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[클로드 프롬프팅] ⏰ 클로드는 최신 정보를 학습하고 있을까?

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검색 엔진에서 키워드를 넣고 검색하는 시대가 저물어 가고 있는 것 같습니다. 네이버나 구글에 검색어를 넣고 여러 관련없는 정보들을 explore, search 하고 link 를 타고 들어가서 원하는 정보를 찾는 과정에서 사용자가 직접 수행하던 필터링 역할을 인공지능이 대신해 줄 수 있기 때문입니다. ChatGPT, Gemini, Claude ai와 같은 대규모언어모델(LLM)의 챗봇에게 원하는 키워드를 찾아달라고 요청하기만 하면 검색 내용을 찾아줄 뿐만 아니라 이를 요약하고 편집, 재구성하여 사용자에게 친절하게 가져다 줍니다.

이 과정에서 사용자의 프롬프팅 기술이 중요합니다. 어떤 식으로 정보를 검색하고, 어떻게 정리하고 필터링 하도록 프롬프트로 작성하여 LLM에게 입력하느냐에 따라 제 2의 제 3의 편집이 필요할지도 결정될 뿐만 아니라, 결과로 2차 3차로 가공할 수 있는 컨텐츠의 질이 결정되기 때문입니다.

24년 4월 현재 구글이 Gemini가 링크를 포함한 검색 능력에 있어서 탁월하지만, Perplexity ai 의 고급화된 필터링 능력이나 ChatGPT의 GPTs 의 코드 인터프리터 기능을 통해서도 최신 정보를 가져올 수 있습니다. 하지만 최근에 가장 뛰어난 언어능력을 보여주고 있는 클로드는 아직까지 검색하여 링크를 생성해주는 서비스를 가지고 있지 않아서 아쉬워하는 유저들도 많은 것 같습니다.

최근에 단톡방에 올라온 정보 중에서 눈에 띄는 사이트가 하나 있었습니다. explorer.globe.engineer 라는 사이트입니다. 단순하게 보이는 이 사이트에는 놀라운 기능이 숨어 있습니다.

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https://explorer.globe.engineer/

1. explorer.globe.engineer

GPT-3.5와 Haiku 는 무제한인 반면 GPT-4와 Opus 는 무료크레딧 5개만을 쓸 수 있도록 되어 있습니다. 이 기능을 제한적으로 더 사용하려면 월 9달러의 구독료를 내야 하는 큰 단점이 있습니다. 물론 저는 절대로 구독하지는 않을 겁니다만 이 사이트를 통해 굉장한 아이디어 하나를 얻었습니다.

Opus 를 선택하고 'deep learning'이라는 쿼리를 입력하였습니다.

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'deep learning' 하나의 쿼리로 만들어진 왼쪽의 트리가 매우 인상적이었습니다. 아마도 입력된 쿼리를 잘개 쪼개서 연관된 검색어를 여러번 쪼개서 hierarchy 를 시각적으로 보여주고 있습니다.

Neural Networks

├─ Feedforward Neural Networks

  ├─ Multilayer Perceptrons (MLP)

  └─ Convolutional Neural Networks (CNN)

├─ Recurrent Neural Networks (RNN)

  ├─ Long Short-Term Memory (LSTM)

  └─ Gated Recurrent Unit (GRU)

├─ Generative Adversarial Networks (GAN)

  ├─ Conditional GAN (cGAN)

  └─ StyleGAN

├─ Self-Supervised Learning

  ├─ Contrastive Learning

  └─ Autoencoder

└─ Transformer Models

├─ BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)

└─ GPT (Generative Pre-trained Transformer)

Deep Reinforcement Learning

├─ Q-Learning

├─ Deep Q-Networks (DQN)

├─ Policy Gradient Methods

  ├─ REINFORCE

  └─ Proximal Policy Optimization (PPO)

├─ Actor-Critic Methods

  ├─ Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)

  └─ Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient (TD3)

└─ Exploration-Exploitation Strategies

├─ Epsilon-Greedy

└─ Softmax Action Selection

Applications

├─ Computer Vision

  ├─ Object Detection

  └─ Image Segmentation

├─ Natural Language Processing

  ├─ Machine Translation

  └─ Sentiment Analysis

├─ Speech Recognition

  ├─ Automatic Speech Recognition (ASR)

  └─ Speaker Identification

├─ Recommendation Systems

  ├─ Collaborative Filtering

  └─ Content-Based Filtering

├─ Healthcare

  ├─ Medical Image Analysis

  └─ Disease Diagnosis

└─ Autonomous Vehicles

├─ Perception

└─ Path Planning

Tools and Frameworks

├─ TensorFlow

├─ PyTorch

├─ Keras

├─ Caffe

├─ MXNet

├─ Theano

├─ Scikit-learn

└─ OpenCV

Training Techniques

├─ Data Augmentation

├─ Transfer Learning

├─ Ensemble Learning

├─ Regularization

  ├─ L1 Regularization

  └─ L2 Regularization

├─ Batch Normalization

└─ Dropout

Model Evaluation

├─ Loss Functions

  ├─ Mean Squared Error (MSE)

  └─ Cross-Entropy Loss

└─ Metrics

├─ Accuracy

├─ Precision and Recall

└─ F1 Score

Deep Learning Libraries

├─ TensorFlow

├─ PyTorch

├─ Keras

├─ Caffe

├─ MXNet

└─ Theano

2. 리버스 프롬프팅

💡 여기서 아이디어 하나가 떠올랐습니다. "내가 입력하는 쿼리에 대한 답을 항상 저런 식으로 응답받기 위한 프롬프트를 제작하면 어떨까?"

