대부분의 사람들이 “AI”라는 단어를 들으면 여전히 ChatGPT를 떠올리지만, 저는 Google의 Gemini를 선호합니다. 그리고 Gemini 3이 출시되면서 거의 제 유일한 AI 챗봇이 되었습니다. 이미지 생성(Nano Banana Pro는 정말 돈이 아깝지 않을만큼 훌륭합니다)부터 새로운 학습 모드에 이르기까지, 다시 돌아갈 이유를 잘 모르겠습니다.
오랫동안 Deep Research는 제가 거의 사용하지 않는 Gemini 기능 중 하나였습니다. 그것은 제 워크플로우에 큰 가치를 더하지 못했습니다. 오히려 어떤 경우에는 문제 해결보다 더 많은 장애 요소를 제공했습니다. 적어도 최근에 출시된 Google Workspace와의 Deep Research 통합을 사용하기 시작할 때까지는 그러했습니다.
그렇다면 Gemini의 Deep Research Workspace 통합이란 대체 무엇일까요?
2023년 11월, Google은 Deep Research를 확장하고 다음과 같은 Google Workspace 앱과 연결할 수 있는 옵션을 추가했습니다. Gmail, Drive 및 Google Chat입니다. 구글 드라이브에는 문서 도구, 슬라이드, 구글 시트 및 계정에 저장된 모든 PDF가 포함됩니다. 즉, Deep Research는 개인 파일에서 정보를 가져와 고품질 보고서를 만드는 데 사용할 수 있습니다.
이 Workspace 통합은 기능을 일반적인 웹 스크레이퍼에서 나만의 문서와 커뮤니케이션을 통합할 수 있는 도구로 전환하여 결과 보고서의 정확성과 관련성을 크게 향상시킵니다. 이 기능을 사용하려면 Gemini에 접속한 후 Tools 옵션을 클릭하고 드롭다운 메뉴에서 Deep Research를 선택해야 합니다. 그런 다음 Sources 탭으로 이동하면 추가 소스를 연결하는 옵션을 확인할 수 있습니다.
Deep Research를 처음 사용하는 경우, 이는 좀 더 체계적이고 단계별 검색을 수행하려는 경우에 설계된 기능입니다. 이름에서 알 수 있듯이 Deep Research는 “더 깊이” 검색하도록 설계되었습니다. 심지어 연구 과정을 시작하기 전에 각 단계를 어떻게 실행할지에 대한 전체 계획을 세웁니다.
연구 계획에 만족했는지 확인한 후 실행을 승인해야 프로세스가 시작됩니다. 그런 다음 수백 개의 웹사이트를 스캔하여 정보를 수집하며 Reddit과 같은 커뮤니티 포럼도 포함됩니다. 마지막으로 모든 결과를 쉽게 이해할 수 있는 방식으로 정리한 종합 보고서를 생성합니다.
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Gemini는 구글 시트에서 생각보다 더 많은 작업을 수행할 수 있습니다.
Gemini가 시트에 들어왔고, 이 조합은 정말 천재적입니다.
Deep Research는 이론적으로는 굉장해 보이지만, 이 기능(그리고 어떤 AI 도구를 사용하든)에서 가장 큰 문제는 고품질과 저품질의 출처를 구별할 수 있는 진정한 방법이 없다는 점입니다. 제 경험에 따르면 보고서는 일반적으로 너무 일반적이며 제가 몇 번의 타겟 Google 검색으로 쉽게 찾을 수 있는 정보로 구성되어 있습니다. 보고서의 어떤 부분이 정확하거나 실제로 유용한지 다시 생각해 봐야 한다면 정말 시간을 절약하고 있는 걸까요?
이러한 문제는 거의 모든 AI 기능에서 문제가 될 수 있지만, Deep Research는 단일 포괄적인 보고서를 생성하도록 설계되었기 때문에 특히 문제가 됩니다. 저품질 또는 오해의 소지가 있는 출처가 포함되면 오류가 최종 결과에 반영될 수 있습니다.
이 통합 덕분에 잃어버린 시간을 많이 회수할 수 있었습니다.
제가 Google의 The Keyword 블로그에서 이 기능이 추가되었다는 것을 읽었을 때는 NotebookLM의 소스 기반 접근 방식을 Gemini에 가져온 것 같았습니다. NotebookLM은 사용자가 업로드한 소스만 엄격하게 상호 작용하도록 설계되었기 때문입니다.
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하지만 직접 사용해 보니 훨씬 더 많은 것을 알게 되었습니다. 이 통합을 돋보이게 하는 점은 Google Workspace 앱과 웹 결과를 결합할 수 있다는 것입니다. 최종 연구 보고서는 공개적으로 사용 가능한 정보와 보안 개인 파일 모두에서 정보를 얻을 수 있습니다.
예를 들어, 역사 수업을 위한 프로젝트를 진행하고 인터뷰 녹취록, 강사 제공 노트 등 이미 구글 드라이브에 많은 정보를 저장하고 있다고 가정해 보겠습니다. 물론 역사라는 주제가 얼마나 광범위한지, 제 자신의 출처는 충분하지 않을 수도 있지만(하지만 중요한 맥락은 됩니다).
이 통합 덕분에 Gemini는 동시에 구글 드라이브에 저장된 모든 정보와 관련 웹 소스를 자동으로 가져와 분석하고 단일 포괄적인 보고서를 생성할 수 있습니다. 이를 통해 Gemini는 두 세트의 소스 간의 연결(제가 수동으로 조각을 맞춰야 했다면 놓쳤을 가능성이 있는 링크 및 패턴)을 찾아 주제에 대한 보다 완전하고 미묘한 관점을 제시할 수 있습니다.
구글 드라이브를 검색하는 뛰어난 방법이기도 합니다
저는 정리 정돈에 능숙한 사람은 아니며 Google Drive는 이를 완벽하게 반영하고 있습니다. 불행히도 이는 폴더에서 무엇이든 찾는 것이 고통스럽다는 것을 의미합니다. Google Drive에서 파일을 찾는 유일한 방법은 파일 이름 또는 파일에 포함된 키워드를 입력하는 것입니다.
기억력이 금붕어보다 못하기 때문에 정확한 파일 이름이나 특정 용어를 거의 기억하지 못하여 필요한 정보를 찾는 것이 답답합니다. 이것이 Deep Research가 등장하는 곳입니다. 기존 검색창과 달리 Gemini는 사용자가 찾고 있는 것의 맥락을 이해하고 문서 도구, 시트, 슬라이드 및 PDF의 내용을 스캔할 수 있습니다.
보고서에 사용된 모든 출처가 나열되어 있기 때문에 이전에 찾을 수 없었던 파일을 찾고 필요한 정보에 접근하여 끝없는 폴더를 뒤지지 않고도 접근할 수 있습니다.
Gemini의 Deep Research 기능이 지금 제 가장 좋아하는 기능입니다.
저는 결국 다시 한번 시도하게 되어 정말 다행입니다. 그렇지 않았다면 연구를 훨씬 쉽게 만들어주는 기능이 있다는 것을 완전히 놓쳤을 것입니다!