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Dev.toAI/ML
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LLM 기반 학술 논문 분석 및 정형 데이터 합성 파이프라인 구축
How Archimedes Started: A Research Tool I Built for Myself
AI 요약
Context
반복적인 논문 검색, 다중 탭 탐색, PDF 수동 저장으로 인한 파편화된 리서치 워크플로우의 한계 발생. 정보 파편화 및 수동 합성 과정에서 발생하는 데이터 손실 문제를 해결하기 위한 통합 자동화 도구 필요성 대두.
Technical Solution
- Academic Source 검색 모듈을 통한 타겟 논문 자동 식별 및 수집 구조 설계
- LLM을 활용한 논문 본문 분석 및 핵심 증거 추출 로직 구현
- 추출된 비정형 데이터를 구조화된 형태로 변환하는 Evidence Collection 프로세스 구축
- 분석 결과물을 PDF 형식으로 자동 변환하는 Export 파이프라인 연동
- 단순 검색 도구를 넘어 '질의-분석-합성-출력'으로 이어지는 Repeatable Workflow 설계
실천 포인트
1. 반복적인 수동 작업의 병목 지점을 파악하여 파이프라인으로 자동화 가능한지 검토
2. LLM 도입 시 단순 챗봇 형태가 아닌 데이터 수집-분석-출력의 전체 워크플로우 관점에서 설계
3. 개인용 도구의 Repeatability를 확보하여 제품화 가능성을 검증하는 단계적 접근 적용