최근 ChatGPT, Claude, Gemini 등 다양한 LLM 모델들이 등장하면서, LLM 모델 비교 방법이 점점 중요해지고 있습니다. 회사 프로젝트에서도 동일한 프롬프트로 여러 모델의 출력을 비교해야 했고, 이 과정을 효율화할 방법을 찾던 중 Obsidian Cannoli 플러그인을 발견했습니다.
Cannoli는 코드 작성 없이 AI 기반 워크플로우를 만들고 실행할 수 있게 해주는 Obsidian 플러그인 입니다. 이번 글에서는 Obsidian 플러그인 추천 목록에도 올릴 수 있을 만큼 유용한 Obsidian Cannoli 플러그인을 활용해 여러 LLM 모델을 한눈에 비교하는 방법을 소개합니다.
Cannoli 플러그인 소개: Obsidian을 위한 시각적 LLM 워크플로우 도구
Obsidian Cannoli 플러그인은 Obsidian Canvas 편집기를 기반으로 작동하며, 카드와 화살표를 이용해 AI 워크플로우를 시각적으로 설계할 수 있습니다.
특히, Obsidian Cannoli 플러그인을 사용하면 코딩 지식이 없는 사람도 복잡한 LLM 워크플로우를 쉽고 빠르게 구축할 수 있습니다.
주요 특징
코딩 없이 AI 워크플로우 구축: 드래그 앤 드롭으로 손쉽게 구성
다양한 LLM 모델 지원: OpenAI, Anthropic, Gemini, Groq, 로컬 LLM(Ollama)까지 호환
시각적 로직 설계: 변수, 루프, 조건 분기 등을 Canvas 상에서 구현
직관적인 Canvas 인터페이스: 마인드맵 스타일로 복잡한 흐름도 표현 가능
Cannoli를 사용하면 프로그래밍 없이도 강력한 LLM 워크플로우를 손쉽게 구성할 수 있습니다.
Obsidian Cannoli 플러그인 설치 방법
Obsidian 플러그인 추천 드리는 Cannoli는 설치도 매우 간단합니다:
Obsidian을 열고 설정(Settings) → 커뮤니티 플러그인(Community plugins) 으로 이동합니다.
찾아보기(Browse) 를 클릭하고 “Cannoli”를 검색합니다.
Cannoli 플러그인을 설치하고 활성화합니다.
설치 후 Obsidian Cannoli 플러그인은 Obsidian 사이드바에 전용 아이콘을 추가하며, Canvas 파일 내에서 즉시 사용할 수 있습니다.
Cannoli로 여러 LLM 모델 비교하기
이제 실제로 Cannoli로 여러 LLM 테스트하기 방법을 소개합니다. 회사 프로젝트 내용은 비공개이지만, 예시로 한복을 만드는 친구를 위해 테스트했던 SNS 글 생성 프롬프트를 사용했습니다.
기본 Canvas 설정
새 Canvas 파일을 생성합니다.
하나의 카드에 프롬프트를 입력합니다.
Claude, GPT-4, Gemini, 로컬 LLM 등 다양한 모델 노드를 추가합니다.
프롬프트 카드에서 각 모델 카드로 화살표를 연결합니다.
각 모델별 temperature 같은 매개변수를 세팅합니다.
이렇게 설정하면 하나의 프롬프트에 대해 여러 LLM 응답을 동시에 비교할 수 있습니다.
Obsidian Canvas에서 LLM 테스트 결과 보기
Canvas에서 워크플로우를 실행하면, 각 모델의 응답이 카드 형태로 시각적으로 표시됩니다.
Claude, GPT-4, Gemini 등은 동일한 프롬프트에도 각기 다른 스타일과 톤의 답변을 제공합니다.
이를 통해 LLM 모델 비교 방법을 더욱 직관적으로 경험할 수 있습니다.
Obsidian Cannoli 플러그인을 활용하면 최적의 모델을 빠르게 선별할 수 있습니다.
Cannoli를 활용한 다양한 프롬프트 테스트 방법
Cannoli는 단순한 LLM 비교를 넘어 다양한 프롬프트 테스트에도 유용합니다.
1. 프롬프트 변형 테스트
동일 모델에 여러 버전의 프롬프트를 보내고 결과를 비교
지시사항, 예시 추가, 출력 형식 변경 등을 쉽게 실험
2. 모델 및 매개변수 조정 테스트
모델 및 Temperature 매개변수를 다르게 설정해 결과 차이 분석
3. 프롬프트 체인 구성
다단계 프롬프트 체인을 통해 복잡한 작업을 순차적으로 처리
Cannoli를 활용한 LLM 워크플로우 예시
콘텐츠 제작 워크플로우
아이디어 생성 → 구조화 → 초안 작성 → 개선까지 자동화
데이터 분석 워크플로우
데이터 요약 → 인사이트 도출 → 시각화 제안
제품 개발 지원 워크플로우
아이디어 브레인스토밍 → 기능 설계 → 사용자 시나리오 작성
결론: Obsidian Cannoli 플러그인으로 효율적인 LLM 모델 비교
아직 Obsidian Cannoli 플러그인의 모든 기능을 다 활용한 것은 아니지만, 기본적인 LLM 모델 비교나 프롬프트 테스트에는 이미 충분히 강력한 도구입니다.
특히, 여러 팀원이 협업하는 환경에서는 Obsidian Cannoli 플러그인을 통해 복잡한 테스트를 시각적으로 관리할 수 있어 생산성을 크게 향상시킬 수 있습니다.
Obsidian 사용자라면, 또는 다양한 LLM 모델 특성을 비교해보고 싶은 분이라면, Obsidian Cannoli 플러그인을 꼭 한 번 활용해보세요.
출처: https://aiandgamedev.com/ai/obsidian-cannoli-llm-comparison/