눈에 띄는 AI 에이전트 시리즈(2); Designed For Academic Writing

 

문헌을 자동으로 검색하는 AI 에이전트는 1) 학술 저작을 도와주는 것을 목적으로 하거나, 2) 특정 주제에 대하여 관련성이 높은 문헌을 잘 탐색해서 선별 제시해주는 것을 목적으로 하는 것들로 분류해볼 수 있을 것 같다. bias없는 review나 가이드라인을 작성하기 위해서는 후자의 기능이 더 필요할 것으로 생각한다.

 

각 에이전트들의 특징을 정리해보고자 한다(계속 업데이트 예정). 

 

• Lucidchart (https://www.lucidchart.com/)
• miro (miro.com)
• PyGWalker - 타블로와 유사한 기능을 가진 오픈소스 데이터 시각화 툴 (업데이트)
• GWalkerR - 데이터 시각화 R 라이브러리
• SciFlow (SciFlow GmbH, Berlin, Germany, https://sciflow.net) 추천
• jenni.ai (추천)
• samwell.ai
• researchrabbitapp.com (추천)
• scite.ai 

 

1. AI for Literature Review - Designed For Academic Writing

1) jenni.ai

https://jenni.ai/lp/literature-review-generator-lp?utm_source=google&utm_medium=cpc&utm_campaign=21749662206&utm_term=literature%20review&utm_content=715130520433&cmc_adid=ga_715130520433_21749662206&utm_group=171759530327&gad_source=1&gbraid=0AAAAAou4ae0D_aFT-uNHKFaG8sszaJDlr&gclid=EAIaIQobChMIvvrw1d3kigMVVgZ7Bx1npR-fEAAYBCAAEgIiqfD_BwE

AI Literature Review Generator | Free Account

로그인을 해보면 다음과 같은 화면으로 구성되어 있고 바로 어떤 글을 쓰고 싶은지를 묻고 있다. 

'treatment guidelines on diffuse large B cell lymphoma'를 주제로 한번 테스트를 해보았다. 

 

 

우측 하단의 글쓰기 시작 버튼 (start writing) 을 클릭하니 다음과 같은 화면으로 전환되었다. 자동으로 문장을 제시하고 사용할 것인지 다시 문장을 생성할 것인지 묻는 토글이 보인다. 문장을 하나하나 자동으로 완성해 나가는 스타일이 특징이다. 

 

계속 'accept'를 클릭하자 문장을 이어나가고 해당 문장의 참고문헌을 인용하여 작성하였다. 200단어가 넘어가면 무료로 사용할 수 있는 한계에 다다랐다는 표시가 발생한다.  

 

제한점: 기능을 충분히 사용하려면 유료 구독이 필요하고, 자동으로 인용하는 문헌이 다양하지 못한 것 같다. 하지만 좌측 메뉴에 library라는 탭이 있는데 자신의 문헌을 업로드하여 글을 작성할 수 있는 특징이 있다. 

 

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2) samwell.ai

https://www.samwell.ai

Samwell - AI Essay Writer by SamWell is a free essay generator that helps you write all types of academic essays in seconds with

 

이 에이전트의 화면 구성은 다음과 같고 1000단어까지 무료로 사용해볼 수 있었다. 동일한 주제를 제시해 살펴 보았다. 

 

글 작성을 진행하면 서론부터 결론까지 글을 작성해준다.

 

 

samwell.ai가 사용한 참고문헌들

References:

• Mastrorosa A, Quinto AM, Guarini A, Rossini B, Minoia C, Ferrari C, Zaccaria GM, et al.. (2021). Primary, Bilateral and Diffuse Renal Non-Hodgkin's Lymphoma in a Young Woman Suffering from Turner Syndrome. 'MDPI AG', https://core.ac.uk/download/541256650.pdf (Accessed: 08 Jan, 2025).
• Tafuri A, Rocco AD, Napoli AD, Vullo G, Facondo G, Bianchi MP, Osti MF, et al.. (2023). Efficacy of residual site radiation therapy (ISRT) in patients with primary mediastinal lymphoma with Deauville Score 4 following R-CHT: results of a retrospective mono institutional study. https://core.ac.uk/download/577169267.pdf (Accessed: 08 Jan, 2025).
• Chandra, Abhinav B, Kumar, Vivek, Meghal, Trishala, Shrivastava, et al.. (2018). Recent Advances in Diffuse Large B Cell Lymphoma. 'IntechOpen', https://core.ac.uk/download/322436378.pdf (Accessed: 08 Jan, 2025).
• Maria A, Patrascu, Patrascu, Stefan, Rotaru, Ionela, Surlin, et al.. (2019). Diffuse Large B-Cell Lymphoma. 'IntechOpen', https://core.ac.uk/download/322441954.pdf (Accessed: 08 Jan, 2025).
• Asklid, Anna. (2020). Real-world studies on B-cell malignancies. 'Informa UK Limited', https://core.ac.uk/download/344675054.pdf (Accessed: 08 Jan, 2025).
• Coronado M,ónica, González Barca, Eva L,ópez-Hernández, Andrés, Martin, et al.. (2021). Spanish Lymphoma Group (GELTAMO) guidelines for the diagnosis, staging, treatment, and follow-up of diffuse large B-cell lymphoma. 'Impact Journals, LLC', https://core.ac.uk/download/479274518.pdf (Accessed: 08 Jan, 2025).
• Bagacean, Cristina, Bumbea, Horia, Dima, Delia, Tomuleasa, et al.. (2017). Primary Central Nervous System Lymphoma. 'IntechOpen', https://core.ac.uk/download/322429750.pdf (Accessed: 08 Jan, 2025).
• Brøndum, Rasmus F B,ødker, Julie S B,øgsted, Martin, Dybkær, et al.. (2020). Development of a Precision Medicine Workflow in Hematological Cancers, Aalborg University Hospital, Denmark. 'MDPI AG', https://core.ac.uk/download/304621789.pdf (Accessed: 08 Jan, 2025).
• Flynn MJ, Hartley JA,. (2017). The emerging role of anti-CD25 directed therapies as both immune modulators and targeted agents in cancer. 'Royal College of Obstetricians & Gynaecologists (RCOG)', https://core.ac.uk/download/154748967.pdf (Accessed: 08 Jan, 2025).
• Adams, Stuart, Chu, Jan, Etuk, Annie, Georgiadis, et al.. (2022). Phase 1 clinical trial of CRISPR-engineered CAR19 universal T cells for treatment of children with refractory B cell leukemia. 'American Association for the Advancement of Science (AAAS)', https://core.ac.uk/download/543788010.pdf (Accessed: 08 Jan, 2025)

 

 

겨우 2개의 상업화된 에이전트들만 살펴보았지만, scientific writing을 전문적으로 진행하기에는 미흡한 측면이 많은 것 같다. 

 

 

3. researchrabbitapp.com

이 사이트는 AI 에이전트라기 보다 문헌관리 시스템같은 느낌이 들었다. 본인이 파일을 업로드 해야한다. 

 

https://researchrabbitapp.com/home

 

일단 파일을 입력하는 방식은 다양하고 쉬운데 PMID로도 입력이 가능하고 하나만 입력해도 다음과 같이 연관된 문헌을 매우 빨리 탐색이 가능하다. 

 

 

 

해당 저널에 인용된 연구들, 또는 관련된 연구들을 계속해서 연관지어 탐색할 수 있고 timeline으로도 확인할 수 있는 강력한 탐색도구로 여겨진다.

 

하지만, pubmed도 시각적이진 않지만 related article을 찾는데 크게 어려움이 없어 차별적 효용성을 보여주는 사례가 있어야 할 것 같다.  

 

4. scite.ai

주제를 제시하면 다른 에이전트와 유사한 분량의 글을 작성하기 시작한다.  우측에 인용 문헌, 인용 문장이 위치한 섹션도 알 수 있게 제시되어 있어 원고 작성에 도움이 되었다. 

 

 

 https://scite.ai/assistant

 

 

 

 

 

 

테이블로 보기를 클릭하면 검색된 저널과 요약이 테이블로 정리되어 보여주는 차별성이 있었다. 

