는데 최종적으로는 Consensus 버전으로 선택 완료.

오늘도 역시 스콧 아저씨의 심리학 용어 추천을 이미 정리해놓은 옵시디언 노트에서 시작한다. 참 많이도 추천을 해주셨는데, 잘 정리해두면 나중에 써먹을 일이 많을 듯하다. 언제든 정리하겠다는 의지의 표현으로 모든 용어들을 각각의 노트 제목으로 만들어두었던 예전의 요한이를 격라하기 위해 진행해보자.


엄청나게 많은 용어들이 있지만 정확하게 정의나 의미를 모르는 것도 많다.

ResearchGPT에서는 문헌 출처를 달아주고 정리할 수 있다는 것을 알고 있었기 때문에 바로 내 용건을 말해본다.

관련 문헌 찾아줘. 그리고 아래와 같이 정리해줘. 정리되는 내용은 두 개 이상의 문헌을 참고해줘. 헤딩은 영어로, 용어는 한국어(영어)로 내용 작성은 한국어로 진행해줘. Terminologies를 5개씩 정리해줘. 각각의 Terminology를 markdown 파일로 다운받을 수 있도록 부탁해.


재료를 명확하게 전달하기 위해 기호를 사용한다.

<Terminologies>
- [[가용성 발견법 (Availability heuristic)]]
- [[가용성 폭포 (Availability cascade)]]
- [[역화 효과 (Backfire effect)]]
- [[선택 지지 편향 (Choice-supportive bias)]]
- [[클러스터 착각 (Clustering illusion)]]
- [[확증 편향 (Confirmation bias)]]
- [[일치 편향 (Congruence bias)]]
- [[결합 오류 (Conjunction fallacy)]]
- [[보수성 혹은 퇴행 편향 (Conservatism or Regressive Bias)]]
- [[보수성(베이지언) (Conservatism (Bayesian))]]
- [[대비 효과 (Contrast effect)]]
- [[지식의 저주 (Curse of knowledge)]]
- [[미끼 효과 (Decoy effect)]]
- [[액면가 효과 (Denomination effect)]]
- [[차별성의 편향 (Distinction bias)]]
- [[지속기간 무시 (Duration neglect)]]
- [[공감 간극 효과 (Empathy gap)]]
- [[소유 효과 (Endowment effect)]]
- [[본질주의 (Essentialism)]]
- [[과장된 기대 (Exaggerated expectation)]]
- [[실험자 또는 기대 편향 (Experimenter's or Expectation bias)]]
- [[합의성 착각 효과 (False-consensus effect)]]
- [[기능적 고착화 (Functional fixedness)]]
- [[초점주의 (Focalism)]]
- [[초점 효과 (Focusing effect)]]
- [[프레이밍 효과 (Framing effect)]]
- [[빈도 환상 (Frequency illusion)]]
- [[도박사의 오류 (Gambler's fallacy)]]
- [[어려움쉬움 효과 (Hard-easy effect)]]
- [[사후 과잉 확신 편향 (Hindsight bias)]]
- [[적대적 매체 효과 (Hostile media effect)]]
- [[과도한 가치 폄하 효과 (Hyperbolic discounting)]]
- [[통제의 환상 (Illusion of control)]]
- [[정당성 착각 (Illusion of validity)]]
- [[착각적 상관 (Illusory correlation)]]
- [[충격 편향 (Impact bias)]]
- [[정보 편향 (Information bias)]]
- [[견본 크기 무시 (Insensitivity to sample size)]]
- [[비이성적 상승효과 (Irrational escalation)]]
- [[공정한 세상 가설 (Just-world hypothesis)]]
- [['적을수록 좋다' 효과 (Less-is-better effect)]]
- [[손실 회피 성향 (Loss aversion)]]
- [[루딕/ 헛똑똑이 오류 (Ludic fallacy)]]
- [[단순노출 효과 (Mere exposure effect)]]
- [[화폐 착각 (Money illusion)]]
- [[도덕적 허용 효과 (Moral credential effect)]]
- [[부정성 편향 (Negativity bias)]]
- [[개연성 무시 (Neglect of probability)]]
- [[정상화 편향 (Normalcy bias)]]
- [[관찰자 기대 효과 (Observer-expectancy effect)]]
- [[부작위 편향 (Omission bias)]]
- [[낙관주의 편향 (Optimism bias)]]
- [[타조 효과 (Ostrich effect)]]
- [[결과 편향 (Outcome bias)]]
- [[과신 오류 (Overconfidence effect)]]
- [[파레이돌리아 (Pareidolia)]]
- [[비관주의 편향 (Pessimism bias)]]
- [[계획의 오류 (Planning fallacy)]]
- [[구매 후 합리화 (Postpurchase rationalization)]]
- [[친혁신 편향 (Pro-innovation bias)]]
- [[가확실성 효과 (Pseudocertainty effect)]]
- [[심리적 반항 (Reactance)]]
- [[반사적 평가절하 (Reactive devaluation)]]
- [[최신성 편향 (Recency bias)]]
- [[최신성 환상 (Recency illusion)]]
- [[통제 편향 (Restraint bias)]]
- [[압운의 이성적 설득효과 (Rhyme as reason effect)]]
- [[선택적 인지 (Selective perception)]]
- [[제멜바이스 반사작용 (Semmelweis reflex)]]
- [[선택 편향 (Selection bias)]]
- [[사회적 비교 편향 (Social comparison bias)]]
- [[사회적 바람직성 편향 (Social desirability bias)]]
- [[현상 유지 편향 (Status quo bias)]]
- [[유형화 (Stereotyping)]]
- [[저가산성 효과 (Subadditivity effect)]]
- [[주관적 검증 (Subjective validation)]]
- [[생존 편향 (Survivorship bias)]]
- [[텍사스 명사수의 오류 (Texas sharpshooter fallacy)]]
- [[시간 절약 편향 (Time-saving bias)]]
- [[단위 편향 (Unit bias)]]
- [[친숙한 도로 효과 (Well-traveled road effect)]]
- [[제로리스크 편향 (Zero-risk bias)]]
- [[제로섬 휴리스틱 (Zero-sum heuristic)]]
- [[사회적 편향 행위자 관찰자 편향 (Actor-observer bias)]]
- [[방어적 귀인 가설 (Defensive attribution hypothesis)]]
- [[더닝 크루거 효과 (Dunning-Kruger effect)]]
- [[자기중심적 편향 (Egocentric bias)]]
- [[외적 보상 편향 (Extrinsic incentives bias)]]
- [[포러 효과 (Forer effect)]] / [[바념 효과 (Barnum effect)]]
- [[잘못된 합의 효과 (False-consensus effect)]]


