PREDAQ 완벽 활용 가이드

1. 소개

PREDAQ은 단순한 대화형 AI가 아닙니다. 사용자가 제공하는 고유한 데이터(컨텍스트, 로컬 파일)를 기반으로 작동하여, 일반적인 AI의 한계를 넘어선 깊이 있는 통찰력과 맞춤형 결과물을 제공하는 AI 어시스턴트입니다.

마케팅 보고서 작성, 서비스 기획, 코드 디버깅 등 다양한 전문 분야에서 PREDAQ은 당신의 가장 유능한 파트너가 될 것입니다. 이 문서는 PREDAQ의 핵심 기능을 이해하고 100% 활용하는 데 도움을 드리기 위해 작성되었습니다.

2. PREDAQ 핵심 3요소

PREDAQ의 강력함은 다음 세 가지 요소의 유기적인 결합에서 나옵니다.

• 컨텍스트 (Context): AI에게 제공하는 배경지식 또는 특별 지침서입니다. AI의 전문성과 답변 방향을 결정합니다.
• 실시간 파일 분석 (Real-time File Analysis): 당신의 PC에 있는 최신 파일을 AI가 직접 읽고 분석합니다. 코드, 보고서, 데이터 등 모든 텍스트 기반 파일이 해당됩니다.
• 대화 및 대화기록 (Conversation & History): AI와의 모든 상호작용입니다. 이 기록은 AI가 이전 대화 내용을 기억하고, 사용자가 과거의 특정 시점으로 돌아갈 수 있게 해주는 타임머신 역할을 합니다.

이 세 가지를 어떻게 조합하느냐에 따라 PREDAQ의 활용 가능성은 무한히 확장됩니다.

3. 컨텍스트: AI에게 전문성 부여

3.1. 개념 및 작동 방식

컨텍스트는 AI에게 특정 작업을 수행하기 전에 미리 알려주는 '오픈북'과 같습니다. 사용자가 컨텍스트를 선택하고 질문을 하면, PREDAQ은 보이지 않는 곳에서 다음과 같은 형태로 AI에게 정보를 함께 전달합니다.

--- 컨텍스트 시작 ---
[선택한 컨텍스트의 내용이 여기에 들어갑니다. 예를 들어, 회사 보고서 작성 가이드, 브랜드 톤앤매너, 프로젝트 요구사항 명세서 등]
--- 컨텍스트 끝 ---

사용자 질문: [사용자가 입력한 실제 질문 내용]

이러한 방식을 통해 AI는 매번 동일한 지시를 반복하지 않아도 사용자의 의도와 요구사항에 맞는 일관되고 전문적인 답변을 생성할 수 있습니다.

3.2. 사용자별 활용 예시

마케터: 일관된 브랜드 메시지 관리

• 컨텍스트 생성: '브랜드 가이드라인' 컨텍스트를 만들고, 브랜드의 톤앤매너, 핵심 메시지, 타겟 고객층, 사용 금지 단어 등을 상세히 기술합니다.
• 활용 예시: '브랜드 가이드라인' 컨텍스트를 선택하고 질문합니다.
  "다음 분기 소셜 미디어 캠페인 아이디어 5가지를 제안해줘."
• 기대 효과: AI는 브랜드 가이드라인을 100% 준수하여, 우리 브랜드에 딱 맞는 톤앤매너와 메시지를 담은 캠페인 아이디어를 제안합니다.

기획자: 정확한 요구사항 기반 문서 작성

• 컨텍스트 생성: '신규 회원가입 정책' 컨텍스트를 만들고, 소셜 로그인, 본인인증 절차, 개인정보 수집 항목 등 정책의 모든 세부 사항을 정리합니다.
• 활용 예시: '신규 회원가입 정책' 컨텍스트를 선택하고 질문합니다.
  "이 정책을 바탕으로 사용자 회원가입 화면의 상세 기획안(PRD) 초안을 작성해줘."
• 기대 효과: AI는 복잡한 정책 내용을 정확히 이해하고, 누락된 부분 없이 모든 요구사항이 반영된 상세 기획안 초안을 빠르게 만들어줍니다.

개발자: 팀의 코딩 컨벤션 준수

• 컨텍스트 생성: 'Python 코딩 컨벤션' 컨텍스트를 만들고, 변수명 규칙(snake_case), 주석 스타일, 에러 처리 방식 등 팀의 규칙을 명시합니다.
• 활용 예시: 'Python 코딩 컨벤션' 컨텍스트를 선택하고, 코드와 함께 질문합니다.
  "아래 코드를 우리 팀의 코딩 컨벤션에 맞게 리팩토링해줘."
• 기대 효과: AI는 단순 기능 구현을 넘어, 팀의 표준을 준수하는 유지보수하기 좋은 코드를 작성하여 코드 리뷰 시간을 단축시킵니다.

4. 실시간 파일 분석: 최신 정보 활용

4.1. 전송 방식과 AI의 이해

로컬 파일 실시간 분석 기능은 사용자의 PC에 있는 파일을 AI가 직접 읽고, 변경 사항까지 감지하여 대화에 반영하는 강력한 기능입니다. 파일을 첨부하고 질문하면, PREDAQ은 다음과 같은 형태로 파일 내용을 AI에게 전달합니다.

