이제 ChatGPT의 심층적인 연구를 GitHub에 연결할 수 있습니다. 네티즌들: 이게 진짜 RAG다

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36氪
05-09
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ChatGPT가 깊은 밤에 다시 큰 업데이트를 했습니다——

심층 연구(Deep Research) 기능이 이제 직접 GitHub에 연결할 수 있게 되었습니다!

그렇다면 효과는 어떨까요?

예를 들어 "심층 연구"를 클릭하면서 다음과 같은 요구 사항을 제시해 보겠습니다:

최근 팀에 합류했고 GitHub 코드 저장소를 숙지해야 하는 과제를 받았습니다. 프로젝트 목적 및 아키텍처, 주요 모듈, 기술 스택, 주목할 만한 오픈 소스 이슈/병합 요청, 그리고 실행 가능한 코드 품질 개선 제안 2가지를 포함한 간단한 보고서를 제공해 주세요.

질문을 보낸 후 입력란 하단에 "GitHub" 옵션이 나타납니다. 그 후 "Search ropos" 상자에 원하는 내용을 입력할 수 있습니다. 예를 들어 "codex":

그러면 ChatGPT가 GitHub의 18개 관련 저장소에 직접 연결되어 답변을 생성합니다:

네티즌들은 이를 보고 개발자에게 유리한 기능 업데이트라고 생각했으며, 어떤 이들은 직접 외쳤습니다:

이것이 진정한 RAG다.

현재 이 기능은 여전히 테스트 단계에 있으며, 전 세계 팀 사용자가 사용 가능하고 점진적으로 Plus, Pro 사용자에게 개방될 예정입니다.

구체적으로 GitHub와 어떻게 연동되나요?

이 새로운 기능에 대해 네티즌들은 많은 질문을 제기했습니다.

OpenAI는 동시에 Q&A 문서를 출시하여 ChatGPT가 GitHub와 구체적으로 어떻게 연동되는지 상세히 설명했습니다.

사용 측면에서, 방금 보여드린 것처럼 GitHub와 심층 연구를 연결하면 ChatGPT는 코드 저장소(코드, README 파일 및 기타 문서 포함)에서 실시간 데이터를 직접 가져와 즉시 분석할 수 있습니다.

연결만 완료하고 질문을 제시하면 심층 연구가 자동으로 GitHub 콘텐츠를 읽고 분석하여 관련 부분을 직접 인용해 답변합니다.

앞서 설명한 작업 방식 외에도 ChatGPT 설정으로 이동하여 "연결된 앱"(Connected apps)을 선택하고 "커넥터"(Connectors) 옵션을 찾은 후 GitHub 옆의 "연결" 버튼을 클릭할 수 있습니다.

나중에 해당 커넥터가 액세스할 수 있는 코드 저장소 범위를 조정하려면 설정에서 GitHub 옆의 톱니바퀴 아이콘을 클릭하여 GitHub 커넥터 구성 페이지로 이동하면 됩니다.

연결된 GitHub 코드 저장소에서 질문할 때 ChatGPT는 질문에 따라 자동으로 검색 키워드를 생성하여 관련 내용을 찾습니다.

예를 들어 "백엔드에서 파일 업로드를 처리하는 코드가 어디에 있나요?"라고 물으면

ChatGPT는 "file upload handler backend"와 같은 키워드로 검색할 수 있습니다.

필요한 경우 다양한 검색 방법을 시도하여 가장 관련성 높은 코드나 파일을 찾으려 할 것입니다.

그 외에 네티즌들이 가장 많이 물은 질문은: OpenAI가 GitHub 콘텐츠로 모델을 훈련할 것인가?

이에 대해 OpenAI의 답변은 다음과 같습니다:

엔터프라이즈 제품(ChatGPT Team, Enterprise, Edu 및 API 서비스)의 경우, 기본적으로 사용자가 보내는 콘텐츠는 모델 개선에 사용되지 않습니다.

개인용 서비스(ChatGPT 무료판, Plus 및 Pro 버전)를 사용하는 경우 "모든 사용자를 위한 모델 개선" 옵션을 활성화하면 콘텐츠를 모델 훈련에 사용할 수 있습니다.

마지막으로, 몇 가지 주의사항이 있습니다:

코드 저장소가 심층 연구의 GitHub 커넥터에 나타나려면 약 5분이 소요됩니다

GitHub 저장소 이름만 검색할 수 있으며 특정 파일 이름은 검색할 수 없습니다

강화 미세 조정도 공식 출시

그리고 "GitHub 커넥터" 외에도 OpenAI는 새벽에 새로운 기능을 출시했습니다——

강화 미세 조정(Reinforcement fine-tuning, RTF).

맞습니다. 작년 12월에 미리 보기했던 바로 그 기능이 오늘 o4-mini에서 공식적으로 사용 가능해졌습니다!

구체적으로 RFT는 사고 사슬 추론과 작업별 점수를 사용하여 모델 성능을 향상시키며, 특히 복잡한 영역에 적합합니다.

AccordanceAI 회사를 예로 들면, RFT를 사용하여 세금 및 회계 분야에서 최고 수준의 모델을 미세 조정했으며, 구체적인 효과는 다음과 같습니다:

그렇다면 OpenAI의 이 두 가지 새로운 기능에 대해 어떻게 생각하시나요? 댓글 섹션에 의견을 남겨주세요~

참고 링크:

[1]https://x.com/OpenAIDevs/status/1920556386083102844

[2]https://x.com/TheRealAdamG/status/1920577066455740850

[3]https://help.openai.com/en/articles/11145903-connecting-github-to-chatgpt-deep-research

[4]https://x.com/OpenAIDevs/status/1920531856426143825

본 기사는 위챗 공식 계정 "양자위치"(ID: QbitAI)에서 가져왔으며, 작성자는 진레이, 36크가 게시 허가를 받았습니다.

출처
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