4주차는 콘텐츠 작성을 위한 워크플로우에 대해서 소개하겠습니다. (RAG 미니 특강 포함)
지난주 뉴스레터를 통해서 출판 지향형 목차는 이미 짜둔 상태라 주제에 대한 스트레스는 조금 덜한 상태입니다.
저는 매번 정해진 워크플로우대로 하지는 않는 자유로운 성향입니다.
이번엔 세컨드 브레인을 보다 활용하기 위해서 RAG를 활용해봅니다.
구글 노트북LM 활용
RAG 방식으로 사용할 수 있는 구글의 NotebookLM을 사용해봅니다.
RAG방식은 Retrieval Augmented Generation의 약자로 검색(R) 기반으로 답변을 생성해주는 방식인데 답변은 언어 모델을 접목해서 해준다고 보시면 됩니다.
구글의 노트북LM이 좋은 이유는 소스를 내가 던져주면, 이 소스를 기반으로 답변해준다는 겁니다.
노트북LM이 쓰는 언어 모델은 Gemini 1.5 Pro를 사용한다고 합니다. (퍼플렉시티 기준)
노트북 LM에 던져준 소스
1. <세컨드 브레인을 구축하는 제텔카스텐 & 옵시디언 원고> from 구글 독스
2. 최근 뉴스레터 JSON 파일로 하려다가 MD 파일로 GPT에서 변환
노트북 LM이 던져주는 결과
결과는 적당하게 마음에 듭니다. 제가 쓴 글의 내용만 참고해서 출력합니다.
1,2,3,4,5 같은 숫자는 출처를 표기해주는 겁니다.
클릭하면 원문의 위치로 가서 보여줍니다. (퍼플렉시티 써보신 분은 아실겁니다.)
출처를 바로 확인할 수 있다는 게 장점이고, 내가 갖고 있는 내 생각의 결과물로 출력해주니 좋습니다.
노트북 가이드 메뉴
채팅 내용 입력하는 창의 오른쪽 '노트북 가이드'를 클릭하면 뜨는 화면입니다.
1) 요약을 제공하고, FAQ, 학습가이드, 목차, 타임라인(시점이 제공된 경우), 브리핑 문서 생성이 가능합니다.
2) 오디오 개요 : 팟캐스트 생성 (영문만 가능), 소스 내용을 기반으로 남녀가 출연하는 팟캐스트를 생성합니다.
3) 추천 질문 : 퍼플렉시티와 비슷한 포지션의 기능입니다.
이렇게 노트북 LM은 다양한 소스를 넣어서 해당 소스의 자료로 나에게 필요한 형태로 사용할 수 있습니다.
ChatGPT를 내가 제공한 데이터를 갖고 쓸 수 있다고 말할 수 있겠습니다.
Cursor + Obsidian 활용 (Obsidian을 소스로)
Cursor는 코파일럿처럼 코딩을 돕는 프로그램인데 AI 모델을 끌어와 쓸 수 있습니다.
아이디어 출처 : 평범한사업가 채널 (w. 구요한 대표 인터뷰)
Cursor에서 옵시디언 노트를 끌어와 AI 모델의 답변 소스로 사용할 수 있습니다.
방금 Notebook LM의 소스를 옵시디언 노트로 바꾸는 방식이라고 볼 수 있습니다.
일간 메모로 분석하기
위처럼 Cursor에선 특정 폴더나 노트를 @로 불러와서 해당 내용을 기반으로 답변을 요 청할 수 있습니다.
나의 생각만 담긴 답변을 얻으려면 특정 폴더는 내 생각만으로 채우고 해당 폴더를 언급해야 합니다. (영구메모, 뉴스레터 발행글, 일간메모 등)
조금 더 관대하게 문헌 메모까지 활용하고 싶을 땐 Literature Notes의 원문과 하이라이트까지 포함할 수 있을 것 같습니다.
영구 메모 활용 1 - 영구메모 기반 사용자 분석
영구메모를 기반으로 이 사람에 대해서 분석해달라고 말합니다.
기록과 메모에 대한 경험, 저술활동, 제텔카스텐에 대한 평가 등을 말해줍니다.
영구 메모 활용 2 - 추가적으로 필요한 공부
추가적으로 필요한 공부에 대해서 물어보면 이렇게 답해줍니다.