다행히도 토큰이 과하지는 않았다. 이제 양식을 주도록 하자.

단순히 용어를 정리하는 것만으로는 성에 차지 않아서 내가 사용하고 있는 옵시디언 노트의 마크다운 양식으로 정리하도록 한다. 참고로 ChatGPT는 마크다운 언어를 표현하는 것에 아주 익숙하기 때문에 마크다운과 친해지면 좋다.

<Example> - "가용성 발견법 (Availability heuristic).md"
---
tags:
  - 가용성발견법
  - AvailabilityHeuristic
  - tags related to the TERMINOLOGY
MOC: "[[📚 014 Terminologies]]"
---
index:: [[🏷 Research Notes]]
## 가용성 발견법 (Availability heuristic)
#### Informations
- 정의: 가용성 발견법은 특정 정보나 경험이 떠오르기 쉬울수록 그것이 더 흔하거나 중요하다고 인식하는 인지적 편향입니다.
- 예시: 미국 내 약물 사용 증가에 대한 믿음은 실제 감소하는 현상에도 불구하고 가용성 발견법에 의해 증폭될 수 있습니다. 
#### Literature Review
- "ResearchGPT Results"
- "ResearchGPT Results"

Few-shot을 해야하지만 더 작성하기는 귀찮아서 하나의 예시를 넘겨주도록 한다.

추후 옵시디언 노트에서의 정리를 위해 태그도 달아주고, 내가 가지고 있는 목차의 [[📚 014 Terminologies]] 섹션에 연결해주는 파트도 작성한다. 그리고 이건 연구 관련 노트이기 때문에 [[🏷 Research Notes]]라는 인덱스도 달아주면 준비 완료. 본문의 내용을 구성하기 위해 Heading 2, 4를 사용하고 불렛 리스트로 작성한다.

이제 빈 양식도 보여줘야지.

<Template for markdown files>
---
tags:
  - tags related to the TERMINOLOGY
  - tags related to the TERMINOLOGY
  - tags related to the TERMINOLOGY
MOC: "[[📚 014 Terminologies]]"
---
index:: [[🏷 Research Notes]]
## KOREAN TERMINOLOGY (ENGLISH TERMINOLOGY)
#### Informations
- 정의: DEFINITION OF THE TERMINOLOGY
- 예시: EXAMPLES OF THE TERMINOLOGY 
#### Literature Review
- 
-

GPT야 이 내용을 채우면 되는거야. 꼭 약속을 지켜줄거지?

자 기대한 결과는?


흠.. 나름 정리를 하기는 했지만 옵시디언에 사용할 마크다운 Frontmatter가 빠져있다. 가장 중요한 메타데이터를 빼먹다니.

이와중에 다음 일을 하면 되느냐고 묻는 이 친구. 어쩌면 좋을까?

