소개
🎯"n8n에 대해 소개해 줘"
짧은 문장으로 알아본 각 LLM내의 딥리 서치, 심층 사고 모드, 심층 리서치 능력치를 비교!
사용 툴
Chatgpt 심층 리서치
Gemini의 Deep Research with 2.5 Pro
Claude 3.7 Sonnet 심층 사고 모드
진행 방법
동일한 프롬프트로 각 리서치들은 어떤 프로세스, 자료 검색, 검색 시간, 분석 및 요약 등을 전반적으로 비교해 보았습니다.
입력 프롬프트는 아주 간결하게 "n8n에 대해 소개해 줘"
Chatgpt
한국어 한국어 한국인 한국인 한국인
추론, 리서치는 구체적으로 지시할 내용을 잘 모르겠다하면 모델과 상호작용하며 제안해 준 내용에서 추가로 방향성을 제시하면 좋아요.
저는 "모두 다"로 정해 다양한 관점에서 n8n 자료를 수집하려고 합니다.
make, Zapier 처럼 다른 자동화 툴과 비교도 알아서 해주고, 표로 정리까지 해 줍니다.
높은 자유도와 확장성을 가지는 n8n에 대해 긍정적인 멘트로 마무리를 하는데, 결과에 대해 너무 가독성이 나빠 읽기가 싫다라는ㅠㅠ
2. Gemini에서 도전
한국 텍스트가있는 페이지의 스크린 샷
한국어 텍스트가있는 페이지의 스크린 샷
한국어의 다양한 유형을 보여주는 테이블
엄청나게 많은 소스의 출처까지 함께 보여주니 신뢰감 upup
한국 검색 엔진의 스크린 샷
사고 과정도 기능, 라이선스, 비슷한 경쟁 제품과의 비교, 향후 계획까지 아주 상세하게 보여주며, 분석 보고서의 양식도 잘 만들어 줍니다.
이 데이터를 그대로 notebooklm에 업로드하여, 다양한 지식 활동들을 후속 작업으로 진행합니다.
Claude의 심층 사고 모드
한국 문자 메시지의 스크린 샷
무슨 사고를 3초만 하는 지, 무안ㅠㅠㅠ
심층 사고 모드 결과라고 하기에는 너무나 초라한 소개를 보여줍니다.
글쓰기나 코딩에서는 장점이 많은 클로드이지만, 아직 자료 조사에서는 다른 2 모델에 비해
한계가 있습니다.
결과와 배운 점
저는 보통 딥리서치는 chatgpt, gemini, 젠스파크의 슈퍼 에이전트와 딥리서치를 주로 사용합니다.
리서치된 1차 결과물을 슬라이드나 다른 자료들로 재가공하다보니, 에이전트의 기능을 잘 수행하는 모델을 선호할 수 밖에 없습니다.
개인적으로는 gemini가 어마한 방대한 량의 데이터를 제공해 줘서 좋았고, 젠스파크는 AI 슬라이드 기능과 함께 사용하여 깔끔한 강의안을 제작할 수 있어서 주로 사용합니다.
단 크레딧 차감이 어마어마해서 딱 중요한 강의일 때만 사용하려 합니다.
Adobe Flash Player의 한국 버전 스크린 샷
gamma와는 차별화된 도식화된 이미지와 관련 소개 내용이 깔끔하게 정리된 slide를 볼 수 있습니다.
3개 중 최강의 LLM을 뽑는다면? 주제에 따라 다르겠지만, 이번 주제에서는
🥰 Gemini -> Chatgpt -> Claude입니다.