구글 AI란 무엇인가요?
Google AI는 Alphabet의 인공지능 연구, 인프라, 제품 및 개발자 도구 포트폴리오를 아우르는 포괄적인 용어입니다. Google DeepMind에서 개발한 기초적인 대규모 언어 모델(LLM)부터 검색, Gmail, 사진, Android에 내장된 사용자 대상 기능, 그리고 외부 엔지니어들이 자체 AI 기반 애플리케이션을 구축하는 데 사용하는 클라우드 기반 API 및 개발 환경에 이르기까지 모든 것을 포함합니다. 간단히 말해, Google AI는 단일 제품이 아니라 Google이 출시하는 거의 모든 제품과 판매하는 모든 서비스에 적용되는 통합된 다층 기술 스택입니다.
핵심 구성 요소 한눈에 보기
- 구글 딥마인드: 2023년 구글 브레인과 딥마인드가 합병하여 설립된 통합 AI 연구 조직. 제미니 모델군을 비롯한 기초 모델 연구를 담당한다.
- 제미니 모델: 구글의 대표적인 멀티모달 대규모 언어 모델 제품군으로, 울트라, 프로, 플래시, 나노 등 다양한 크기로 제공되며, 각 크기는 기능 및 지연 시간 측면에서 서로 다른 균형을 이루도록 최적화되어 있습니다.
- Google AI Studio: Gemini API를 통해 Gemini 모델을 프로토타이핑하고 실험할 수 있는 무료 브라우저 기반 개발 환경입니다.
- Vertex AI: Google Cloud의 엔터프라이즈급 MLOps 및 모델 제공 플랫폼으로, Gemini를 비롯한 수백 개의 타사 모델에 대한 액세스를 제공합니다.
- AI 개요 및 AI 모드: AI가 생성한 요약 정보와 대화형 검색 환경이 Google 검색 내에 직접 표시되었습니다.
- 제미니 앱: 웹과 모바일에서 이용 가능한 소비자용 챗봇 애플리케이션(이전 명칭: Bard)으로, 제미니 프로 및 울트라 모델로 구동됩니다.
- 기기 내 AI: 제미니 나노는 픽셀 스마트폰과 일부 안드로이드 기기에서 직접 실행되어 네트워크 연결 없이도 개인 정보 보호 및 지연 시간이 짧은 AI 기능을 제공합니다.
구글 AI가 중요한 이유
구글 AI는 규모, 인프라 심층성, 연구 성과라는 세 가지 분명하면서도 서로 연관된 이유로 중요합니다. 다른 어떤 조직도 수십억 명의 사용자를 위한 소비자 규모의 AI 서비스를 운영하고, 기반 컴퓨팅 인프라(TPU, 데이터 센터, 네트워킹)를 유지 관리하며, 광범위한 분야에 필수적인 기초 연구를 발표하고, 퍼블릭 클라우드를 통해 개발자에게 이러한 기능에 대한 접근 권한을 판매하는 기능을 동시에 제공하지 않습니다. 이러한 모든 기능을 갖춘 구글 AI는 다른 조직이 따라하기 어려운 시너지 효과를 창출합니다.
배포 규모
구글 검색은 하루에 약 85억 건의 검색 쿼리를 처리합니다. 2024년 AI 개요 기능이 출시된 이후, 이러한 쿼리 중 상당 부분이 실시간으로 생성된 AI 기반 답변을 받게 되었습니다. 순차적 모델을 사용하는 Gmail의 스마트 작성 및 스마트 답장 기능은 매일 수억 건의 이메일을 처리합니다. 2016년부터 신경망 기계 번역 기술을 사용하는 구글 번역은 하루에 1,000억 단어 이상을 처리합니다. 이러한 수치는 구글 AI가 단순한 연구 대상이 아니라 전 세계 정보 처리의 상당 부분을 담당하는 핵심 인프라임을 의미합니다.
