AI PDF 논문 검색기, 로컬독스. “아, 그 자료가 어떤 논문에 있었지?” 하며 시간 낭비하는 것은 그만!

연구원이라면 매일같이 논문을 보실 텐데요.
아마 연구실에서 이런 혼잣말, 정말 자주 하실 겁니다.

“아, 그 내용… 어떤 논문에 있었지?”

분명히 봤고, 머릿속 어딘가에 있다는 건 알지만 정확히 어느 논문, 몇 페이지에 있었는지 도무지 기억나지 않는 상황. 바로 이 막막함이 우리의 연구 시간을 1시간 넘게 붙잡아 두는 ‘생산성의 블랙홀’입니다. 논문 하나를 열어 Ctrl+F로 검색해 보고, 없으면 다음 논문을 열어 또 검색하고. 그렇게 수십 개의 파일을 열었다 닫을 때쯤이면, 원래 하려던 연구의 흐름은 끊기고 집중력은 바닥나기 일쑤죠.

이 답답한 시간 낭비, 이제 끝낼 때입니다. 수십 개의 PDF 문서를 뒤지는 고통을 끝내고 진짜 ‘딥다이브’를 가능하게 해 줄 새로운 논문 검색 AI 활용법을 확인해 보세요.

우리가 쓰는 방법들, 왜 항상 답답할까요?

우리는 나름의 방법으로 이 문제를 해결하려 노력합니다. 하지만 지금 쓰는 방법들은 어딘가 하나씩 부족한 ‘반쪽짜리’ 해결책에 가깝습니다.

1. Ctrl+F의 명백한 한계
가장 일반적인 방법이지만, 가장 비효율적이기도 합니다. 키워드가 정확히 일치하지 않으면 찾지 못하고, 이미지나 표 안의 데이터는 그냥 지나쳐 버립니다. 무엇보다, 내 로컬 폴더에 있는 50~60개의 논문을 매번 하나씩 다 켜보는 수고로움을 온전히 감당해야 합니다.

2. ChatPDF 등 온라인 AI의 결정적 아쉬움
온라인 AI 서비스는 확실히 편리합니다. 하지만 딱 거기까지입니다.

• 매번 반복되는 업로드: 정보를 찾을 때마다 수십 개의 논문을 일일이 웹에 업로드하는 건 엄청난 고역입니다. 게다가 대부분의 서비스는 한 번에 올릴 수 있는 파일 개수, 용량, 페이지 수에 제한이 있죠. (실제로 600페이지짜리 두꺼운 개발 서적은 읽지도 못합니다.)

• 내부 문서에 대한 찜찜함: 공개된 논문은 그렇다 쳐도, 내부망 감시가 걱정되어 회사 기술 문서나 미공개 초안까지 올리는 건 영 찜찜합니다. 결국 AI의 편리함을 반쪽만 활용하게 되는 셈이죠.

결국 지식은 개인 PC 폴더 안에 섬처럼 흩어져 있을 뿐, 연구에 유기적으로 연결되지 못하고 있습니다.

내 PC를 두 번째 ‘두뇌’로 만드는 가장 빠른 길

해결책은 관점의 전환에 있습니다. 개별 문서를 일일이 다루는 방식에서 벗어나, 내 PC의 폴더 자체를 하나의 거대한 ‘지식 베이스’로 만드는 것입니다.

PC에 직접 설치하는 온디바이스 논문 검색 AI, ‘Localdocs(로컬독스)’는 여러 개의 논문에서 답변하는 어시스턴트 역할을 합니다.

또한, 로컬독스는 지정된 ‘지식 베이스’ 안의 문서 내용만을 근거로 정보를 찾고 답변을 생성합니다. 인터넷의 불확실한 정보와 섞이지 않고, AI의 가장 큰 문제점으로 꼽히는 ‘환각(Hallucination)’ 현상 없이 100% 신뢰할 수 있는 답변을 얻을 수 있습니다. 검색에 있어 정확성은 무엇보다 중요하니까요.

이제 연구원은 더 이상 “어떤 논문이었지?”라며 기억을 더듬을 필요가 없습니다. 그냥 편하게 물어보면 됩니다. “트랜스포머 어텐션 스코어 계산하는 수식, 이미지로 포함된 논문들 찾아줘” 같은 까다로운 질문에도, AI는 관련된 모든 논문을 순식간에 찾아 정확한 문서와 페이지 번호를 눈앞에 보여줍니다.

‘잃어버린 시간’을 ‘혁신의 시간’으로

기술 경쟁의 핵심은 ‘속도’입니다. 그리고 속도는 핵심에 집중할 때 나옵니다. 더 이상 연구 개발의 귀중한 시간을 비효율적인 검색에 낭비하게 둘 수는 없습니다.

머릿속에 흩어져 있던 지식을 하나의 시스템으로 연결하고,
지적 자산을 폭발적으로 활용할 때입니다.

수십 개의 논문과을 내 PC 안에서 완벽하게 파악하는 AI PDF 논문 검색기, Localdocs(로컬독스)를 경험해 보세요.