이 글은 한국문학과 관련한 지식을 구조화하고 이를 기반으로 AI분석 도구를 설계하여 구현하는 방법을 소개하는 데 목적을 두었다. 특히 chatGPT의 GPTs를 활용하여 RAG기반 CustomGPT를 구축하는 과정을 중심으로 논의를 전개하였다. 이 과정에서 가장 중요한 작업은 LLM에 탑재할 외부지식을 만드는 것과 AI의 작동 조건을 설계하는 지침(Instructions) 작성이라고 할 수 있다. 이 글에서는 본 연구자가 2025년도 1학기 한국현대문학사 강의에서 학생들과 함께 구축한 이상문학상 데이터셋을 외부 지식으로 탑재하고, 이를 기반으로 기초 정보 확인과 일정 수준의 분석까지 수행할 수 있는 튜터형 Custom GPT인 ‘이상문학상GPTs’를 제작한 과정을 설명하고자 한다. 이상문학상GPTs는 다음과 같은 과정을 통해 구축되었다. 먼저 범용 ChatGPT가 이상문학상에 대해 답변을 할 때 주최기관, 수상자 정보 등 기본적인 사실 관계에서 오류가 확인되었으며 프롬프트 작성 방법이나 질의 시점, 모델 업데이트에 따라 응답이 지속적으로 달라지는 문제를 확인하였다. 이와 같은 특성은 일반 AI를 그대로 학습도구로 활용하기 어렵게 하는 이유가 된다. 이를 보완하기 위해 먼저 이상문학상에 대한 정확한 지식을 반영한 데이터셋을 구축하였다. 보통 이렇게 구축한 데이터셋은 통계도구를 사용하여 계산하고 그래프나 표로 작성하여 분석 결과를 도출하는 데 활용된다. 하지만 여기에서는 한 걸음 더 나아가 Custom GPT설계를 통해 연구자가 구축한 데이터와 해석 기준을 LLM의 응답 조건에 삽입하는 단계를 밟았다. 이러한 시도는 데이터와 분석 기준을 AI의 작동 규칙에 내장함으로써 지식이 생성되는 조건 자체를 재구성하는 작업이라는 점에서 의의를 지닌다.
Seong Kyu Jeon (Thu,) studied this question.