컨텐츠 파이프라인 병목 해소를 위한 LLM 실험실

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SOLVIT 컨셉과 방향성

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지난번 공유에서 [’시나리오 기획 → feasibility 확인 워크플로’의 선형성]이 feasibility 확인을 포함한 병목을 만드는 본질적인 문제라는 가설을 세워 보았음. 이 실험의 최종 목표는 우리가 만들었던 fine-tuning 급의 비디오와 시나리오를 만들기 위해, LLM을 어떻게 굴려먹어야 하는가에 대한 윤곽을 잡아내는 것.

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그 결과를 planit 에 조금씩 쌓아 나가도록 하면 어떨까.

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형이 처음 공유했던 브랜드 덱에서, 우리가 이미 만들었던 컨텐츠에 대한 내용과 불필요한 내용을 살짝 다듬어 주고, 클로드의 프로젝트 기능을 이용해서 아래 보이는 표와 같은 결과물을 얻을 수 있었음.

SOLVIT BRAND DECK

Table

DB: 컨텐츠파이프라인 실험

문제

기술

Text

fine-tuning

fine-tuning

fine-tuning

fine-tuning

소셜미디어 인플루언서의 콘텐츠 아이디어 AI

Open

fine-tuning

중소기업 HR 담당자의 인재 매칭 AI

Open

fine-tuning

개인 PT 트레이너의 고객 맞춤 운동 계획 AI

fine-tuning

fine-tuning

fine-tuning

fine-tuning

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일단 직관적으로 ‘나쁘지는 않다’ 는 생각이 들음. 하지만 형이 브랜드 덱에 적어둔 내용을 고려해 보면 이것이 ‘진짜 문제의 본질’은 아닐 가능성이 높으므로 바로 사용하는 것은 무리가 있음.

프롬프트

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이 고민과 함께 SOLVIT 컨셉과 방향성을 구체화하게 되었는데, 우리가 진짜 문제를 해결하고 싶은 것인지, 그것이 현실적으로 가능한지, 그냥 영감을 주고 싶은 것인지 등을 구체화해보면 재밌겠다는 생각이 들음.