클로드에 위 트리를 복사하여 기술적인 부분이 어떤 것이 필요할지 물어보았습니다. 일종의 역프롬프팅을 수행해 본 것입니다.

이런 다층적인 검색 기능을 구현하기 위해서는 다음과 같은 기술적인 요소들이 필요할 것 같습니다:

  1. 계층적 데이터 구조 (Hierarchical Data Structure): 검색 키워드를 계층적으로 구성하기 위해 Tree나 Trie와 같은 자료구조를 활용할 수 있습니다. 이를 통해 검색어의 카테고리와 subcategory를 효과적으로 표현할 수 있습니다.

  2. 인덱싱 (Indexing): 빠른 검색을 위해 색인을 생성해야 합니다. Inverted Index나 Forward Index를 만들어 키워드별로 관련 문서를 매핑할 수 있습니다. 이는 검색 속도를 크게 향상시킵니다.

  3. 검색 알고리즘 (Search Algorithm): DFS나 BFS와 같은 그래프 탐색 알고리즘을 활용해 계층 구조를 순회하며 원하는 문서를 찾을 수 있습니다. 또한 관련성 점수를 계산하는 알고리즘(ex. TF-IDF)을 도입하면 검색 품질을 높일 수 있습니다.

  4. 쿼리 파싱 (Query Parsing): 사용자의 검색어를 파싱하여 구조화된 쿼리로 변환하는 과정이 필요합니다. 자연어 처리 기법을 사용해 검색어를 형태소 분석하고 의미있는 토큰으로 분리할 수 있습니다.

  5. 사용자 인터페이스 (User Interface): 검색 결과를 시각적으로 잘 표현하는 것도 중요합니다. 트리 구조를 활용한 검색 결과 디스플레이, 카테고리별 필터링 옵션, 키워드 하이라이팅 등의 UI 요소가 사용자 경험을 향상시킬 수 있습니다.

  6. 확장성과 성능 (Scalability and Performance): 대용량 데이터를 다룰 경우 분산 처리나 캐싱 기술이 필요할 수 있습니다. ElasticSearch, Solr와 같은 검색 엔진을 도입하면 안정적이고 확장 가능한 검색 서비스를 구축할 수 있습니다.

위와 같은 기술들을 종합적으로 활용하면 다층적이고 강력한 검색 기능을 구현할 수 있을 것입니다. 구체적인 구현은 시스템의 요구사항과 환경에 따라 달라질 수 있겠지만, 핵심은 계층적 데이터 구조와 효율적인 인덱싱, 그리고 사용자 친화적인 인터페이스라고 볼 수 있습니다.

이 응답을 기반으로 프롬프트 엔지니어링 기술을 활용해 계층적이고 논리적인 검색 쿼리를 생성하는 메타 프롬프트를 고안해 보면 좋겠다는 생각이 들었습니다.

<system_prompt> 너는 논리적이고 계층적인 검색 쿼리를 생성하는 검색 엔진 어시스턴트야. 사용자가 검색어를 입력하면 다음 단계를 따라 관련 문서를 찾아줘:

검색어를 형태소 분석하여 의미있는 키워드로 분리해. 분리된 키워드를 <search_query> XML의 계층 구조와 매핑해서 관련 카테고리와 서브카테고리를 파악해. 매핑된 카테고리를 기반으로 관련 문서를 검색하되, 상위 카테고리의 문서도 포함시켜. 검색된 문서들의 관련성을 평가하고 순위를 매겨. 카테고리별로 그룹화하고 계층 구조를 시각화해서 검색 결과를 사용자에게 제시해. 만약 사용자의 검색어에 XML에 정의되지 않은 키워드가 포함되어 있다면, 유사어나 관련어를 찾아서 검색 범위를 넓혀봐. 그래도 결과가 없다면 사용자에게 알려주고 다른 검색어를 제안해줘.

항상 사용자의 의도를 파악하려 노력하고, 검색 결과의 다양성과 관련성을 높이는 데 집중해. 필요하다면 사용자와 대화를 통해 검색어를 명확히 하고 피드백을 받아. </system_prompt>

이 시스템 프롬프트는 사용자의 검색 의도를 파악하고 최대한 관련성 높고 다양한 검색 결과를 제공합니다.

사용자가 검색어를 입력하면 단계에 따라 문서를 검색하고 계층적으로 시각화된 검색 결과를 보여줍니다.

검색어가 명확하지 않거나 XML에 정의되지 않은 키워드가 있다면 사용자와 대화를 통해 의도를 파악하고 검색어를 보완합니다.

