• 생명 계열 종사자로서 간략하게 사용한 결과를 공유하고자 함.

Reseach mode는 2개로 제공됨.

  1. Quick summary
  • 소요시간은 약 5~6분 정도 (4070 ti super, 16GB 기준, Mistral 및 Gemma 3:12b)
  • 환각 증상이 있어서 Reference를 직접 생성하나, 문서에 링크가 걸리는 Ref는 출처가 명확한 것 같음.
  • 질문에 대한 대답을 신기술에 초점을 맞춰서 답변하려는 의도가 있음. 특히 AI와 연관 지으려고 함.
  1. Detailed Report
  • 소요 시간은 약 1시간 (4070 ti super 16GB, Gemma 3:12b)
  • 하나의 리뷰 페이퍼를 만들어주는 격임. 그런데 Reference가 확 줄어버리는 문제가 있음. 내용은 맞다고 쳐도 근거를 댈 수 없으니 약간의 개선이 필요함. (아무래도 되새김질을 진행하여 글의 퀄리티를 높이는 것 같은데 이 과정에서 Ref link들이 유실되는 것 같음.)
  • 다만 확실히 Quick summary보다는 퀄리티 높은 내용들을 제공함.

Config 파일에서 다양한 설정이 가능. 검색할 데이터베이스를 PubMed에만 국한되게 만들어서 자료의 퀄리티를 한층 더 높일 수 있음. 한번에 검색할 텍스트들이나 RAG 사용 시 얼만큼의 청크를 만들지 설정할 수 있음.

현재 0.01V 임을 감안했을 때 Local 머신으로 이 정도까지 보고서를 만들어낼 수 있다는 것이 매우 놀라움. 특히 생명과학 쪽은 Chatbot들이 일반화된 서술을 사용하는 경우가 많은데 해당 프로그램을 통해서 만들어진 보고서는 굉장히 과학적인 서술을 사용함.

해당 프로그램은 현재 한글을 지원하지 않음. 질문을 한글로 해도 보고서는 영문으로 출력됨.
또한 PDF 내보내기를 통해서 PDF 파일로 답변을 받을 때 한글은 나오지 않는 문제가 있음.

Ref가 보고서 생성 도중에 사라지는 문제, 환각을 일으키는 문제만 해결된다면 정말 강력한 도구라고 생각함.

더 사용해보니 Ollama에서는 다양한 모델 중에서도 Qwen2.5에서 잘 작동하는 것 같음. Deepseek-r1은 Search 할 때 쿼리를 이상하게 만들어서 근거가 되는 내용을 잘못 가져오고 Gemma류는 예시로 든 프롬프트를 실제 프롬프트로 인식해서 해당 관련 주제 내용을 꼭 집어넣으려고 함.