 

 

추가로 관련 에이전트를 더 살펴보고 업데이트를 해볼 예정이다. 

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(업데이트: 2025.1.24)

 

SciFlow (SciFlow GmbH, Berlin, Germany, https://sciflow.net)

이 AI 에이전트는 웹기반으로 논문 작성을 도와주는 툴이다. 참고문헌 인용, 버전관리, 각 저널 지침에 맞는 포맷등을 지원하고 있다. 상당히 편리하였다. 

 

 

 

https://docs.kanaries.net/ko/pygwalker/index

PyGWalker – Kanaries

 

PyGWalker와 Tableau는 모두 강력한 데이터 시각화 도구이지만 몇 가지 중요한 차이점이 있습니다:

1. 오픈소스 vs 상용 소프트웨어: PyGWalker는 오픈소스 라이브러리로, 무료로 사용할 수 있고 커뮤니티 주도로 개발됩니다1. 반면 Tableau는 상용 소프트웨어로, 라이선스 비용이 필요합니다.
2. 다크 테마 지원: PyGWalker는 다크 테마를 지원하여 사용자가 인터페이스를 커스터마이징할 수 있습니다2. Tableau는 현재 다크 모드를 지원하지 않아 일부 사용자들에게 불편함을 줄 수 있습니다.
3. 프로그래밍 환경: PyGWalker는 Python 환경에서 작동하며, Jupyter Notebook과 같은 데이터 과학 도구와 통합이 용이합니다13. Tableau는 독립적인 소프트웨어로 작동합니다.
4. 사용자 인터페이스: PyGWalker는 Tableau 스타일의 드래그 앤 드롭 인터페이스를 제공하면서도 Python 코드와 함께 사용할 수 있어 유연성이 높습니다13. Tableau는 더 정교한 독립형 인터페이스를 제공합니다.
5. 확장성: PyGWalker는 오픈소스이기 때문에 사용자가 직접 기능을 확장하거나 수정할 수 있습니다2. Tableau는 폐쇄적인 시스템으로 확장성이 제한적입니다.
6. AI 기능: PyGWalker는 챗봇과 같은 AI 향상 기능을 제공하여 시각화 생성을 더 빠르게 할 수 있습니다2. Tableau는 이러한 최신 AI 기능이 제한적일 수 있습니다.
7. 학습 곡선: PyGWalker는 Python 사용자에게 더 친숙할 수 있으며, 데이터 과학자와 프로그래머에게 적합합니다1. Tableau는 비즈니스 사용자와 데이터 분석가에게 더 친숙한 인터페이스를 제공합니다.

 

Lucidchart

 

https://www.lucidchart.com/pages?anonId=undefined&sessionDate=undefined&sessionId=undefined

Lucidchart는 클라우드 기반의 다이어그램 작성 및 시각화 도구로, 다음과 같은 주요 특징을 가지고 있습니다:

1. 다양한 다이어그램 지원: 플로우차트, ERD, 네트워크 다이어그램, 조직도, 마인드맵 등 다양한 유형의 다이어그램을 작성할 수 있습니다13.
2. 실시간 협업: 팀원들이 동시에 다이어그램을 편집하고 피드백을 주고받을 수 있는 기능을 제공합니다1.
3. 사용자 친화적 인터페이스: 직관적인 드래그 앤 드롭 인터페이스와 다양한 템플릿을 제공하여 사용자가 쉽게 다이어그램을 생성할 수 있습니다1.
4. 통합 기능: Google Drive, Microsoft Office, Slack, Jira, Confluence 등 다양한 플랫폼과 통합되어 작업 효율성을 높일 수 있습니다1.
5. 데이터 연동 및 자동화: 외부 데이터 소스와 연동하여 자동으로 다이어그램을 생성하거나 업데이트할 수 있으며, API를 통해 맞춤형 통합 및 자동화를 구현할 수 있습니다1.
6. 버전 관리: 변경 사항을 추적하고 이전 버전으로 되돌릴 수 있는 기능을 제공합니다1.
7. 다양한 내보내기 옵션: PDF, PNG, JPG 형식으로 다이어그램을 내보낼 수 있습니다3.

