먼저, 이 기능들을 직접 만들어 본 적이 없기 때문에 추측만 할 수 있습니다.
네, 그렇습니다.
제가 시도해 본 몇 가지 ChatGPT 플러그인들은 PDF 전체를 읽지만, 수학 표현식이나 그래프에서 데이터를 추출하는 것은 그 능력 범위를 벗어나므로 텍스트만 읽는 경우가 많습니다. 이는 PDF가 레이아웃과 표현을 위해 설계되었기 때문이며, 맥락 추출이나 데이터 교환 형식으로서 지식을 전달하는 용도로는 적합하지 않기 때문입니다.
정확히 무엇을 의미하는지 잘 모르겠지만, 제 이해로는 지식을 벡터 데이터베이스에 임베드(embed)한 후, 프롬프트를 사용하여 관련 부분을 찾아 답변을 구성한다고 봅니다.
이 개념을 타인에게 설명할 때 제가 사용하는 비유는 다음과 같습니다. PDF라는 형식에 집착하기보다는, 해당 논문의 저자(들)가 논문에서 전달하려는 아이디어에 초점을 맞추고, 마치 그들과 대화하는 것처럼 생각하라는 것입니다.
ChatGPT에서 플러그인을 실행할 수 있다면 다음 사이트에서
PDF 또는 paper를 검색해서 몇 가지를 시도해 보세요. 제가 발견한 두 가지 주요 차이점은, 많은 플러그인이 단일 PDF를 읽는 반면 (https://pugin.ai/p/chatwithpdf), 이 플러그인(https://pugin.ai/p/science)은 2억 5천만 개의 과학 논문 중 관련 논문을 골라낸다는 점입니다.
LangChain에는 이런 것이 있습니다.
그리고 GitHub에는 유사한 저장소들이 있습니다 (ref), 결과는 사용자마다 다를 수 있습니다(YMMV).
이러한 기술이 학계에 국한될 것이라고 생각하는 분들을 위한 구체적인 사용 사례를 하나 소개합니다.