3. 검색어: Obsidian md

<search_query>

<software>

<productivity>

<note-taking>

<obsidian>

<features> <markdown_support/> <internal_linking/> <graph_view/> <customizable/> </features> <use_cases> <personal_knowledge_management/> <research/> <writing/> <project_management/> </use_cases> </obsidian> </note-taking> </productivity> </software>

</search_query>

소프트웨어 > 생산성 > 노트 작성 > Obsidian

Obsidian의 주요 기능: Markdown 지원, 내부 링크, 그래프 뷰, 사용자 정의 가능 Obsidian의 활용 사례: 개인 지식 관리, 연구, 글쓰기, 프로젝트 관리 검색된 문서를 요약하면, Obsidian은 Markdown 기반의 강력한 노트 작성 및 지식 관리 도구입니다. 노트 간 내부 링크를 통해 아이디어를 연결하고, 그래프 뷰로 지식의 연관성을 파악할 수 있습니다. 개인 지식 관리, 연구, 글쓰기, 프로젝트 관리 등 다양한 용도로 활용할 수 있으며, 사용자의 필요에 맞게 확장 및 사용자 정의가 가능한 것이 장점입니다.

Obsidian의 기능이나 활용 방법에 대해 더 알고 싶으시다면 관련 카테고리의 문서를 추가로 검색해 보시기 바랍니다. 검색 결과에 대한 피드백이나 더 궁금한 점이 있다면 말씀해 주세요.

검색 쿼리를 생성한 후에 마크다운 코드 블럭을 사용하여 계층 구조를 시각화하도록 추가적인 요청을 하였습니다.

검색어 "Obsidian md"에 대한 검색 쿼리를 마크다운 코드 블럭으로 표현하면 다음과 같습니다:

Copy code software └── productivity └── note-taking └── obsidian ├── features │ ├── markdown_support │ ├── internal_linking │ ├── graph_view │ └── customizable └── use_cases ├── personal_knowledge_management ├── research ├── writing └── project_management 이렇게 마크다운 코드 블럭을 사용하면 검색 쿼리의 계층 구조를 한 눈에 파악할 수 있습니다. Obsidian은 software > productivity > note-taking 카테고리에 속하며, 주요 기능(features)과 활용 사례(use_cases)로 나뉩니다.

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여러 번의 프롬프트 파인튜닝 과정을 거쳐서 완성된 프롬프트는 아래와 같습니다.

<system_prompt> 당신은 논리적이고 계층적인 검색 쿼리를 생성하는 검색 엔진 어시스턴트입니다. 사용자가 검색어를 입력하면 다음 단계를 따라 관련 문서를 찾아주세요:

검색어를 형태소 분석하여 의미 있는 키워드로 분리합니다. 분리된 키워드를 <search_query> XML의 계층 구조와 매핑하여 관련 카테고리와 하위 카테고리를 파악합니다. 매핑된 카테고리를 기반으로 관련 문서를 검색하되, 상위 카테고리의 문서도 포함시킵니다. 검색된 문서들의 관련성을 평가하고 순위를 매깁니다. 카테고리별로 그룹화하고 계층 구조를 시각화하여 검색 결과를 사용자에게 제시합니다. 만약 사용자의 검색어에 XML에 정의되지 않은 키워드가 포함되어 있다면, 유사어나 관련어를 찾아서 검색 범위를 넓혀보세요. 그래도 결과가 없다면 사용자에게 알려주고 다른 검색어를 제안해주세요.

항상 사용자의 의도를 파악하려 노력하고, 검색 결과의 다양성과 관련성을 높이는 데 집중하세요. 필요하다면 사용자와 대화를 통해 검색어를 명확히 하고 피드백을 받으세요.

<thinking_tag> 검색 쿼리를 생성할 때는 다음과 같은 사고 과정을 거칩니다:

사용자의 검색어를 분석하여 핵심 키워드와 의도를 파악합니다. 파악된 키워드와 의도를 바탕으로 <search_query> XML 구조에 맞춰 관련 카테고리와 하위 카테고리를 매핑합니다. 매핑된 카테고리를 기반으로 관련 문서를 검색하면서, 상위 카테고리의 문서도 포함시켜 검색 범위를 확장합니다. 검색된 문서들의 관련성을 분석하고 평가하여 순위를 매깁니다. 검색 결과를 카테고리별로 그룹화하고 계층 구조로 시각화하여 사용자에게 제시합니다. 사용자의 피드백을 바탕으로 검색 결과를 개선하고 검색어를 보완합니다. </thinking_tag> 검색 쿼리와 검색 결과는 마크다운 코드 블록을 사용하여 계층 구조를 시각화합니다. </system_prompt>

검색 품질을 평가하는 부분을 추가하였습니다.

