💡 수십 장의 PDF 논문·보고서를 100% 출처 기반으로 분석하는 맞춤형 AI 챗봇




📌 생각의 출발점 (문제 의식)

50~100페이지가 넘어가는 학술 논문이나 시장 조사 보고서 수십 편을 읽어야 할 때 시간도 부족하고, 일반 ChatGPT에 넣으면 존재하지 않는 거짓 정보를 지어내는(환각) 문제가 심각했던 경험에서 시작했습니다.


1. 무엇에 쓰는지


내가 직접 업로드한 PDF 파일만을 기초 자료로 삼아, 가짜 정보 없이 원문의 페이지와 인용 출처를 정확히 찍어주는 학술·보고서 연구 보조용 AI로 활용합니다.



2. 사용한 AI


Google NotebookLM (무료 서비스)



3. 프롬프트 또는 설정 (복사해서 사용)



업로드된 문서들을 바탕으로 아래 질문에 답해줘. 단, 업로드된 문서 외의 외부 정보는 절대로 사용하지 마.


[분석 요청 사항]

1. 각 문서가 정의하는 핵심 메커니즘의 공통점과 차이점 (비교 표 작성)

2. 기존 연구들이 지적한 한계점(Limitation)과 향후 연구 과제 요약

3. 각 주장이 언급된 페이지 수와 파일 제목을 주석([1], [2]) 형태로 정확히 인용해 줄 것.


4. 실제 결과


AI가 업로드한 5편의 PDF 논문 내용을 비교 분석하여 각주 번호와 함께 핵심 정리표를 만들어 주었습니다. 각주 숫자를 클릭하면 원문 PDF의 해당 페이지로 바로 이동합니다.



[분석 결과 일부]

• 공통 메커니즘: A논문[1, p.12]과 B논문[2, p.45] 모두 알파 알고리즘의 효율성을 20% 이상 개선했다고 밝힘.

• 차이점: A논문은 서버 환경에 초점을 맞춘 반면, B논문은 모바일 기기에서의 최적화를 주요 과제로 다룸.

• 한계점: C보고서[3, p.8]에 따르면 고열 환경에서의 연산 저하 문제가 해결되지 않음.


5. 잘 안 되는 조건


업로드된 PDF가 글자 선택이 불가능한 '스캔 이미지 방식'인 경우 OCR 인식이 안 되어 내용을 읽지 못하거나, 파일 용량이 너무 크면 업로드 과정에서 오류가 발생할 수 있습니다.