요약

요약은 긴 글에서 핵심만 골라 짧게 정리하는 작업으로, LLM이 가장 잘하는 일 가운데 하나다. 계약서·회의록·논문·긴 대화 스레드를 빨리 파악해야 할 때 쓰며, 원문 문장을 그대로 고르는 추출 요약과 달리 LLM은 기본적으로 새 문장으로 다시 쓰는 생성 요약을 한다.

길이·독자·형식을 정해서 부탁한다

"요약해줘"라고만 하면 길이와 초점이 매번 달라진다. 몇 문장으로 줄일지, 누가 읽을지, 어떤 형식으로 받을지를 같이 적으면 바로 쓸 수 있는 결과가 나온다.

조항 번호나 원문 인용을 함께 달라고 하면 나중에 원문과 맞춰 보기 쉽다.

너무 긴 문서는 나눠서 요약한다

모델이 한 번에 읽을 수 있는 분량(컨텍스트 창)을 넘으면 문서를 장이나 구간으로 나눠 각각 요약한 뒤, 그 요약들을 다시 하나로 합친다. 한 번에 들어가는 길이라도 아주 긴 글은 중간 내용을 놓치기 쉬워서 나눠 요약하는 편이 빠짐이 적다.

RAG처럼 검색한 문서를 모델에 넘기는 구조에서는 문서를 먼저 요약해서 넘기면 같은 한도 안에 더 많은 자료를 담을 수 있다. 다만 요약하면서 세부 수치가 빠질 수 있으니, 정확한 값을 묻는 질문에는 원문 구간을 그대로 넘기는 게 낫다.

빠뜨리거나 지어낼 수 있다

생성 요약은 원문에 없는 내용을 그럴듯하게 덧붙이거나 중요한 예외 조건을 빼먹을 수 있다. 숫자·날짜·이름, 그리고 "~하지 않는다" 같은 부정 표현이 특히 틀리기 쉽다.

훑어보는 용도라면 요약만 읽어도 되지만, 계약·법률·의료·돈이 걸린 결정은 요약으로 위치만 찾고 판단은 원문으로 한다. 요약을 받은 뒤 "원문에 없는 내용이 있는지 확인해줘"라고 한 번 더 묻는 것도 도움이 된다.

반복되는 요약은 자동으로 돌린다

매일 쌓이는 Slack 스레드, 뉴스, 코드 리뷰 댓글처럼 형식이 비슷한 글은 요약 지시문을 하나 정해 두고 자동으로 돌리면 된다. 지시문을 고정해 두면 결과 형식이 매번 같아서 비교하고 훑어보기 쉽다.

놓친 대화와 긴 문서를 따라잡는 데 주로 쓴다

가장 흔한 건 놓친 회의나 스레드를 몇 문장으로 따라잡는 방식이다. 긴 문서는 요약으로 먼저 훑어 필요한 곳을 찾고, 중요한 부분만 원문으로 읽는다.