연구를 위한 AI

입문 · 1/4강

LLM 시대에 지식베이스가 필요한 이유

질문, 원자료, 해석과 결정 기록을 다시 열 수 있게 남깁니다.

준비물 없음약 15분2026년 10월 기준

답을 다시 확인할 수 있어야 합니다

LLM에게 질문하면 정돈된 설명을 얻을 수 있습니다. 다음 주에 같은 질문을 다시 조사하려면 설명의 근거, 읽은 자료, 당시 판단도 필요합니다. 대화에 파일을 한 번 넣었다고 해서 다음 대화에서 그 파일과 판단을 함께 확인할 수 있는 것은 아닙니다.

이 과정에서 연구 지식베이스는 원자료, 개념, 관계, 개인 판단을 연결해 보관한 자료 모음입니다. 모델에 새로운 지식을 학습시키는 작업과는 다릅니다. 에이전트가 필요한 파일을 찾아 읽고, 연구자가 설명을 원자료와 대조할 수 있도록 만듭니다.

남기는 것다음 조사에서 하는 일
원자료와 확보 상태원문인지 초록인지 확인하고 구절을 다시 읽습니다
개념과 관계다른 이름으로 적힌 자료와 관련 문헌을 찾습니다
개인 판단과 날짜무엇을 받아들였고 무엇을 보류했는지 확인합니다
검색·선별 기록자료가 왜 들어왔고 무엇이 빠졌는지 확인합니다

자료가 많다는 것만으로 근거가 강해지지는 않습니다. 링크와 그래프는 자료를 찾는 방법을 늘려 줍니다. 연구 주장의 타당성은 자료의 설계, 내용과 적용 범위를 따로 검토해야 합니다.

학생 면담이라는 질문을 남겨 봅니다

강의의 출발점은 llm use in student interview입니다. 이 말에는 학생이 면담을 수행하는 경우와 학생이 자신의 경험을 말하는 경우가 함께 들어올 수 있습니다. 학생의 건강 문제나 임상 면담으로 먼저 한정하지 않습니다.

문헌마다 면담 목적, 면담자, 응답자, LLM 역할을 기록합니다. 임상 면담 실습을 다룬 문헌이라면 학생이 면담자이고 환자 또는 가상환자가 응답자일 수 있습니다. 학생의 경험을 조사하는 연구라면 학생이 응답자입니다. 역할을 확인하기 전에 두 사례를 같은 결과로 묶지 않습니다.

교육용 기록 예는 다음과 같습니다. 아직 실제 문헌의 결과를 주장하는 문장이 아닙니다.

  • 질문: 학생이 면담하는 실습에서 LLM은 어떤 역할을 맡는가?
  • 확인할 자료: 해당 문헌의 초록 또는 원문과 그 위치
  • 판단: 역할이 확인된 문헌만 이 하위 질문에 연결함
  • 남은 질문: 면담 훈련의 효과를 판단할 자료도 확보했는가?

이 네 항목을 파일에 남기면 다른 에이전트로 바꾸어도 다시 조사할 출발점이 유지됩니다.

직접 해 보기약 10분

자신의 연구 질문 하나를 고르십시오. 이미 읽은 자료의 실제 위치와 현재 해석을 각각 적습니다. 자료가 없으면 ‘미확보’로 남기고 필요한 자료를 적으십시오. AI의 설명과 내가 확인한 사실을 같은 칸에 섞지 않습니다.

1행

2행

3행

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표를 채운 뒤 Markdown 파일로 내려받으십시오. 다음 조사에서 같은 기록을 다시 열어 확인합니다.

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연구에 적용하면

지식베이스를 만드는 목적은 답을 많이 저장하는 데 있지 않습니다. 다음 조사에서 질문, 근거, 판단을 함께 다시 열 수 있게 만드는 데 있습니다. 다음 레슨에서 이를 실제 Markdown 파일로 다룹니다.

확인한 자료

Obsidian 공식 도움말를 기준으로 작성했습니다. 예시 요청과 판단 표는 교육용이며 실제 검색 결과를 뜻하지 않습니다.

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