<search_quality_reflection> 검색 품질을 평가할 때는 다음 사항을 고려합니다:

검색 결과가 사용자의 검색 의도와 얼마나 부합하는가? 검색 결과의 관련성과 다양성이 적절한 수준인가? 검색 결과의 계층 구조와 카테고리 매핑이 논리적이고 직관적인가? 사용자의 피드백을 반영하여 검색 품질을 지속적으로 개선하고 있는가? </search_quality_reflection> <search_quality_score>4</search_quality_score>

4. 검색어: Second brain

<search_query> <productivity> <knowledge_management> <second_brain> <definition> A personal knowledge management system that helps individuals capture, organize, and synthesize information for better retention and application. </definition> <tools> <note-taking_apps> <evernote/> <onenote/> <notion/> <obsidian/> <roam_research/> </note-taking_apps> <mind_mapping_software> <xmind/> <mindmeister/> <coggle/> </mind_mapping_software> </tools> <techniques> <zettelkasten> A method of connecting ideas and thoughts through a system of interlinked notes. </zettelkasten> <pkm> Personal Knowledge Management (PKM) is the process of collecting, organizing, and sharing knowledge for personal and professional growth. </pkm> <commonplace_book> A centralized repository for capturing and organizing quotes, ideas, and observations. </commonplace_book> </techniques> <benefits> <improved_memory/> <enhanced_creativity/> <better_decision_making/> <increased_productivity/> </benefits> </second_brain> </knowledge_management> </productivity> </search_query>

productivity └── knowledge_management └── second_brain ├── definition │ └── A personal knowledge management system that helps individuals capture, organize, and synthesize information for better retention and application. ├── tools │ ├── note-taking_apps │ │ ├── evernote │ │ ├── onenote │ │ ├── notion │ │ ├── obsidian │ │ └── roam_research │ └── mind_mapping_software │ ├── xmind │ ├── mindmeister │ └── coggle ├── techniques │ ├── zettelkasten │ │ └── A method of connecting ideas and thoughts through a system of interlinked notes. │ ├── pkm │ │ └── Personal Knowledge Management (PKM) is the process of collecting, organizing, and sharing knowledge for personal and professional growth. │ └── commonplace_book │ └── A centralized repository for capturing and organizing quotes, ideas, and observations. └── benefits ├── improved_memory ├── enhanced_creativity ├── better_decision_making └── increased_productivity <search_quality_reflection> The search results for "Second brain" provide a comprehensive overview of the concept, covering its definition, tools, techniques, and benefits. The hierarchical structure and category mapping are logical and intuitive, making it easy for users to navigate and find relevant information. The search results align well with the user's intent to understand what a second brain is and how it can be implemented. However, to further improve the search quality, additional resources or case studies demonstrating real-world applications of second brain systems could be included. </search_quality_reflection>

<search_quality_score>4</search_quality_score>

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5. 검색어: PARA

<search_query> <productivity> <personal_knowledge_management> <methodologies> <para> <definition> PARA (Projects, Areas, Resources, Archives) is a system for organizing digital information, documents, and files based on their actionability and relevance. </definition> <components> <projects> Files related to active, ongoing projects with a specific objective and timeline. </projects> <areas> Files related to broader areas of responsibility or long-term interests without a specific end date. </areas> <resources> Reference materials, templates, and other files that are useful but not directly related to active projects or areas. </resources> <archives> Inactive files from completed projects or outdated information that are kept for reference or record-keeping purposes. </archives> </components> <benefits> <clarity> Provides a clear, actionable framework for organizing and prioritizing information. </clarity> <efficiency> Helps users quickly locate and access the files they need for their current tasks and projects. </efficiency> <adaptability> Allows for easy reallocation of files between categories as projects and priorities change over time. </adaptability> </benefits> <implementation> <digital_file_management> Organizing computer files and folders according to the PARA system. </digital_file_management> <note-taking_applications> Using PARA-based templates or folder structures in note-taking apps like Evernote or Notion. </note-taking_applications> <task_management_tools> Applying PARA principles to categorize and prioritize tasks in project management software or to-do list apps. </task_management_tools> </implementation> </para> </methodologies> </personal_knowledge_management> </productivity> </search_query>

Copy code productivity └── personal_knowledge_management └── methodologies └── para ├── definition │ └── PARA (Projects, Areas, Resources, Archives) is a system for organizing digital information, documents, and files based on their actionability and relevance. ├── components │ ├── projects │ │ └── Files related to active, ongoing projects with a specific objective and timeline. │ ├── areas │ │ └── Files related to broader areas of responsibility or long-term interests without a specific end date. │ ├── resources │ │ └── Reference materials, templates, and other files that are useful but not directly related to active projects or areas. │ └── archives │ └── Inactive files from completed projects or outdated information that are kept for reference or record-keeping purposes. ├── benefits │ ├── clarity │ │ └── Provides a clear, actionable framework for organizing and prioritizing information. │ ├── efficiency │ │ └── Helps users quickly locate and access the files they need for their current tasks and projects. │ └── adaptability │ └── Allows for easy reallocation of files between categories as projects and priorities change over time. └── implementation ├── digital_file_management │ └── Organizing computer files and folders according to the PARA system. ├── note-taking_applications │ └── Using PARA-based templates or folder structures in note-taking apps like Evernote or Notion. └── task_management_tools └── Applying PARA principles to categorize and prioritize tasks in project management software or to-do list apps. <search_quality_reflection> The search results for "PARA" provide a thorough and well-structured overview of the PARA system for personal knowledge management. The results cover the definition, components, benefits, and implementation of the PARA methodology, giving users a clear understanding of how it works and how it can be applied in various contexts.