연구의 영향력
현재 인공지능 산업을 정의하는 많은 아키텍처 아이디어는 구글에서 시작되었습니다. 구글 브레인 연구원들이 2017년에 발표한 논문 "Attention Is All You Need"에서는 GPT-4, Claude, Llama, 그리고 Gemini 자체의 기반이 되는 Transformer 아키텍처를 소개했습니다. 구글 연구원들은 또한 텍스트에서 문맥을 이해하는 방식을 재정의한 BERT(2018)와 단어를 밀집된 수치 벡터로 표현하는 방식을 확립한 Word2Vec(2013)을 개발했습니다. 딥마인드에서 개발한 AlphaFold는 2억 개 이상의 단백질의 3차원 구조를 예측했는데, 이 공로로 딥마인드의 데미스 하사비스는 2024년 노벨 화학상을 공동 수상했습니다.
경제 및 개발자 생태계
구글은 제미니 API와 버텍스 AI를 통해 가장 강력한 모델들을 외부 개발자들이 이용할 수 있도록 공개하여, 구글의 AI 인프라를 기반으로 구축된 애플리케이션 생태계를 지속적으로 확장하고 있습니다. 구글 AI 스튜디오의 제미니 API 무료 티어를 통해 초기 비용 부담 없이 신속한 프로토타이핑이 가능해 스타트업과 독립 개발자들의 진입 장벽을 낮췄습니다. 기업 고객에게는 버텍스 AI가 대규모 조직에 필요한 거버넌스, 규정 준수 및 확장 제어 기능을 제공합니다. 무료 실험과 유료 프로덕션이라는 두 가지 계층 구조는 구글이 클라우드 사업을 성장시키는 데 사용해 온 전략을 반영합니다.
구글 AI 작동 방식: 기술 아키텍처
구글 AI는 여러 개의 서로 다른 기술적 계층에 걸쳐 작동합니다. 이러한 계층을 이해하면 특정 기능이 특정 방식으로 작동하는 이유와 구글의 AI 기능이 순수 소프트웨어 경쟁업체의 기능과 구조적으로 다른 이유를 명확히 알 수 있습니다.
레이어 1 — 맞춤형 실리콘(TPU)
구글은 TPU(Tensor Processing Units)라고 불리는 자체 AI 가속기 칩을 설계합니다. 현재 세대인 TPU v5p는 신경망 학습 및 추론에서 핵심적인 행렬 곱셈 연산에 있어 범용 GPU보다 훨씬 높은 와트당 처리량을 제공합니다. 구글은 칩 설계와 소프트웨어 스택(TPU 하드웨어에 최적화된 연산을 수행하는 JAX 및 XLA 컴파일러 포함) 개발을 모두 자체적으로 진행하기 때문에, 일반적인 하드웨어를 구매하는 경쟁업체와는 달리 최적화 작업을 공동으로 수행할 수 있습니다. 최대 규모의 제미니(Gemini) 모델을 학습시키기 위해서는 구글의 글로벌 데이터 센터 네트워크에서 수천 개의 TPU가 병렬로 작동해야 했으며, 이는 수십억 달러에 달하는 인프라 투자였습니다.
레이어 2 — 파운데이션 모델(제미니)
제미니 모델 제품군은 기본적으로 멀티모달을 지원합니다. 즉, 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 및 코드가 혼합된 데이터로 처음부터 학습되었으며, 텍스트만으로 학습한 후 다른 모달리티를 처리하도록 추가한 방식이 아닙니다. 이러한 아키텍처 설계는 매우 중요한데, 기본적으로 멀티모달을 지원하는 모델은 더욱 풍부한 교차 모달리티 표현을 개발할 수 있기 때문입니다. 예를 들어, 다이어그램과 캡션 간의 관계, 또는 음성 질문과 시각적 답변 간의 관계를 추론할 수 있는데, 이는 나중에 추가된 비전 모듈로는 불가능한 부분입니다.
