구글 엔지니어의 업무 자동화: 맞춤형 딥 리서치 시스템 구축기

 

구글 엔지니어의 업무 자동화: 맞춤형 딥 리서치 시스템 구축기

2025년, 단순한 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템으로는 복잡한 사용자 요청을 효과적으로 처리하기 어렵습니다.
이에 따라, 한 구글 엔지니어는 반복적이고 복잡한 업무를 줄이기 위해 딥 리서치(Deep Research) 시스템을 구축하였습니다.
이 시스템은 정보 수집과 분석을 자동화하여 효율성을 극대화하는 것을 목표로 합니다.

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🧠 딥 리서치 시스템의 핵심 구성

1. 요청 분석:
   사용자의 요청을 세분화하여 구체적인 질문 목록을 자동으로 생성합니다.
2. 병렬 정보 수집:
   다양한 소스에서 관련 정보를 동시에 수집하여 효율성을 높입니다.
3. 결과 통합:
   수집된 정보를 정리하고 필터링하여 최종 응답을 생성합니다.

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🔧 예시 코드: Genkit을 활용한 질문 추출

다음은 회의록에서 기술적인 질문을 자동으로 추출하는 예시 코드입니다:

import { ai, z } from '@genkit/sdk';

const TaskSchema = z.object({
  description: z.string(),
});

const TaskArraySchema = ai.defineSchema(
  'TaskArraySchema',
  z.array(TaskSchema)
);

const extractTasks = async (meetingNotes: string) => {
  const result = await ai.extract(TaskArraySchema, meetingNotes);
  console.log(result);
};

extractTasks("오늘 회의에서 논의된 주요 질문: 데이터베이스 최적화 방안은?");

💡 코드 설명

반응형

1. Genkit SDK 활용:
   • ai, z 모듈을 사용하여 질문 추출 작업을 정의합니다.
2. 스키마 정의:
   • 질문 목록을 배열 형태로 구조화하여 추출합니다.
3. 자동 추출 함수:
   • 회의록을 입력으로 받아 주요 질문을 자동으로 리스트업합니다.

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🚀 활용 사례

• 기술 지원 자동화:
  고객 문의를 실시간으로 분석하여 기술적 대응 방안을 제안합니다.
• 문서 작성 지원:
  회의록에서 자동으로 질문과 논의 사항을 추출하여 보고서를 작성합니다.
• 지식 기반 확장:
  기술 자료를 지속적으로 업데이트하여 내부 문서 기반 지식을 확장합니다.

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💡 저의 생각

이 딥 리서치 시스템의 가장 큰 장점은 정보 수집과 분석의 자동화입니다.
특히 기술 지원과 같은 반복적 업무에서는 정확성과 신속성이 중요한데,
이 시스템을 통해 엔지니어들은 수작업에서 벗어나 더 중요한 문제 해결에 집중할 수 있습니다.

개인적으로는 이와 같은 자동화된 연구 시스템이 앞으로 개발자와 데이터 분석가의 필수 도구가 될 것이라고 생각합니다.
특히 Genkit과 같은 도구를 활용하여 텍스트 데이터를 구조화하고 의미 있는 정보로 가공하는 능력이 점점 더 중요해질 것입니다.
기술 문서 관리, 데이터 수집 자동화 등 다양한 분야에 활용 가능성이 매우 높아 보입니다.

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