다 맞지는 않지만 필요하다고 느껴지는 부분도 하나씩 언급해줍니다.
Cursor AI로 이런 것들을 할 수 있습니다.
지금은 폴더 기반으로 참조했지만, 노트 단위로 참조할 수도 있습니다.
그리고 MD 파일이나 기타 확장자도 읽어올 수 있으니 여러분이 갖고 있는 자료들이 언어 모델이 사용할 수 있는 답변의 대상이 될 수 있는겁니다.
Cursor + Obsidian 글쓰기 초안
제가 원래 하려고 했던 뉴스레터 글쓰기에 적용할 수 있는 부분을 살펴 보겠습니다.
프롬프트(gpt-4o) : @3.Permanent Notes @2.Literature Notes 이런 지식의 입력과 생각을 가진 사람이 '개인지식관리에서 지식 수집의 전략과 마인드셋'이라는 글을 적는다면 어떤 목차로 내용을 구성할 수 있을까? 서론, 본론 3문단, 결론으로 구성된 개요를 작성해.
마음에 썩 드는 부분도 있고, 아닌 부분도 있습니다.
마음에 들지 않을 땐 언어 모델을 변경할 수 있습니다.
claude가 P형한테는 더 맞게 작성해준다고 하는 말도 있는데요.
실제로 claude 스타일이 저한테 더 맞긴 한 것 같습니다.
무료 사용으로 이렇게 쓸 수 있으니 좋습니다.
나중에 사용 제한이 걸리면 대기 후에 사용 가능하다고 합니다.
저는 아직 라이트하게 쓰고 있어서 limit이 걸린 경우는 없습니다.
Notebook LM & Cursor + Obsidian 소감
이렇게 개인이 RAG를 구축할 수 있다는 건 엄청나게 강력한 겁니다.
이렇게 개인이나 기업이 필요한 답변을 만드는 툴이 이전에도 있었겠지만,
UI를 품고 사용하기 쉽게 제공되면 보다 많은 사람들이 사용할 수 있습니다.
이런 툴을 사용하면서 AI를 잘 사용해야겠다라는 생각도 들지만,
자신의 언어로 정리된 외부에 공유 가능한 퀄리티의 자료를 얼마나 갖고 있는지가 더 중요하다 생각됩니다.
정리된 자료는 저 같은 경우엔 문헌메모, 영구메모, 일간메모, 뉴스레터 정도가 되겠습니다.
그리고 향후 RAG 방식으로 내 자료를 뽑을 때 용이하려면
옵시디언엔 나의 언어로 정리된 자료만 들어가야겠다는 생각까지도 확장됩니다. (문헌메모 하이라이트 고민...)
마치며
이번주는 건강 이슈로 세컨드 브레인과 AI 의 강력한 도움을 받아 뉴스레터 글의 개요를 시작합니다.
이렇게 RAG 방식으로 계속 글을 작성하면 자기 인용의 늪에 빠질 게 분명합니다.
계속해서 새로운 인풋을 통한 자료 가공(제텔카스텐)과 최종 콘텐츠 생성은 꼭 필요합니다.
옵시디언 안에선 제가 좋아하는 아웃라이너 사용이 자유롭지 않습니다.
오랜만에 WorkFlowy로 이동해서 다양하게 모아 놓은 개요 (Notebook LM, Cursor + Obsidian)
저의 지난 메모를 기반으로 뉴스레터 작성을 마무리할 예정입니다. (그래도 글은 제가 적어야 합니다)
4주차 케이스 회고
Facts (사실) : RAG를 활용해서 메모에 대한 분석해보고, 뉴스레터 개요를 뽑아봤음
Feeling (느낌) : AI에 대한 학습 필요성을 느낌, 세컨드 브레인의 진정한 방향성에 대해 고민하게 됨
Findings (배운점) : 기술이 퍼지기 위해선 사용성도 갖춰야 함. RAG를 통한 폭발적인 생산 가능성을 배움 (폴더는 여전히 위대하다.)
Future Actions (향후 행동) : 회사 업무 노트를 기반 주간업무보고나 특정 업무에 대한 내역 작성, 나의 생각이 담긴 자료를 더 만들어 나가기 (영구메모, 일간메모, 뉴스레터 아티클)
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