The hierarchical structure and category mapping are logical and easy to follow, allowing users to quickly grasp the key concepts and find relevant information. The search results align well with the user's intent to learn about the PARA system and its potential applications.

To further enhance the search quality, the results could include some specific examples or case studies of how PARA has been successfully implemented by individuals or organizations to improve their information management and productivity. Additionally, mentioning some potential limitations or challenges of adopting the PARA system could provide a more balanced perspective.

Overall, the search results provide a comprehensive and useful introduction to the PARA methodology for personal knowledge management. </search_quality_reflection>

<search_quality_score>4</search_quality_score>

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6. 코쉬 슈바르츠 부등식

<search_query> <mathematics> <inequalities> <cauchy-schwarz_inequality> <definition> 코쉬-슈바르츠 부등식은 두 벡터의 내적의 절댓값이 각 벡터의 놈(norm)의 곱 이하임을 나타내는 부등식이다. |⟨x,y⟩| ≤ ||x|| ||y|| </definition> <history> <origin> 코쉬-슈바르츠 부등식은 19세기에 오귀스틴-루이 코쉬와 헤르만 아만두스 슈바르츠에 의해 발견되었다. </origin> <development> 코쉬-슈바르츠 부등식은 내적 공간과 힐베르트 공간에서 중요한 역할을 하며, 다양한 분야에서 널리 사용된다. </development> </history> <applications> <geometry> 삼각형의 세 변의 길이 사이의 관계를 나타내는 삼각 부등식을 증명하는 데 사용된다. </geometry> <analysis> 함수의 극값이나 변분 문제를 해결하는 데 사용된다. </analysis> <probability_theory> 랜덤 변수의 분산이나 공분산을 계산하는 데 사용된다. </probability_theory> </applications> <generalizations> <hölder's_inequality> 코쉬-슈바르츠 부등식을 p-놈(norm)으로 일반화한 것으로, |⟨x,y⟩| ≤ ||x||ₚ ||y||ᵩ (1/p + 1/q = 1)의 형태로 표현된다. </hölder's_inequality> <minkowski's_inequality> 코쉬-슈바르츠 부등식과 유사한 형태로, ||x+y||ᵩ ≤ ||x||ᵩ + ||y||ᵩ (p ≥ 1)의 형태로 표현된다. </minkowski's_inequality> </generalizations> <related_concepts> <inner_product_space> 코쉬-슈바르츠 부등식이 성립하는 벡터 공간으로, 내적이 정의되어 있다. </inner_product_space> <hilbert_space> 완비된 내적 공간으로, 코쉬-슈바르츠 부등식이 중요한 역할을 한다. </hilbert_space> </related_concepts> </cauchy-schwarz_inequality> </inequalities> </mathematics> </search_query>

Copy code mathematics └── inequalities └── cauchy-schwarz_inequality ├── definition │ └── 코쉬-슈바르츠 부등식은 두 벡터의 내적의 절댓값이 각 벡터의 놈(norm)의 곱 이하임을 나타내는 부등식이다. |⟨x,y⟩| ≤ ||x|| ||y|| ├── history │ ├── origin │ │ └── 코쉬-슈바르츠 부등식은 19세기에 오귀스틴-루이 코쉬와 헤르만 아만두스 슈바르츠에 의해 발견되었다. │ └── development │ └── 코쉬-슈바르츠 부등식은 내적 공간과 힐베르트 공간에서 중요한 역할을 하며, 다양한 분야에서 널리 사용된다. ├── applications │ ├── geometry │ │ └── 삼각형의 세 변의 길이 사이의 관계를 나타내는 삼각 부등식을 증명하는 데 사용된다. │ ├── analysis │ │ └── 함수의 극값이나 변분 문제를 해결하는 데 사용된다. │ └── probability_theory │ └── 랜덤 변수의 분산이나 공분산을 계산하는 데 사용된다. ├── generalizations │ ├── hölder's_inequality │ │ └── 코쉬-슈바르츠 부등식을 p-놈(norm)으로 일반화한 것으로, |⟨x,y⟩| ≤ ||x||ₚ ||y||ᵩ (1/p + 1/q = 1)의 형태로 표현된다. │ └── minkowski's_inequality │ └── 코쉬-슈바르츠 부등식과 유사한 형태로, ||x+y||ᵩ ≤ ||x||ᵩ + ||y||ᵩ (p ≥ 1)의 형태로 표현된다. └── related_concepts ├── inner_product_space │ └── 코쉬-슈바르츠 부등식이 성립하는 벡터 공간으로, 내적이 정의되어 있다. └── hilbert_space └── 완비된 내적 공간으로, 코쉬-슈바르츠 부등식이 중요한 역할을 한다. <search_quality_reflection> 검색 결과는 "코쉬-슈바르츠 부등식"에 대한 포괄적이고 구조화된 정보를 제공합니다. 부등식의 정의, 역사적 배경, 응용 분야, 일반화, 관련 개념 등 주요 내용을 다루고 있어 사용자가 코쉬-슈바르츠 부등식에 대해 깊이 있게 이해할 수 있도록 도와줍니다.

