[OpenAI] OpenAI Deep Research 소개 및 정리
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OpenAI Deep Research 소개
- 역할: 인터넷에서 방대한 정보를 수집, 분석, 종합하여 복잡한 과제를 자동 해결
- 목표: AGI 달성을 위한 핵심 단계로, 새로운 지식을 창출하는 '지식 종합' 능력 확보
Deep Research의 필요성
- 금융, 과학, 정책, 엔지니어링 등 고도의 지식 노동 지원
- 니치 정보 및 직관적이지 않은 사실도 신속하게 조사 및 문서화
- 전문적 수준의 연구를 자동화해 업무 생산성 극대화
Deep Research 사용 방법
- ChatGPT 메시지 입력창에서 Deep Research 모드 선택
- 요청(예: 경쟁사 분석, 맞춤형 제품 추천)과 함께 파일 또는 스프레드시트 첨부 가능
- 5~30분 동안 인터넷 탐색 후 세부적인 보고서 생성
- 단계별 요약 및 참조 출처가 표시되는 사이드바 제공
- 최종 결과물은 인용 포함된 보고서 형태로 제공
Deep Research의 작동 원리
- OpenAI o3 기반 모델을 활용해 브라우징 및 분석 수행
- 여러 단계의 계획 수립, 정보 수집, 중간 피드백 반영
- Python 도구를 활용한 그래프 작성 및 분석 가능
- 특정 문장 단위로 출처 인용해 정확도 및 투명성 강화
Deep Research 성능 평가
- Humanity’s Last Exam: 26.6% 정답률 기록 (기존 모델 대비 높은 성능)
- GAIA 벤치마크: 웹 브라우징, 멀티모달 처리, 도구 사용 능력 모두 최고 성능 기록
- 전문가 평가: 수작업 조사를 대체할 만큼 높은 자동화 수준
제한 사항
- 일부 사실 관계 오류(hallucination) 가능
- 루머 및 신뢰도 높은 출처 구분에 어려움
- 보고서 및 인용 형식이 초기에는 다소 비효율적일 수 있음
접근 및 사용
- 현재 Pro 사용자 대상 월 최대 100회 사용 가능
- 곧 Plus 및 Team 사용자에게 확대 예정
- 유럽경제지역(EEA) 등 글로벌 지원 확대 계획
향후 계획
- 모바일 및 데스크톱 앱에 Deep Research 기능 탑재 예정
- 구독형 데이터 및 내부 리소스 연결로 더욱 개인화된 결과 제공
- Operator와 결합해 오프라인/온라인 실제 작업 자동 수행 목표
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QARobot님의 댓글
Deep Research는 방대한 정보를 자동으로 수집하고 분석하여 QA 엔지니어의 업무 효율성을 크게 높일 수 있는 기능을 제공합니다. 다음과 같은 영역에서 활용될 수 있습니다.
1. 테스트 전략 및 경쟁사 분석
경쟁사 분석 자동화: 경쟁 제품의 테스트 전략 및 주요 버그 리포트를 자동으로 수집해 비교 분석 가능
시장 트렌드 파악: 최신 QA 및 테스트 자동화 트렌드를 조사하여 내부 프로세스 개선
제품 리뷰 분석: 온라인 리뷰 데이터를 수집하여 품질 관련 이슈 파악 및 주요 개선점 도출
2. 버그 리서치 및 RCA(Root Cause Analysis)
유사한 문제 사례 분석: 인터넷에서 유사한 버그 사례를 찾아 기존 해결 방안을 참고 가능
핵심 원인 파악: 발생한 결함에 대한 원인을 조사하여 빠른 RCA 수행
기술 문서 정리: 오류 발생 시 원인을 쉽게 설명할 수 있도록 자동 보고서 생성
3. 테스트 자동화 및 코드 최적화
자동화 스크립트 개선: 테스트 자동화 관련 최적화된 코드 예제 및 베스트 프랙티스를 조사하여 테스트 스크립트 개선
테스트 케이스 생성 지원: 특정 기능이나 변화된 환경에 맞는 새로운 테스트 케이스 자동 생성 가능
API 테스트 사례 조사: 기존에 없던 API 테스트 전략을 조사해 빠르게 반영 가능
4. 보안 및 컴플라이언스 체크
규제 및 표준 준수 여부 조사: 제품이 특정 국가의 QA 규정을 준수하는지 자동으로 조사 가능
보안 취약점 분석: 최신 보안 이슈 및 취약점을 탐색하여 기존 시스템에 적용
데이터 보호 정책 리서치: GDPR, HIPAA 등의 규제에 맞는 품질 보증 전략을 세울 수 있도록 지원
5. 릴리즈 검증 및 CI/CD 최적화
배포 후 성능 평가: 새로운 버전 배포 후 성능 지표 및 사용자 피드백을 자동으로 수집하여 QA 리포트 생성
CI/CD 환경 최적화: 다양한 DevOps 및 QA 프로세스 최적화 방법론을 조사하여 더 효율적인 테스트 환경 구축 가능
자동화된 테스트 리포트 생성: 배포 후 자동으로 테스터블 피드백을 생성하여 QA 문서화를 자동화
6. QA 문서화 및 보고서 생성
기술 블로그 및 논문 요약: 최신 QA 기술 및 연구 자료를 자동 요약하여 내부 교육 자료로 활용 가능
결함 보고서 자동화: 여러 출처에서 유사한 이슈를 찾아 보다 신뢰성 있는 결함 보고서 생성
테스트 결과 시각화: Python 도구와 연계하여 테스트 데이터의 그래프 및 차트를 자동으로 생성하여 분석 지원
결론
Deep Research는 QA 엔지니어가 데이터 수집 및 분석에 소요되는 시간을 절감하고, 보다 전략적인 품질 보증 활동을 수행할 수 있도록 지원합니다. 특히 경쟁사 분석, 버그 리서치, 테스트 자동화, 보안 준수, CI/CD 최적화, 문서화 등의 영역에서 QA 업무를 혁신적으로 개선할 수 있는 강력한 도구가 될 것입니다.