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유튜브 컨텐츠가 쏟아지는 요즘, 유튜브를 요약하는 생산성 도구들이나 요약 방법을 알려주는 자동화 컨텐츠가 많은 인기를 얻고 있습니다. 여기에서 한 발짝 더 나아가 자기발견(Self-Discover)의 아이디어를 차용하여 LLM이 나의 관점과 질문에 기반하여 컨텐츠를 요약하도록 만들어 내 삶에 더 도움이 되는 요약기를 만들 수 있을지 한번 생각해봅시다. 당신의 문제를, SOLVIT. 0:03 배경 4:14 구현 단계 소개 5:08 Step A. n8n 소개 6:00 Step A. n8n 설치 6:30 Step A. 커스텀 노드 설치와 사용 7:58 Step A. 구현하기: 단순 요약 9:00 Step A. 크롬 익스텐션 만들기 14:02 Step B. 구현하기: 질문 기반의 요약 17:50 Step C. Self-Discover 에서 받은 영감 20:23 Step C. 구현하기: 복수의 추상적 질문에 대한 구체화 요약 21:13 Step C. OpenAI Structured output 27:20 Step D. 구현하기: 요약 결과 디스코드 공유 30:49 Step D. 브랜딩 31:55 마무리 ✉️ 비즈니스 및 협업 문의 [email protected] 📝 문제해결 유즈케이스, 아이디어 제안 https://forms.gle/HRgVrWhTTp6SApbPA Thanks to Self-Discover: Large Language Models Self-Compose Reasoning Structures (Pei Zhou et al., 2024) link: https://arxiv.org/abs/2402.03620