--- 첨부 파일 내용 시작 ---
(파일명: report-2024-q2.txt)
[report-2024-q2.txt 파일의 전체 내용]

(파일명: main.py)
[main.py 파일의 전체 내용]
--- 첨부 파일 내용 끝 ---

사용자 질문: [사용자가 입력한 실제 질문 내용]

4.2. 사용자별 활용 예시

마케터: 데이터 분석 및 보고서 초안 작성

• 파일 첨부: 광고 성과 데이터가 담긴 ad_performance.csv 파일을 첨부합니다.
• 활용 예시: "첨부한 CSV 파일에서 'ROAS'가 가장 높은 상위 3개 캠페인을 찾고, 그 결과를 바탕으로 분기 보고서의 '광고 성과 요약' 섹션 초안을 작성해줘."
• 기대 효과: 데이터 분석과 보고서 작성을 동시에 처리하여, 단순 반복 업무 시간을 획기적으로 줄일 수 있습니다.

기획자: 사용자 피드백 정리 및 분류

• 파일 첨부: 고객센터를 통해 수집된 사용자 피드백이 담긴 user_feedback.txt 파일을 첨부합니다.
• 활용 예시: "첨부된 사용자 피드백을 읽고, 내용을 '버그', '기능 제안', 'UI/UX 개선' 세 가지 카테고리로 분류해서 표로 정리해줘."
• 기대 효과: 정성적인 데이터를 빠르게 구조화하여 다음 스프린트 계획에 필요한 인사이트를 신속하게 얻을 수 있습니다.

개발자: 실시간 페어 프로그래밍

• 파일 첨부: 작업 중인 server.js와 database.js 파일을 첨부합니다.
• 활용 예시: "server.js의 /users 라우트에서 database.js의 getUser 함수를 호출할 때 자꾸 에러가 발생해. 코드를 보고 원인을 찾아줘."
  (이후 로컬에서 코드를 수정하고) "방금 네가 말한 대로 수정했어. 이제 다시 확인해줄래?"
• 기대 효과: 파일을 다시 첨부할 필요 없이, 로컬에서 코드를 수정하고 대화를 이어나가며 막혔던 문제를 빠르게 해결할 수 있습니다.

5. 대화와 대화기록: AI와 상호작용

5.1. 대화의 작동 원리

AI가 이전 대화 내용을 기억하는 것처럼 보이는 이유는, 질문할 때마다 지금까지 나눈 모든 대화 기록이 질문과 함께 AI에게 전달되기 때문입니다. 즉, AI는 매번 대화 전체를 새로 읽고 다음 답변을 생성합니다.

5.2. 효과적인 질문 작성법

원하는 답변을 얻기 위해서는 AI에게 명확하고 구체적으로 질문하는 것이 중요합니다.

• 역할 부여: "너는 20년차 마케팅 전문가야." 와 같이 AI에게 역할을 부여하면 더 전문적인 답변을 얻을 수 있습니다.
• 구체적인 지시: "블로그 글 써줘" 보다는 "'MZ세대를 위한 재테크'를 주제로, 1500자 내외의 친근한 말투로 블로그 글을 작성해줘." 가 훨씬 좋습니다.
• 형식 지정: "답변은 마크다운 테이블 형식으로 정리해줘." 와 같이 원하는 출력 형식을 명시하면 좋습니다.
• 단계별 접근: 복잡한 작업은 한 번에 요청하기보다, 여러 단계로 나누어 질문하고 답변을 발전시켜 나가는 것이 효과적입니다.

6. AI의 한계와 주의사항

PREDAQ은 강력한 도구이지만, AI 기술의 근본적인 한계를 가지고 있습니다. 이를 이해하고 사용하면 실수를 줄이고 더 나은 결과물을 얻을 수 있습니다.

6.1. AI는 '생각'하지 않습니다

AI는 인간처럼 사고하거나 이해하는 것이 아닙니다. 방대한 데이터를 학습하여, 주어진 입력에 대해 통계적으로 가장 그럴듯한 단어의 조합을 예측하고 생성할 뿐입니다. 따라서 AI의 답변은 항상 비판적인 시각으로 검토하고 사실 확인(Fact-check)을 거쳐야 합니다.

6.2. 컨텍스트 망각 가능성

앞서 설명했듯이, AI가 한 번에 처리할 수 있는 정보의 양에는 한계가 있습니다. 대화가 매우 길어지거나, 첨부한 파일/컨텍스트의 양이 너무 많으면 AI는 일부 정보를 잊어버릴 수 있습니다. 중요한 내용은 반복해서 언급하거나, 질문 시 명확하게 어느 부분을 참고해야 할지 짚어주는 것이 좋습니다.

6.3. '환각' 현상 (Hallucination)

AI는 때때로 존재하지 않는 사실, 인물, 논문, 코드 함수 등을 매우 그럴듯하게 지어내서 답변할 수 있습니다. 이를 '환각' 현상이라고 합니다. 특히 구체적인 수치, 최신 정보, 법률이나 의료와 같은 전문 분야에 대해서는 AI의 답변을 그대로 신뢰해서는 안 되며, 반드시 공신력 있는 출처를 통해 교차 검증해야 합니다.

7. 기타 기능

• 모델 선택: 다양한 AI 모델 중 작업의 성격에 맞는 모델을 선택할 수 있습니다. 일반적으로 최신 모델일수록 성능이 좋지만, 특정 작업에서는 다른 모델이 더 나은 결과를 보일 수도 있습니다.
• 무작위성 (Temperature): 답변의 창의성을 조절하는 기능입니다. 값을 낮추면(0.0에 가깝게) 더 일관되고 예측 가능한 답변을, 높이면(2.0에 가깝게) 더 다양하고 창의적인 답변을 생성합니다. 보고서 요약 등에는 낮은 값을, 아이디어 발상 등에는 높은 값을 사용하는 것이 좋습니다.
• 토큰과 충전: '토큰'은 AI가 처리하는 텍스트의 기본 단위로, 단어보다 작은 개념입니다. 모든 질문과 답변은 토큰을 소모하며, '토큰 충전' 페이지에서 소모된 토큰을 구매하여 서비스를 계속 이용할 수 있습니다.