Lucidchart는 팀 협업과 프로젝트 관리에 매우 유용하며, 복잡한 정보를 시각적으로 명확하게 전달하는 데 도움을 줍니다2. 또한 Lucidspark라는 가상 화이트보드 도구와 함께 사용하면 시각적 협업의 잠재력을 극대화할 수 있습니다2.

Perplexity로부터의 답변: pplx.ai/share

Miro

https://miro.com/ 

 

Miro는 팀과 개인을 위한 혁신적인 온라인 협업 플랫폼입니다25. 이 플랫폼은 다음과 같은 주요 특징을 제공합니다:

1. 무제한 가상 화이트보드: 아이디어 구상, 프로젝트 계획, 워크플로 간소화를 위한 공간2.
2. 실시간 협업: 팀원들이 위치에 관계없이 동시에 작업할 수 있는 기능24.
3. 다양한 도구: 다이어그램, 순서도, 마인드맵 등을 만들 수 있는 도형, 아이콘, 템플릿 제공2.
4. 통합 기능: Google Drive, Trello, JIRA 등 130개 이상의 앱과 연동 가능12.
5. 보안: 기업급 보안 및 거버넌스 제어 기능으로 중요 콘텐츠 보호3.

Miro는 마케팅, IT, 제품 디자인 등 다양한 분야에서 활용될 수 있으며3, 2025년 2월 현재 전 세계 8천만 명 이상의 사용자가 이용하고 있습니다3. 이 플랫폼은 특히 원격 팀과 다양한 위치에 있는 팀원들의 협업을 위해 이상적인 솔루션을 제공합니다2.

 

Perplexity로부터의 답변: pplx.ai/share

 

 

 

 

 

Empower your Machine Learning Models with 10 user-friendly Web-Interfaces

https://medium.com/@abhi-mishra/empower-your-machine-learning-models-with-10-user-friendly-web-interfaces-d7735cd8da57

Empower your Machine Learning Models with 10 user-friendly Web-Interfaces

 

📌 기계학습 모델을 위한 10개의 사용자 친화적 웹 인터페이스 도구 소개

❌ 기계학습 모델을 개발하고 배포하는 과정에서 사용자 친화적인 웹 인터페이스의 중요성이 강조되고 있습니다. ⚠️ 이러한 도구들은 개발자가 보다 쉽게 모델을 적용하고, 넓은 사용자층과 소통할 수 있게 돕습니다.

2️⃣ 해결 방법 / 설명 스타일

✅ 주요 도구들의 개요

• Gradio: 간단한 API를 제공, 몇 줄의 코드만으로 웹 인터페이스를 구축할 수 있습니다.
• Streamlit: 파이썬 스크립트를 신속하게 웹 앱으로 전환시켜줍니다.
• Dash by Plotly: 데이터 시각화와 머신러닝 모델을 통합한 맞춤형 웹 앱을 만들 수 있습니다.
• Voilà: 주피터 노트북을 웹 앱으로 변환하여 데이터 분석과 시각화를 제공합니다.
• Panel: 데이터 중심의 웹 앱을 동적 위젯과 인터랙티브 플롯으로 제작할 수 있습니다.
• TensorFlow.js: 브라우저 내에서 TensorFlow 모델을 실행할 수 있게 해줍니다.
• Hugging Face Widgets: NLP 모델을 웹 인터페이스에 통합하여 자연어 처리 작업을 가능하게 합니다.
• Bokeh: 상호작용이 가능한 데이터 시각화를 웹 앱에 구현할 수 있습니다.
• Panel + FastAPI: Panel의 유연성과 FastAPI의 현대적인 웹 프레임워크를 결합하여 강력한 웹 API를 구축합니다.
• GradioHub: Gradio의 웹 인터페이스를 통해 모델을 배포하고 공유할 수 있는 플랫폼입니다.

🛠️ 예제 및 사례

• Gradio를 사용하여 이미지 분류 모델을 웹에서 손쉽게 시연할 수 있는 예제를 제공합니다.
• Streamlit로 데이터 분석 결과를 신속하게 공유하는 대시보드를 구축하는 방법을 안내합니다.