AI로 만드는 러닝 지식 사전: 논문 기반 검증 워크플로우

『지속가능한 달리기』 책을 집필하며 가장 신경 썼던 부분 중 하나는 '정보의 검증'이었습니다. 검증되지 않은 러닝 정보가 많기 때문에, 기준이 필요합니다.

제가 직접 구축하고 활용했던 'AI 기반 러닝 지식 사전 만드는 방법'을 공유합니다. 이 워크플로우의 구조는 간단합니다.

"논문 검색 → 지식 축적 → 교차 검증"입니다. 1. 시작은 논문부터: Perplexity AI 러닝 관련 지식 역시 가장 신뢰할 수 있는 출발점은 '논문'입니다.

그래서 논문 검색에 특화된 Perplexity를 첫 단계로 이용합니다. 한국어보다 영어 검색의 정확도가 훨씬 높습니다.

아래의 기본 템플릿 하나면 충분합니다. "Introduce me a key paper about [궁금한 러닝 키워드, 예: NSM]."

NSM에 관한 핵심 논문을 찾아달라고 해봤습니다. 핵심 논문이 "Tranining Session..Recommendations."

이라기에 링크에서 해당 내용을 찾습니다. 검색 결과 중 pmc.n...