Gemini 모델은 디코더 전용 Transformer 아키텍처를 사용하며, 일부 변형에서는 희소 혼합 전문가(MoE) 레이어를 포함하는 수정 사항을 적용하여 추론 비용을 비례적으로 증가시키지 않고도 매개변수 개수를 확장할 수 있습니다. Gemini 1.5 Pro의 컨텍스트 윈도우는 100만 토큰에 달했는데, 이는 출시 당시 공개된 모델 중 가장 긴 길이였습니다. 이를 통해 모델은 단일 프롬프트에서 전체 코드베이스, 긴 법률 문서 또는 장편 영화를 처리할 수 있습니다.
3계층 — 서비스 인프라 및 접지
모델의 원시 출력은 여러 작업에 유용하지만, 사실 정확성과 최신성이 매우 중요한 Google 검색과 같은 제품에는 충분하지 않습니다. Google은 '그라운딩(Grounding)'이라는 기술을 통해 이 문제를 해결합니다. 그라운딩은 모델의 응답을 Google 웹 인덱스 또는 사용자 개인 데이터(워크스페이스 애플리케이션)에서 가져온 문서에 연결하는 기술입니다. 학습 과정에서 모델 가중치에 내재된 지식에만 의존하는 대신, 그라운딩을 통해 모델은 최신의 검증 가능한 출처를 인용하고 종합할 수 있습니다. AI 개요(AI Overviews)는 바로 이러한 메커니즘을 기반으로 합니다. 시스템은 후보 웹 페이지 세트를 검색하여 이를 컨텍스트로 Gemini 모델에 전달하고, 인용 정보를 포함한 종합적인 답변을 생성합니다.
레이어 4 — 온디바이스 추론(제미니 나노)
구글의 모든 AI가 클라우드에서 실행되는 것은 아닙니다. 제미니 나노(Gemini Nano)는 모바일 기기의 신경 처리 장치(NPU)에서 완전히 실행되도록 설계된 압축 모델 변형입니다. 픽셀 8 이상 기기에서 나노는 녹음 앱의 요약 기능, Gboard의 스마트 답장 기능, 그리고 구글 폰(Phone by Google)의 실시간 사기 감지 기능과 같은 기능을 지원합니다. 추론이 기기 내에서 이루어지기 때문에 이러한 기능은 인터넷 연결 없이 작동하며, 민감한 오디오나 텍스트를 구글 서버로 전송하지 않습니다. 이는 특정 사용 사례에서 중요한 개인정보 보호 이점입니다.
5단계 — 개발자 API 및 도구
Google은 두 가지 주요 인터페이스를 통해 개발자에게 모델을 제공합니다. Google AI Studio를 통해 액세스할 수 있는 Gemini API는 신속한 프로토타이핑을 위해 설계되었으며 REST API 호출, Python 및 JavaScript SDK, 시각적 프롬프트 편집기를 지원합니다. Vertex AI는 동일한 모델에 엔터프라이즈급 기능을 추가하여 제공합니다. 이러한 기능에는 미세 조정 파이프라인, 모델 평가 도구, 액세스 제어를 위한 Google Cloud IAM 통합, Google의 기본 모델과 함께 사용자 지정 모델 배포 지원 등이 포함됩니다. 두 인터페이스 모두 함수 호출을 지원하므로 모델이 대화 도중 외부 API 또는 도구를 호출할 수 있어 단순히 텍스트를 생성하는 것이 아니라 여러 단계를 거치는 에이전트 기반 워크플로를 구현할 수 있습니다.