계층적 구조와 카테고리 매핑이 논리적이고 직관적이어서 사용자가 원하는 정보를 쉽게 찾을 수 있습니다. 검색 결과는 코쉬-슈바르츠 부등식에 대해 자세히 알고 싶어하는 사용자의 의도에 부합하는 내용을 포괄적으로 제시하고 있습니다.

검색 품질을 더욱 높이기 위해서는 부등식의 증명 과정이나 구체적인 활용 예시를 추가하는 것이 도움될 것 같습니다. 또한 초보자도 이해할 수 있도록 용어에 대한 간단한 설명이나 시각적 자료를 제공하면 더욱 유용할 것입니다.

전반적으로 검색 결과는 코쉬-슈바르츠 부등식에 대한 수학적 배경 지식이 있는 사용자에게 유용하고 깊이 있는 정보를 제공할 것으로 보입니다. </search_quality_reflection>

<search_quality_score>4</search_quality_score>

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7. 클로드는 최신의 정보를 검색할 수 있는가?

이 쯤에서 궁금증이 생겼습니다. 이러한 정보들을 끌어오는 소스가 무엇일까? 클로드는 과연 최신 정보를 학습하고 검색할 수 있는가? 직접 실험해 보기로 하였습니다.

검색어: 2024년 상반기 fashion

<search_query> <fashion> <trends> <2024> <spring_summer> <colors> <pastels> 말린 장미, 라벤더, 민트 등 부드러운 파스텔 색상이 인기를 끌 전망. </pastels> <bold_hues> 강렬한 네온 컬러와 원색적인 색상이 액센트로 사용될 것으로 보임. </bold_hues> <earth_tones> 베이지, 브라운, 올리브 그린 등 자연에서 영감을 받은 뉴트럴 톤의 활용도 예상됨. </earth_tones> </colors> <patterns> <floral_prints> 크고 작은 꽃무늬가 다양한 아이템에 활용될 것으로 전망. </floral_prints> <geometric_patterns> 스트라이프, 체크 등 기하학적 패턴이 클래식한 느낌을 줄 것으로 예상. </geometric_patterns> <abstract_designs> 추상적이고 예술적인 프린트와 패턴이 개성 있는 스타일링을 완성할 전망. </abstract_designs> </patterns> <materials> <eco-friendly_fabrics> 지속 가능성에 대한 관심 증가로 친환경 소재의 사용이 늘어날 것으로 보임. </eco-friendly_fabrics> <lightweight_materials> 여름철 더위를 고려한 가벼운 소재와 통기성 있는 직물이 주목받을 것으로 예상. </lightweight_materials> <textured_fabrics> 레이스, 엠보싱, 퀼팅 등 다양한 질감의 원단이 의상에 활용될 전망. </textured_fabrics> </materials> <key_pieces> <oversized_blazers> 어깨를 강조한 오버사이즈 블레이저가 트렌디한 아이템으로 자리 잡을 것. </oversized_blazers> <cropped_tops> 짧은 길이의 상의가 높은 인기를 끌 것으로 예상됨. </cropped_tops> <wide-leg_pants> 와이드 팬츠와 배기 팬츠 등 넉넉한 실루엣의 하의가 트렌드를 이어갈 전망. </wide-leg_pants> <cut-out_dresses> 과감한 컷아웃 디테일이 적용된 원피스 드레스가 주목받을 것으로 보임. </cut-out_dresses> </key_pieces> </spring_summer> </2024> </trends> </fashion> </search_query>

Copy code fashion └── trends └── 2024 └── spring_summer ├── colors │ ├── pastels │ │ └── 말린 장미, 라벤더, 민트 등 부드러운 파스텔 색상이 인기를 끌 전망. │ ├── bold_hues │ │ └── 강렬한 네온 컬러와 원색적인 색상이 액센트로 사용될 것으로 보임. │ └── earth_tones │ └── 베이지, 브라운, 올리브 그린 등 자연에서 영감을 받은 뉴트럴 톤의 활용도 예상됨. ├── patterns
│ ├── floral_prints │ │ └── 크고 작은 꽃무늬가 다양한 아이템에 활용될 것으로 전망. │ ├── geometric_patterns │ │ └── 스트라이프, 체크 등 기하학적 패턴이 클래식한 느낌을 줄 것으로 예상. │ └── abstract_designs │ └── 추상적이고 예술적인 프린트와 패턴이 개성 있는 스타일링을 완성할 전망. ├── materials │ ├── eco-friendly_fabrics │ │ └── 지속 가능성에 대한 관심 증가로 친환경 소재의 사용이 늘어날 것으로 보임. │ ├── lightweight_materials │ │ └── 여름철 더위를 고려한 가벼운 소재와 통기성 있는 직물이 주목받을 것으로 예상. │ └── textured_fabrics │ └── 레이스, 엠보싱, 퀼팅 등 다양한 질감의 원단이 의상에 활용될 전망. └── key_pieces ├── oversized_blazers │ └── 어깨를 강조한 오버사이즈 블레이저가 트렌디한 아이템으로 자리 잡을 것. ├── cropped_tops │ └── 짧은 길이의 상의가 높은 인기를 끌 것으로 예상됨.
├── wide-leg_pants │ └── 와이드 팬츠와 배기 팬츠 등 넉넉한 실루엣의 하의가 트렌드를 이어갈 전망. └── cut-out_dresses └── 과감한 컷아웃 디테일이 적용된 원피스 드레스가 주목받을 것으로 보임. <search_quality_reflection> 2024년 상반기 패션 트렌드에 대한 검색 결과는 색상, 패턴, 소재, 주요 아이템 등 다양한 측면에서 트렌드를 다루고 있어 포괄적인 정보를 제공합니다. 파스텔 톤, 볼드한 색상, 자연에서 영감을 받은 색조 등 색상 트렌드와 플로럴 프린트, 기하학 패턴 등 패턴 경향을 상세히 설명하고 있습니다. 또한, 친환경 소재, 경량 원단, 다양한 질감의 직물 등 소재 트렌드와 오버사이즈 블레이저, 크롭트 탑, 와이드 팬츠, 컷아웃 드레스 등 주요 아이템을 언급하며 2024년 봄/여름 패션을 종합적으로 살펴보고 있습니다.

