고급 AI 에이전트로 구동되는 Web of Science Research Assistant의 새로운 문헌 검토 가이드는 연구자가 여러 단계의 복잡한 문헌 검토를 더욱 정확하고 빠르게 수행하도록 도와줍니다.
생성형 AI가 학술 연구를 개선할 수 있는 방법을 모색하기 시작했을 때, 저희는 연구자들이 복잡한 작업을 더 빠르게 완료할 수 있도록 울 수 있음을 빠르게 파악했습니다. Web of Science Research Assistant에서는 프롬프트와 간단한 가이드를 통해 연구자가 연구 주제에 대한 새로운 관점과 연구 작업의 다음 단계를 파악할 수 있도록 도와줍니다. 차세대 AI 기술인 에이전틱 AI를 Web of Science Research Assistant에 구현함으로써, 여러 단계의 복잡한 연구 작업을 수행하는 연구자를 더욱 심층적으로 지원할 수 있게 되었습니다.
새롭게 디자인된 Web of Science Research Assistant: Literature Review 2.0의 문헌 검토 가이드를 소개합니다. 고급 AI 에이전트로 구동되는 이 가이드는 강력한 추론 및 문제 해결 기술을 통해 연구자가 검색 전략을 빠르게 구체화하고, 작업 범위를 정의하고, 어시스턴트가 제공하는 결과물을 큐레이션할 수 있도록 도와줍니다.
학술 연구를 위한 AI 에이전트의 이점
생성형 AI 기반 챗봇과 어시스턴트는 언어 구문 분석 및 검색 색인 기능을 활용하여 결과를 수집하고 가능한 한 빠르게 주요 요점을 요약합니다. 연구자들은 보다 자연스러운 검색 및 디스커버리 경험의 이점을 누릴 수 있지만, 응답이 이용자의 기대에 미치지 못할 수 있다는 단점이 있을 수 있습니다. 이러한 도구는 이용자의 요구 사항을 먼저 명확히 하거나 검증하지 않고 트랜잭션 방식(Transactional manner)으로 응답하기 때문에 포함된 주제가 너무 광범위하거나, 너무 오래된 자료이거나, 너무 최근의 자료일 수 있습니다. 연구자가 원하는 정보를 얻기 위해 여러 번 시도해야 할 수 있습니다.
이와는 대조적으로, 에이전틱 AI는 대형 언어 모델에 강력한 추론 기능을 제공합니다. AI 에이전트는 이용자, 데이터 소스 및 도구와 상호 작용하여 다단계 프로세스를 계획하고 실행할 수 있습니다. 이는 적절한 응답을 위해 신중한 용어 선택과 자료 특성을 고려해야 하는 미묘한 질문이 있는 연구자에게 유용합니다. 에이전트는 이용자와의 긴밀한 협업을 통해 할당된 태스크를 평가하고 솔루션을 설계하며 작업을 완료하기 때문에 정보가 충분 해졌을 때를 파악할 수 있습니다. 에이전트는 이용자와 전략과 방법을 공유하고 검증하여 과정의 투명성을 제공합니다.
대화형 문헌 검토(Literature Review) 프로세스 만들기
문헌 검토를 수행하는 연구자는 AI 에이전트와 대화를 주고받으며 관련성이 높은 논문과 가치 있는 인사이트를 더 빨리 찾을 수 있습니다. 새롭게 디자인된 클래리베이트의 문헌 검토 가이드를 통해 이용자는 신뢰할 수 있는 학술 AI기술과 Web of Science Core Collection 데이터로 구동되는 에이전트를 활용해 지식 격차를 파악하고, 연구 핫스팟을 찾고, 연구 가설을 수립할 수 있습니다. 에이전트는 연구자와 대화를 통해 연구자의 의도와 선호도를 파악한 다음, 특정 요구사항에 따라 문헌 검토를 수행하는 데 가장 적합한 접근 방식을 결정합니다. 이러한 개인 맞춤형 지원은 생성형 AI만 제공할 수 있는 것보다 인간 비서와 함께 작업하는 것과 비슷한 대화형 환경을 만들어냅니다.
문헌 검토 에이전트는 연구자와 주고받는 대화를 통해 연구 질문을 정의하고 검색 전략을 확정한 다음 다양한 문헌 분석을 바탕으로 보고서를 제공합니다. 이 과정의 각 단계에서 이용자는 원하는 정보를 정확하게 입력합니다. 에이전트와 협력하여 이용자는 다음을 수행할 수 있습니다:
- 쿼리 최적화 : 에이전트는 연구 질문을 분석하고 질문이 더 구체화되는 것이 도움이 될지 판단하여, 필요한 경우 검색 범위를 좁힐 수 있는 하위 주제를 제안합니다.
- 범위 커스터마이징 : 세분화된 연구 질문을 바탕으로 테마와 키워드, 동의어 및 관련 용어를 포함한 검색 전략을 제안합니다. 이러한 투명성(Transparency)을 통해 이용자는 용어를 제외하거나 추가하고 날짜 범위를 지정하여 검색을 더욱 세분화할 수 있습니다.
- 결과물 정의 : 검색 전략을 확인한 후 에이전트는 생성할 보고서의 구조를 확인합니다. 이용자는 제외할 섹션, 확장할 섹션 또는 특정 섹션에서 원하는 글머리 기호의 개수를 지정할 수 있습니다.
이 에이전트는 각 Web of Science Research Assistant 이용자의 고유한 요구 사항을 충족하도록 문헌 검토 프로세스를 맞춤화할 뿐 아니라 연구 환경에 대한 새로운 유형의 정보도 제공합니다. 문헌을 종합하고 가장 중요한 요소를 추출하는 프로세스를 간소화하여 연구 효율성을 높이는 동시에 연구자와 연구자의 전문성이 프로세스의 중심에 있을 수 있도록 지원합니다.
그림 1: 에이전트와 협력하여 중요한 내용을 중심으로 검색 전략을 정의하세요.
그림 2: 공통 주제, 연구 격차, 가설 등 필요한 정보를 원하는 방식으로 구조화하여 얻을 수 있습니다.
Web of Science에서 에이전틱 AI의 미래
연구자가 일반적으로 몇 시간 또는 며칠이 걸리는 작업을 신속하게 수행할 수 있도록 설계된 Web of Science Research Assistant는 에이전트형 AI를 통해 향후 수많은 흥미로운 발전 가능성을 제시합니다. 새로운 문헌 검토 가이드 외에도, 앞으로 알림 생성 옵션, 다양한 형식과 제품으로 내보내기, 더 많은 출력 유형으로 디스커버리 확장 등 이 기능의 강점을 활용한 새로운 기능을 추가할 계획입니다. 저희는 연구자의 일상적인 연구 경험을 개선하여 연구자의 역량을 강화하기 위해 노력하고 있으며, 연구 커뮤니티와 협력하여 새로운 기능과 아이디어를 검증하고 테스트하면서 고객 피드백을 바탕으로 신규 기능을 지속적으로 개발하고 있습니다.
새로운 에이전틱 AI 기반 문헌 검토 가이드의 데모를 확인해보세요.
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