구글 AI 제품 간의 주요 차이점
| 제품 | 기본 사용자 | 기본 모델 | 핵심 역량 |
|---|---|---|---|
| 제미니 앱 | 소비자 | 제미니 프로 / 울트라 | 대화형 비서, 멀티모달 추론 |
| AI 개요 | 검색 사용자 | 쌍둥이자리 (땅에 발을 딛고) | 실시간 웹 인덱스에서 종합된 답변 |
| AI 모드 | 검색 사용자 | 쌍둥이자리 (땅에 발을 딛고) | 후속 질문을 포함한 완전한 대화형 검색 |
| 구글 AI 스튜디오 | 개발자 | 제미니 API | 신속한 설계, 모델 테스트, API 키 생성 |
| 버텍스 AI | 엔터프라이즈 개발자 | 제미니 + 타사 모델 | MLOps, 미세 조정, 거버넌스, 확장성 |
| 워크스페이스의 제미니 | 비즈니스 사용자 | 제미니 프로 / 울트라 | Docs/Sheets/Gmail을 이용한 초안 작성, 요약, 데이터 분석 |
| 제미니 나노(기기 내) | Pixel/안드로이드 사용자 | 제미니 나노 | 모바일 하드웨어에서 사용할 수 있는 비공개 오프라인 AI 기능 |
구글 AI 개발에 참여한 연구 기관
2023년 4월, 구글 브레인과 런던에 기반을 둔 딥마인드가 합병하여 설립된 구글 딥마인드는 핵심 연구 기관입니다. 마운틴뷰, 런던, 뉴욕, 파리 등지에 사무실을 두고 수천 명의 연구원과 엔지니어를 고용하고 있습니다. 딥마인드는 강화 학습(알파고, 알파제로, 알파스타), 단백질 구조 예측(알파폴드), 날씨 예측(그래프캐스트), 수학적 추론(알파프루프), 제미니 모델 시리즈 등 다양한 분야에서 연구를 진행하고 있습니다. 네이처, 뉴립스, ICML, ICLR 등 권위 있는 학술지에 활발하게 논문을 발표하며, 기초 과학 발전과 상업적으로 실현 가능한 제품 개발이라는 두 가지 목표를 동시에 추구하고 있습니다. 이러한 균형 유지는 때때로 내부 갈등을 야기하기도 하지만, 순수 학술 연구실이나 순수 제품 개발팀이 단독으로는 달성하기 어려웠을 획기적인 성과를 이끌어내기도 했습니다.
안전하고 책임감 있는 AI
구글은 2018년부터 특정 애플리케이션(자율 무기, 불법 감시를 유발하거나 조장하는 기술, 심각한 피해를 초래하도록 설계된 도구 등)을 공식적으로 배제하는 일련의 AI 원칙을 발표해 왔습니다. 실제로 구글의 안전 노력에는 모델 출시 전 레드팀 테스트, 유해한 출력을 감지하고 필터링하는 분류기 학습, 기계적 해석 가능성(모델이 실제로 수행하는 계산을 이해하는 것) 및 확장 가능한 감독(특정 영역에서 인간 전문가의 성능을 뛰어넘을 수 있는 AI 시스템을 감독하는 방법)과 같은 주제에 대한 연구 발표가 포함됩니다. 안전한 AI 프레임워크(SAIF)는 운영 환경에서 AI 시스템을 안전하게 배포하는 조직을 위한 구글의 공개 지침입니다.
구글 AI를 효과적으로 사용하는 방법: 완벽한 전략
Google AI를 최대한 활용하려면 어떤 도구가 어떤 목적에 적합한지, 더 나은 결과를 얻기 위해 입력값을 어떻게 구성해야 하는지, 그리고 대부분의 사용자가 어떤 부분에서 실수를 하는지를 이해해야 합니다. 아래 전략은 설정부터 일상적인 사용, 고급 통합에 이르기까지 Gemini, 검색의 AI 모드, Google AI Studio 및 더 넓은 생태계를 다룹니다.
1단계: 목표에 맞는 Google AI 도구를 선택하세요
Google AI는 단일 제품이 아닙니다. 작업에 적합한 도구를 선택하는 것이 시작하기 전에 내려야 할 가장 중요한 결정입니다.