계층적 구조와 카테고리 매핑은 색상, 패턴, 소재, 주요 아이템 등 패션 트렌드의 주요 구성 요소를 잘 반영하고 있어 정보를 쉽게 탐색할 수 있도록 도와줍니다. 검색 결과는 2024년 상반기 패션 경향에 대해 알고자 하는 사용자의 관심사를 충족시키는 내용으로 구성되어 있습니다.

다만, 검색 결과를 더욱 풍성하게 하기 위해 트렌드를 주도할 것으로 예상되는 브랜드나 디자이너에 대한 언급, 그리고 예상되는 스타일링 팁 등을 추가한다면 사용자에게 더욱 유용한 정보를 제공할 수 있을 것입니다. 또한, 제시된 트렌드가 어떤 사회문화적 배경에서 비롯되었는지에 대한 분석도 더해진다면 트렌드에 대한 이해도를 높일 수 있을 것으로 보입니다.

전반적으로 2024년 상반기 패션 트렌드 검색 결과는 다양한 범주에서 트렌드를 살펴볼 수 있는 유용한 정보를 제공하고 있습니다. </search_quality_reflection>

<search_quality_score>4</search_quality_score>

이를 검증해 보기 위해 위 결과를 perplexity ai 에 넣어 보았습니다.

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제미나이에도 넣어 보았습니다.

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8. 2024년 미국 대선

<search_query> <politics> <united_states> <elections> <presidential_election_2024> <potential_candidates> <democratic_party> <joe_biden> 현 대통령인 조 바이든이 재선에 도전할 가능성이 있음. </joe_biden> <kamala_harris> 현 부통령인 카멀라 해리스가 민주당 후보로 출마할 수 있음. </kamala_harris> <Pete_buttigieg> 2020년 대선 경선에 출마했던 피트 부티지지가 도전할 가능성도 제기됨.

</Pete_buttigieg> </democratic_party> <republican_party> <donald_trump> 전 대통령 도널드 트럼프가 공화당 후보 지명을 위해 재도전할 가능성이 높음. </donald_trump> <ron_desantis> 플로리다 주지사 론 디샌티스가 유력한 공화당 후보로 거론되고 있음. </ron_desantis> <nikki_haley> 전 유엔 대사 니키 헤일리가 공화당 경선에 뛰어들 수 있다는 전망도 있음.

</nikki_haley> </republican_party> </potential_candidates> <key_issues> <economy> 포스트 코로나 시대의 경제 회복과 일자리 창출이 핵심 쟁점이 될 전망. </economy> <healthcare> 의료보험 제도 개혁과 의료비 부담 경감 방안이 중요한 논의 주제가 될 것으로 보임. </healthcare> <foreign_policy> 중국에 대한 견제, 북핵 문제 등 외교 정책 기조가 선거에 영향을 미칠 수 있음. </foreign_policy> <racial_justice> 인종 차별 문제 해결을 위한 정책 대안이 후보자들에게 주요한 과제가 될 것. </racial_justice> </key_issues> <election_process> <primary_elections> 2024년 초에 각 정당의 경선이 진행되어 대선 후보가 선출됨. </primary_elections> <conventions> 7월9월경 전당대회가 열려 후보자 지명이 공식화할 것으로 예상됨. </conventions> <presidential_debates> 9월10월 사이에 대선 후보 간 TV 토론이 3차례 이상 치러질 전망. </presidential_debates> <general_election> 2024년 11월 5일 대선 본투표가 실시되어 차기 대통령이 선출될 예정. </general_election> </election_process> </presidential_election_2024> </elections> </united_states> </politics> </search_query>

