연구와 웹 검색
💡TL;DR
Research & summarize는 선택 주제나 노트 제목을 검색하고 LLM으로 문맥을 요약해 활성 Markdown 노트에 추가합니다. Tavily 또는 DuckDuckGo를 직접 선택하세요. 검색 결과와 모델 인용을 검토해야 합니다.
개요
검색 provider와 요약 LLM은 별도로 설정합니다. Tavily는 키가 필요합니다. DuckDuckGo는 키 없이 사용하지만 네트워크와 속도 제한이 있습니다. 로컬 요약 모델도 웹 검색을 오프라인으로 만들지는 않습니다.
동작 방식
검색 후 요약
- 대상 Markdown 노트에서 짧은 주제를 선택하거나 선택 없이 제목을 사용합니다.
- 조사 및 요약를 실행합니다.
- Tavily는 반환 발췌를 사용하고 DuckDuckGo는 결과 페이지를 가져올 수 있습니다.
- 허용된 로컬 검색은 지정 범위 발췌를 prompt에 추가합니다.
- 선택한 연구 모델로 요약하고 주제/문맥 출처가 있는
Research Summary아래에 추가합니다. - 출처 URL을 열어 문장과 인용을 확인합니다. 검색 성공은 모든 주장에 근거가 있음을 뜻하지 않습니다.
Tavily와 DuckDuckGo
| 선택 | 설정 | 운영 범위 |
|---|---|---|
| Tavily | Tavily 선택 후 API 키 입력 | 계정 검색 할당량과 반환 발췌 사용 |
| DuckDuckGo | DuckDuckGo 명시적 선택 | 키 없음; 검색 제한과 결과 페이지 가용성 영향 |
빈/잘못된 Tavily 키는 자동 전환하지 않습니다. 유용한 웹 문맥이 없으면 보고서를 확인하세요. 활성화된 로컬 문맥으로 요약할 수도 있으며 출처 표시는 웹 기반 결과와 구분합니다.
제목 생성 중 연구
**Enable research in "Generate from title"**을 켜면 배치 제목 생성에도 연구를 추가합니다. 기본은 꺼짐입니다. 지원되는 폴더 경로는 이 기능이며 독립된 범용 Research Folder 명령은 없습니다.
설정
| 설정 | 초기 값 | 효과 |
|---|---|---|
searchProvider | tavily | 검색 backend 선택 |
tavilyApiKey | '' | Tavily 사용 전 키 입력 |
tavilyMaxResults | 5 | 요청할 Tavily 결과 수 |
tavilySearchDepth | basic | Tavily 검색 깊이 |
ddgMaxResults | 5 | 요청할 DuckDuckGo 결과 수 |
ddgFetchTimeout | 15 | 결과 페이지 요청 제한 시간, 초 |
maxResearchContentTokens | 3000 | 웹 문맥 예산 근사치 |
researchProvider | DeepSeek | 작업별 모델을 켰을 때 요약 provider |
researchModel | '' | 빈 값은 provider 모델 사용 |
researchSummarizeLanguage | en | 작업별 언어를 켰을 때 출력 |
enableResearchInGenerateContent | false | 제목 생성 중 연구 허용 |
enableLocalKnowledgeRetrieval | false | 범위가 있는 로컬 검색 활성화 |
enableLocalKnowledgeForResearchSummarize | false | 이 작업에서 로컬 검색 사용 |
문맥과 모델
문맥 제한은 정확한 provider tokenization이 아닌 추정치입니다. 자르면서 근거가 누락될 수 있으므로 질문을 좁히고 적합한 모델/예산을 선택하세요. 로컬 색인은 어휘 기반이며 embedding 검색이나 완전한 재현율을 뜻하지 않습니다.
예시
상대 위치 인코딩 노트를 만들고 연구를 실행한 뒤 논문 원문이나 공식 문서와 대조하세요. 질문, 실제 URL, 교정 내용을 함께 보관해 결론을 검증할 수 있게 합니다. 문서 예시는 해당 Vault에서 실행한 연구 결과가 아닙니다.
취소와 개인정보
완료된 추가 내용은 남고 진행 중인 provider/페이지 요청이 끝날 수 있습니다. 검색 서비스는 질의, 웹사이트는 요청, LLM은 수집 문맥과 활성화된 로컬 발췌를 받습니다. 진단 공유 전에 내용을 검토하세요.
권장 사항
- 웹 출처·로컬 노트·모델 추론을 구분하세요.
- 인용·날짜·중요한 주장을 원문에서 확인하세요.
- 작은 질의로 검색과 LLM 오류를 따로 진단하세요.
- 재실행 전 기존 요약을 확인해 중복 추가를 피하세요.
다음 단계
- 설정.
- 사용자 prompt.
- 문제 해결.