| 도구 | 가장 적합한 대상 | 입장 | 비용 |
|---|---|---|---|
| 쌍둥이자리 (gemini.google.com) | 대화, 작문, 분석, 이미지 이해 | 브라우저, 안드로이드, iOS | 무료 버전; 고급 모델용 Google One AI Premium 이용 가능 |
| 제미니 어드밴스드 | 장기적인 맥락 추론, 복잡한 문서, 코딩 프로젝트 | Google One AI 프리미엄 구독 | 유료 (2TB 저장 용량 포함) |
| 구글 AI 스튜디오 | 프로토타입 제작, API 접근, 신속한 엔지니어링, 미세 조정 | aistudio.google.com | 할당량 한도까지 무료 |
| 제미니 API(버텍스 AI) | 생산 애플리케이션, 엔터프라이즈 통합 | Google 클라우드 콘솔 | 사용량 기반 지불 |
| 구글 검색의 AI 모드 | 조사, 다단계 질문, 쇼핑 비교 | 구글 검색(미국, 랩스 선택 참여) | 무료 |
| 노트북LM | 자신의 문서를 요약하고 검색하기 | 노트북lm.google.com | 무료; NotebookLM Plus는 유료 |
| 워크스페이스의 제미니 | Gmail, Docs, Sheets, Slides, Meet에서 문서 작성 | Google Workspace 계정 | 일부 워크스페이스 플랜에 포함되어 있습니다. |
흔히 저지르는 실수: 검색에서 AI 모드가 더 나은데도 Gemini를 사용하는 것
제미니는 정해진 형식이 없는 작업에 최적화된 대화형 비서입니다. 구글 검색의 AI 모드는 실시간 웹 결과, 제품 비교, 지역 정보 등을 활용하는 쿼리에 최적화되어 있습니다. 최신 가격, 최근 뉴스, 또는 출처가 명확한 정보가 필요하다면 검색의 AI 모드를 사용하세요. 긴 문서를 작성하거나 코드를 설명해야 한다면 제미니를 사용하세요.
2단계: Google AI 환경을 올바르게 설정하세요
본격적인 첫 세션을 시작하기 전에 기본 설정으로 인해 어려움을 겪지 않도록 환경을 구성하십시오.
쌍둥이자리(소비자)용
- gemini.google.com에서 개인 Google 계정으로 로그인하세요. Workspace 계정을 사용하는 경우 관리자 설정에 따라 일부 기능이 제한될 수 있습니다.
- Gmail, Google Drive, YouTube, 지도 및 검색을 연결하려면 설정에서 Gemini 확장 프로그램을 활성화하세요. 확장 프로그램이 없으면 Gemini는 개인 데이터 또는 실시간 정보에 액세스할 수 없습니다.
- 안드로이드 기기에서 Google 어시스턴트 대신 Gemini를 기본 어시스턴트로 설정하면 기기 내 작업에 대한 Google 어시스턴트 사용이 줄어듭니다.
- Google One AI Premium을 구독하는 경우 Gemini 1.5 Pro 또는 최신 모델을 명시적으로 선택하세요. 기본 설정은 더 가벼운 모델일 수 있습니다.
Google AI Studio(개발자용)
- aistudio.google.com에서 Google 계정으로 로그인하세요. 프로토타입 제작을 시작하는 데 결제 설정은 필요하지 않습니다.
- 무료 사용량 제한을 초과하거나 프로덕션 환경으로 전환할 계획이라면 Google Cloud 콘솔에서 프로젝트를 생성하고 연결하세요.
- AI Studio에서 API 키를 생성하여 안전하게 보관하십시오. 클라이언트 측 코드에 API 키를 직접 입력하는 것은 절대 금지입니다.
- 세 가지 프롬프트 유형(자유형 프롬프트(개방형 프롬프트), 구조화된 프롬프트(소규모 학습을 위한 입력/출력 쌍), 채팅 프롬프트(다중 턴 대화))에 익숙해지세요.
NotebookLM용
- 먼저 PDF, Google Docs, 웹 URL, YouTube 링크 또는 오디오 파일과 같은 자료를 업로드하세요. NotebookLM은 업로드된 자료를 기반으로 모든 답변을 생성하므로 자료의 품질이 답변의 품질을 결정합니다.
- 각 노트는 하나의 주제 또는 프로젝트에 집중하도록 하세요. 관련 없는 자료를 섞으면 관련성이 떨어집니다.