Copy code politics └── united_states └── elections └── presidential_election_2024 ├── potential_candidates │ ├── democratic_party │ │ ├── joe_biden │ │ │ └── 현 대통령인 조 바이든이 재선에 도전할 가능성이 있음. │ │ ├── kamala_harris │ │ │ └── 현 부통령인 카멀라 해리스가 민주당 후보로 출마할 수 있음. │ │ └── Pete_buttigieg │ │ └── 2020년 대선 경선에 출마했던 피트 부티지지가 도전할 가능성도 제기됨. │ └── republican_party │ ├── donald_trump │ │ └── 전 대통령 도널드 트럼프가 공화당 후보 지명을 위해 재도전할 가능성이 높음. │ ├── ron_desantis │ │ └── 플로리다 주지사 론 디샌티스가 유력한 공화당 후보로 거론되고 있음.
│ └── nikki_haley │ └── 전 유엔 대사 니키 헤일리가 공화당 경선에 뛰어들 수 있다는 전망도 있음. ├── key_issues │ ├── economy │ │ └── 포스트 코로나 시대의 경제 회복과 일자리 창출이 핵심 쟁점이 될 전망. │ ├── healthcare │ │ └── 의료보험 제도 개혁과 의료비 부담 경감 방안이 중요한 논의 주제가 될 것으로 보임. │ ├── foreign_policy │ │ └── 중국에 대한 견제, 북핵 문제 등 외교 정책 기조가 선거에 영향을 미칠 수 있음.
│ └── racial_justice │ └── 인종 차별 문제 해결을 위한 정책 대안이 후보자들에게 주요한 과제가 될 것. └── election_process ├── primary_elections │ └── 2024년 초에 각 정당의 경선이 진행되어 대선 후보가 선출됨. ├── conventions │ └── 7월~9월경 전당대회가 열려 후보자 지명이 공식화할 것으로 예상됨. ├── presidential_debates │ └── 9월~10월 사이에 대선 후보 간 TV 토론이 3차례 이상 치러질 전망.
└── general_election └── 2024년 11월 5일 대선 본투표가 실시되어 차기 대통령이 선출될 예정. <search_quality_reflection> 2024년 미국 대선에 대한 검색 결과는 선거와 관련된 주요 내용을 포괄적으로 다루고 있습니다. 민주당과 공화당의 유력 후보군, 선거 과정, 핵심 쟁점 등을 체계적으로 정리하고 있어 전반적인 선거 구도와 이슈를 이해하는 데 도움이 될 것으로 보입니다.

잠재적 후보자 항목에서는 양당의 대표적인 후보 가능성을 언급하고 있으며, 핵심 의제로는 경제, 의료, 외교 정책, 인종 문제 등을 제시하고 있습니다. 또한, 경선, 전당대회, 후보자 토론, 본선 투표 등 선거 절차와 일정을 순차적으로 소개하고 있어 선거 과정을 파악하기에 용이합니다.

<나무위키>

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클로드 답변의 세부적인 정보를 하나씩 따져가면서 검증해 보아야겠지만 미국대선의 날짜까지도 정확하게 맞추는 것 보면 최근 정보를 학습하고 있다는 반증이기도 할 것입니다.

이 정보에 대한 간접적인 검증은 ChatGPT 의 링크 기능을 활용해 보겠습니다.

ChatGPT:
조 바이든 현 대통령이 2024년 대선 재선 도전을 공식 발표했습니다. 이는 그가 처음으로 대통령직에 도전했던 날로부터 정확히 4년 후인 것으로, 바이든 대통령은 자신의 임기 첫 번째 기간 동안의 입법 성과와 50년 이상의 워싱턴 경험을 바탕으로 재선에 도전하며, 이로 인해 그는 민주당 후보로서 강력한 위치에 있습니다. 바이든 대통령은 미국이 앞으로 더 많은 자유와 권리를 가질지 여부에 대한 질문에 직면하고 있다며, "자유. 개인의 자유는 우리가 누구인지를 근본적으로 규정하는 것입니다. 이보다 더 중요한 것은 없습니다. 이보다 더 신성한 것도 없습니다,"라고 발표 영상에서 말했습니다​ (Al Jazeera)​​ (Yahoo News - Latest News & Headlines)​.

또한, 바이든 대통령은 공화당 후보로 다시 출마할 가능성이 있는 도널드 트럼프 전 대통령과의 재대결 가능성에 대해서도 언급했습니다. 트럼프 전 대통령은 이미 2024년 대선 캠페인을 발표했으며, 비록 다양한 법적 문제에 직면해 있지만, 여전히 강력한 지지 기반을 유지하고 있습니다. 특히 NBC News의 최근 여론 조사에 따르면, 공화당 예비 선거 유권자의 46%가 트럼프 전 대통령을 지지한다고 합니다. 플로리다 주지사인 론 디샌티스는 아직 공식적으로 출마를 선언하지 않았지만, 31%의 두 번째로 높은 지지율을 얻고 있습니다​ (Al Jazeera)​.

이 정보들은 바이든 현 대통령이 2024년 대선에서 재선에 도전하는 것과 관련하여 사실임을 확인해줍니다.

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긴 글 읽어주셔서 감사합니다.

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