빠른 흐름

Deep research로 진행해줘.

1. 계획: 답해야 할 하위 질문 3~6개를 먼저 제시
2. 자료 선택: 웹, 업로드 파일, 연결 앱 중 무엇을 쓸지 먼저 고를 것
3. 수집: 각 질문마다 자료를 찾고 1~2개의 2차 단서를 따라갈 것
4. 종합: 충돌을 정리하고 인용과 함께 결론을 쓸 것

추가 검색이 결론을 바꿀 가능성이 낮아질 때까지 멈추지 말 것

조사 흐름

Deep research는 시작 전에 계획과 자료 범위를 먼저 확인하는 흐름이다

현재 OpenAI 도움말 기준으로 Deep research는 질문을 받자마자 바로 결론을 쓰는 기능이 아니라, 먼저 계획을 제안하고 사용자가 이를 조정할 수 있게 설계되어 있다. 어떤 자료를 볼지와 어떤 하위 질문을 풀지를 먼저 고정해야 조사 범위가 불필요하게 퍼지지 않는다. 빠른 검색과 달리 시작 전에 범위를 조정할 수 있다는 점이 Deep research의 핵심 차이다.

대학 보고서용으로 "생성형 AI의 교육 활용"을 조사해줘.

Deep research:
- 먼저 하위 질문 5개를 제시
- 웹, 업로드 파일, 연결 앱 중 어떤 소스를 쓸지 먼저 제안
- 각 질문마다 공식 문서나 연구 자료를 찾기
- 상반된 견해가 있으면 같이 정리
- 마지막에는 인용과 함께 균형 잡힌 결론을 제시

자료 소스를 먼저 고르면 조사 깊이와 신뢰도 통제가 쉬워진다

Deep research는 기본적으로 웹과 업로드 파일을 쓸 수 있고, 연결된 앱이 있으면 그 자료도 포함할 수 있다. 특정 사이트만 보게 하거나, 특정 사이트를 우선 보게 할 수 있다는 점도 공식 도움말에 포함되어 있다. 따라서 공개 웹 전체를 뒤질지, 업로드한 PDF만 볼지, 연결 앱 자료까지 포함할지를 먼저 고르면 조사 결과의 신뢰도와 비용을 함께 통제하기 쉽다.

2차 단서를 따라가야 표면 정보에서 멈추지 않는다

각 질문에서 첫 번째로 찾은 자료만 쓰면 표면 정보에서 멈추는 경우가 많다. "1~2개의 2차 단서를 따라갈 것"이라는 규칙을 넣으면 모델이 첫 자료가 인용하는 원문이나 후속 연구까지 연결하게 된다. 이 방식은 특히 정책 분석, 문헌 정리, 기술 비교처럼 깊이 있는 근거가 필요한 작업에서 결과의 신뢰도를 높인다.

종합 단계에서는 단순 요약이 아니라 출처 간 충돌을 풀어야 한다

수집 단계에서 모은 자료들이 서로 다른 결론을 가리킬 때, 단순히 요약만 하면 충돌이 숨겨진다. 종합 단계에서 "출처 사이의 충돌을 정리하고 어떤 결론이 더 지지되는지 설명할 것"이라고 요청하면, 자료들의 관계가 명확해지고 결론의 근거도 투명해진다.

결과물은 인용이 붙은 보고서라는 점을 전제로 읽어야 한다

공식 도움말 기준으로 완료된 Deep research 결과는 인용 또는 출처 링크가 달린 구조화된 보고서 형태로 제공된다. 목차, 사용한 소스, 활동 이력처럼 검토용 표면도 함께 붙기 때문에, "짧은 답변"보다 "검토 가능한 보고서"를 기대하는 과제에서 더 잘 맞는다. 반대로 빠른 사실 확인이나 짧은 초안에는 과한 도구일 수 있다.

요약과 Deep research를 나누는 기준
- 이미 자료가 정해진 단순 요약: 짧은 요약 프롬프트
- 자료를 찾고 비교해야 하는 과제: Deep research
- 충돌 출처를 정리해야 하는 과제: 계획-수집-종합 3패스 유지

언제 Deep research가 맞나

주의할 점

실패 예시
- 강의 노트 한 장 요약에도 Deep research를 켜고 하위 질문 8개와 2차 단서 추적 규칙을 붙임
- 결과: 조사 절차만 길어지고 실제 요약은 늦어짐
- 대응: 자료를 새로 찾을 필요가 없는 작업은 Deep research 대신 짧은 요약 프롬프트를 쓴다