3단계: 유용한 결과를 도출하는 질문을 작성하세요
결과물의 품질은 입력의 품질에 거의 전적으로 좌우됩니다. 대부분의 사용자는 너무 모호하거나, 너무 짧거나, 중요한 맥락이 누락된 프롬프트를 작성합니다.
4단계 프롬프트 구조
- 역할: 제미니에게 자신이 누구인지 설명하세요. "당신은 스타트업의 사업 계획서를 검토하는 선임 재무 분석가입니다."
- 과제: 구체적인 조치를 명확하게 제시하십시오. "재무 예측에서 가장 취약한 세 가지 가정을 파악하십시오."
- 상황 설명: 필요한 자료를 제공해 주세요. 텍스트를 붙여넣거나, 파일을 업로드하거나, 상황을 자세히 설명해 주세요.
- 형식: 출력 구조를 지정하십시오. "각 항목에 대해 한 문장으로 설명하고 번호가 매겨진 목록 형식으로 답변하십시오."
꾸준히 효과를 발휘하는 프롬프트 전략
- 예시를 활용하세요. Gemini에게 더 많은 출력을 요청하기 전에 원하는 출력 예시를 한두 개 보여주세요. 이를 '소규모 예시 제시'라고 하며, 일관성을 크게 향상시킵니다.
- 먼저 이유를 물어보세요. 그리고 "최종 답변을 하기 전에 단계별로 생각해 보세요."라고 덧붙이세요. 이렇게 하면 논리적 또는 수학적 문제에서 발생하는 오류를 줄일 수 있습니다.
- 제약 조건을 명확하게 설정하세요. 단어 수 제한, 어조 요구 사항, 피해야 할 사항 등을 직접적으로 명시하세요. "글머리 기호를 사용하지 마세요. 200단어 이내로 평이한 문체로 작성하세요."
- 같은 대화 내에서 반복하세요. Gemini는 세션 내에서 맥락을 유지합니다. 처음부터 다시 시작하는 대신, "두 번째 단락을 더 직접적으로 수정해 보세요" 또는 "이제 다른 독자를 대상으로 같은 작업을 해보세요"라고 말할 수 있습니다.
- AI Studio에서 시스템 프롬프트를 사용하세요. 시스템 지침 필드는 전체 세션에 걸쳐 지속적인 동작을 설정합니다. 페르소나, 출력 형식 및 제약 조건을 모든 메시지에서 반복해서 정의하는 대신 이 필드를 사용하여 한 번만 정의하세요.
프롬프트 작성 시 피해야 할 실수
- 하나의 프롬프트에 관련 없는 질문을 여러 개 넣는 것은 좋지 않습니다. 복잡한 요청은 순차적인 단계로 나누세요. Gemini는 장황하고 여러 부분으로 나뉜 프롬프트보다 특정 작업에 집중하는 데 더 효과적입니다.
- 모델이 사용자의 상황을 알고 있다고 가정합니다. 제미니는 사용자가 직접 명시하지 않는 한 사용자의 업종, 대상 고객 또는 선호도를 알지 못합니다. 모든 새로운 대화는 처음부터 다시 시작하는 것으로 간주하십시오.
- 반복 작업 없이 첫 번째 결과물을 그대로 받아들이는 것입니다. 첫 번째 답변은 초안입니다. 후속 질문을 통해 다듬는 것이 처음부터 다시 작성하는 것보다 거의 항상 더 나은 결과를 가져옵니다.
- 실시간 정보를 얻기 위해 제미니에 지나치게 의존하고 있습니다. 제미니 기본 모델에는 학습 시간 제한이 있습니다. 최신 소식을 확인하려면 검색의 AI 모드를 사용하거나 제미니에서 Google 검색 확장 프로그램을 활성화하세요.
4단계: 구글 검색의 AI 모드를 전략적으로 활용하세요
AI 모드는 구글 검색을 단순한 링크 목록에서 웹 전체의 정보를 종합하는 추론 엔진으로 변화시킵니다. 이는 이전에는 탭 10개를 열어야 했던 연구 작업에 특히 효과적입니다.