이 양식으로 markdown file을 만들어줬으면 좋겠는데

<Example> - "가용성 발견법 (Availability heuristic).md"

---
tags:
  - 가용성발견법
  - AvailabilityHeuristic
  - tags related to the TERMINOLOGY
MOC: "[[📚 014 Terminologies]]"
---
index:: [[🏷 Research Notes]]
## 가용성 발견법 (Availability heuristic)
#### Informations
- 정의: 가용성 발견법은 특정 정보나 경험이 떠오르기 쉬울수록 그것이 더 흔하거나 중요하다고 인식하는 인지적 편향입니다.
- 예시: 미국 내 약물 사용 증가에 대한 믿음은 실제 감소하는 현상에도 불구하고 가용성 발견법에 의해 증폭될 수 있습니다. 
#### Literature Review
- "ResearchGPT Results"
- "ResearchGPT Results"

<Template for markdown files>
---
tags:
  - tags related to the TERMINOLOGY
  - tags related to the TERMINOLOGY
  - tags related to the TERMINOLOGY
MOC: "[[📚 014 Terminologies]]"
---
index:: [[🏷 Research Notes]]
## KOREAN TERMINOLOGY (ENGLISH TERMINOLOGY)
#### Informations
- 정의: DEFINITION OF THE TERMINOLOGY
- 예시: EXAMPLES OF THE TERMINOLOGY 
#### Literature Review
- 
-


마크다운 양식을 만들어달라고 다시 한 번 요청한다. 과연..?


오. 우선은 성공이다. 옵시디언에 파일을 옮긴 결과는?

좋아. 원한대로 양식은 갖추었다. 하지만 파일명도 내가 제시한 양식에 따르지 않았고 내용도 조금 부족해보여 다시 한 번 요청한다.

수정사항을 요청할게. 파일명은 언더바(_)를 쓰지 말고 아래와 같이 부탁해.

가용성 발견법 (Availability heuristic).md

그리고 본문에 있는 내용이 축약되어 들어가지 않고 다 들어가면 좋겠어.

아래 내용처럼 말이야.

---
tags:
  - 가용성발견법
  - AvailabilityHeuristic
  - 인지적편향
  - 판단적휴리스틱
  - 의사결정
MOC: "[[📚 014 Terminologies]]"
---
index:: [[🏷 Research Notes]]
## 가용성 발견법 (Availability heuristic)
#### Informations
- 가용성 발견법은 사람들이 특정 사건의 빈도나 확률을 판단할 때, 관련된 사례들이 기억 속에서 얼마나 쉽게 떠오르는지에 따라 평가하는 판단적 휴리스틱입니다. 이는 단순한 결정 규칙을 사용하여 모든 정보를 통합하지 않고 판단을 내릴 수 있게 합니다 [(Tversky & Kahneman, 1973)](https://consensus.app/papers/availability-judging-frequency-probability-tversky/2a32b167e9ea51f09dcf8b0c9d6d238c/?utm_source=chatgpt).
- 미국 내 약물 사용 증가에 대한 믿음은 실제로 감소하는 현상에도 불구하고, 사람들이 쉽게 떠올릴 수 있는 정보에 의해 증폭될 수 있습니다. 이는 가용성 발견법의 영향을 보여주는 예시로, 사람들이 기억하기 쉬운 사례들에 기반하여 판단을 내리는 경향을 나타냅니다 [(Eisenman, 1993)](https://consensus.app/papers/drug-usage-united-states-increasing-really-decreasing-eisenman/75c225d5078e5beab42765cea6972cac/?utm_source=chatgpt). 
#### Literature Review
- Tversky & Kahneman (1973): 가용성 발견법을 정의하고, 이 휴리스틱이 사건의 빈도나 확률을 평가하는 방식에 영향을 미치는 방법을 설명합니다. [Link](https://consensus.app/papers/availability-judging-frequency-probability-tversky/2a32b167e9ea51f09dcf8b0c9d6d238c/?utm_source=chatgpt)
- Eisenman (1993): 미국 내 약물 사용에 대한 잘못된 인식을 예로 들어 가용성 발견법의 영향을 설명합니다. [Link](https://consensus.app/papers/drug-usage-united-states-increasing-really-decreasing-eisenman/75c225d5078e5beab42765cea6972cac/?utm_source=chatgpt)


아래는 최종 버전. 원한대로 결과가 나왔다.


자 이제 사용 제한이 풀리는 시간까지 기다려서 만들면 되겠다.

총평

  • 쟁여놓고 언젠가 정리해야지 했던 지식 베이스를 잘 정리한 느낌. 이제 이 내용들 읽으며 공부하고 글쓰고 논문쓰는 일만 남았다.

  • Markdown 파일로 받아내려는 목적에 의해 여기까지 왔지만 파일 다운로드까지 가지 않고, markdown 형식의 텍스트를 받는 것이 효율적인 프로세스로 느껴지기는 한다.

  • 확실히 GPT와 함께 연구하면 읽고 처리할 수 있는 논문과 텍스트의 분량이 늘어나는 것 같다. 절대 논문 읽는 것을 멈추면 안된다. 읽고, 읽고, 읽고 쓰도록 하자.

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5개의 답글

(채용) 콘텐츠 마케터, AI 엔지니어, 백엔드 개발자

지피터스의 수 천개 AI 활용 사례 데이터를 AI로 재가공 할 인재를 찾습니다

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