AI 모드는 언제 사용해야 할까요?
- 여러 기준에 걸쳐 제품, 서비스 또는 옵션을 동시에 비교합니다.
- 다양한 출처의 정보를 종합해야 하는 연구 질문
- 여행 일정 계획, 식사 준비, 집 리모델링 프로젝트 등과 같은 작업
- 이전 검색을 기반으로 하는 후속 질문 - AI 모드는 세션 내의 맥락을 기억합니다.
AI 모드에서 더 나은 결과를 얻는 방법
- 키워드 문자열이 아닌 자연어로 질문하세요. "연봉 9만 달러를 버는 30대에게 로스 IRA와 일반 IRA의 주요 차이점은 무엇인가요?"라는 질문이 "로스 IRA vs 일반 IRA"보다 더 높은 검색 효율을 보입니다.
- 추가 질문 기능을 활용하세요. AI 개요가 표시된 후, 동일한 대화창에 추가 질문을 입력하여 답변을 구체화할 수 있습니다.
- 인용된 출처를 확인하세요. AI 모드는 각 주장에 영향을 준 웹페이지를 보여줍니다. 중요한 내용은 클릭해서 확인한 후 조치를 취하세요.
- 지역 검색에 사용하세요. AI 모드는 일반 검색 결과와는 달리 Google 지도 데이터, 영업 시간, 리뷰 및 실시간 이용 가능 여부를 통합하여 보여줍니다.
5단계: 기존 워크플로에 Google AI 통합
구글 AI를 단독으로 사용하는 것은 생산성 향상에 미미한 효과만 가져옵니다. 하지만 이미 매일 사용하는 도구에 구글 AI를 통합하면 생산성이 꾸준히 향상됩니다.
Google Workspace 연동
- Gmail: "답변 작성 도움말" 기능을 사용하여 간단한 프롬프트에서 답장 초안을 작성하세요. 빠른 답변을 원할 때는 스마트 답장을 사용하세요. 긴 이메일 내용을 요약하여 답장하려면 요약 기능을 활용하세요.
- Google Docs에서 원하는 구절을 선택하고 Gemini에게 다른 어조로 다시 쓰거나, 간략하게 쓰거나, 자세히 설명해 달라고 요청할 수 있습니다. 빈 문서 상단에 "글쓰기 도와주세요"를 입력하면 한 문장으로 된 간단한 요약에서 초안을 생성할 수 있습니다.
- Google Sheets: Gemini에게 이해하기 쉬운 영어로 수식을 작성해 달라고 요청하세요. "B열과 C열의 변화율을 계산하고, 변화율이 10%를 초과하는 셀을 강조 표시하는 수식을 만드세요."
- Google Slides: 프롬프트를 입력하여 전체 프레젠테이션 개요를 생성한 다음, AI가 생성한 콘텐츠와 추천 이미지를 사용하여 각 슬라이드를 채울 수 있습니다.
- Google Meet: 자동 회의록 및 요약 기능을 활성화하세요. 통화 후 Gemini는 특정 참가자에게 할당된 실행 항목이 포함된 구조화된 요약을 생성합니다.
개발자 워크플로 통합
- Gemini API를 함수 호출과 함께 사용하여 AI 응답을 데이터베이스, API 또는 내부 도구와 같은 실제 데이터 소스에 연결하면 모델이 학습 데이터에 의존하는 대신 실시간 정보를 검색할 수 있습니다.
- 실제 애플리케이션에 Google 검색을 활용한 접지 기능을 구현하여 응답이 최신 웹 콘텐츠를 기반으로 하도록 함으로써 환각 위험을 줄이십시오.
- 사용자에게 표시되는 애플리케이션에 스트리밍 응답을 사용하여 출력을 생성 즉시 표시함으로써 체감 지연 시간을 개선하십시오.
- AI Studio에 내장된 평가 도구를 사용하여 출력 결과를 체계적으로 평가한 후 프로덕션 환경에 배포하십시오.