2장. 지식 공간과 커스텀 어시스턴트

학습 목표

• 지식 공간(프로젝트), 공유 프로젝트, 커스텀 어시스턴트의 차이를 설명하고 협업 방식에 맞게 고른다.
• 개인 맞춤 지침, 프로젝트 지침, 어시스턴트 지침이 어디에 적용되는지 구분한다.
• 행동 규칙은 지침에, 참고 자료는 지식에 배치하고, 업무 절차서를 팀용 지침으로 고쳐 쓴다.
• 지식 용량과 검색 원리를 이해하고, 검색하기 좋은 자료 구성과 갱신 주기를 설계한다.
• 정상·예외·거절·경계 사례로 시험 질문 세트를 만들어 배포 전에 검증한다.

들어가며

한 회사의 인사팀이 사내 규정 어시스턴트를 만들었습니다. 규정집 PDF 여섯 개를 올리고 지침 칸에 “친절하게 답하라”라고 적었습니다. 첫 주에는 반응이 좋았습니다. 그런데 둘째 주에 한 직원이 “출장비 규정이 바뀌었다던데요?”라고 묻자, 어시스턴트는 작년 규정을 근거로 자신 있게 답했습니다. 개정본은 공지 게시판에만 있었고 어시스턴트에는 올라가지 않았습니다. 셋째 주에는 규정에 없는 질문에 그럴듯한 답을 지어냈습니다. 지침에는 모를 때 어떻게 하라는 말이 없었습니다. 넷째 주가 되자 직원들은 어시스턴트의 답을 다시 인사팀에 확인하기 시작했고, 인사팀이 받는 문의는 도입 전보다 오히려 늘었습니다. 믿을 수 없는 도우미는 없는 것보다 일을 더 만듭니다.

이 어시스턴트가 실패한 이유는 모델의 성능이 아닙니다. 무엇을 지침에 쓰고 무엇을 자료로 둘지, 자료를 언제 누가 바꿀지, 배포 전에 무엇을 시험할지를 설계하지 않았기 때문입니다. 이 장은 지식 공간과 커스텀 어시스턴트가 무엇인지부터 시작해, 지침을 쓰는 법, 자료를 검색하기 좋게 구성하고 갱신하는 법, 배포 전에 시험하는 법까지 다룹니다. 1장에서 만든 단계표의 ‘AI가 맡을 단계’에 들어갈 도구를 여기서 만듭니다. 시험 비중이 가장 큰 영역 가운데 하나이니, 실습 과제까지 꼭 해 보기를 권합니다.

핵심 개념

지식 공간(프로젝트)

지식 공간은 관련된 대화, 파일, 지침을 한곳에 묶어 두는 작업 공간입니다. 제품마다 이름은 달라도 하는 일은 같습니다. OpenAI는 ChatGPT Projects가 관련 대화·파일·지침을 함께 두어 같은 맥락을 계속 쓰게 해 준다고 설명하고, Anthropic은 Claude 프로젝트를 자체 대화 기록과 지식 기반을 가진 독립된 작업 공간이라고 설명합니다. Google의 Gemini Notebook에서는 노트북 하나가 특정 프로젝트를 위한 자료 모음이며, 노트북끼리는 서로의 정보를 볼 수 없습니다.

비유하자면 지식 공간은 프로젝트 하나를 위한 전용 작업실입니다. 작업실 벽에는 작업 수칙(지침)이 붙어 있고, 서가에는 참고 자료(지식)가 꽂혀 있으며, 책상에는 지금까지 나눈 대화가 쌓여 있습니다. 서로 섞이면 안 되는 고객사 작업, 부서별 규정처럼 경계가 필요한 일은 작업실을 따로 만드는 것이 기본입니다. 다만 작업실을 나눠도 메모리 설정에 따라 맥락이 넘나들 수 있으므로, 메모리 설정까지 함께 확인해야 경계가 완성됩니다(깊이 읽기 참고).

세 겹의 지침

지침은 어디에 쓰느냐에 따라 적용 범위가 다릅니다.

OpenAI 도움말은 프로젝트 지침이 그 프로젝트 안에서만 적용되며 전역 맞춤 지침보다 우선한다고 밝힙니다. 그래서 팀이 같은 결과를 원한다면 팀원 각자의 개인 설정에 기대지 말고 프로젝트나 어시스턴트 지침에 공통 규칙을 적어야 합니다. 반대로 개인 맞춤 지침에는 팀 규칙을 넣지 않습니다. 사람마다 다른 결과가 나오는 원인이 됩니다.

공유 프로젝트와 커스텀 어시스턴트

커스텀 어시스턴트는 지침과 참고 자료를 묶어 여러 사람이 같은 방식으로 쓰게 만든 AI입니다. 공유 프로젝트는 여러 사람이 같은 작업실에 들어와 대화와 자료를 함께 쌓는 공간입니다. OpenAI 도움말은 두 형태를 이렇게 비교합니다.

제품 현황은 빠르게 바뀌고 있습니다. OpenAI는 커스텀 GPT를 종료할 계획이며, 재사용 지침과 연결 앱을 함께 묶는 Plugins로 옮기라고 권합니다. Google은 개인 계정의 Gems를 2026년 11월부터 skills로 전환하고, 업무·학교 계정은 2027년에 뒤따른다고 안내합니다. Anthropic에서는 프로젝트 지침과 함께, 필요할 때 불러 쓰는 지침·스크립트·자료 묶음인 Skills를 쓸 수 있습니다. 이름이 바뀌어도 ‘고정된 절차를 많은 사람에게 똑같이’와 ‘소수가 맥락을 함께 쌓기’라는 구분은 남습니다.

지침과 지식을 나누는 이유

지침은 어시스턴트의 근무 수칙이고, 지식은 옆에 꽂아 둔 참고 서가입니다. 근무 수칙은 모든 대화에 적용되어야 하고, 참고 서가는 필요할 때 꺼내 봅니다. OpenAI는 지침이 모든 대화에 적용되어 어조·구조·판단을 이끈다고 설명하고, 지식은 참고 자료에 쓰고 규칙이나 행동에는 쓰지 말며 규칙·어조·업무 절차는 지침에 넣으라고 적습니다.

규칙을 매뉴얼 PDF 앞장에 끼워 올리면 검색이 그 부분을 꺼내 오지 않는 한 규칙이 적용되지 않을 수 있습니다. 반대로 방대한 자료를 지침 칸에 붙여 넣으면 정작 지켜야 할 규칙이 묻힙니다. 하나 더 고려할 것은 변경 책임입니다. 지침은 어시스턴트 관리자가 바꾸고, 규정 원문은 그 규정을 소관하는 부서가 바꿉니다. 바꾸는 사람이 다른 것은 다른 칸에 두어야 갱신이 꼬이지 않습니다.

팀용 지침의 다섯 요소와 작성 요령

Google은 Gem 지침을 쓸 때 역할(Persona), 할 일(Task), 맥락(Context), 형식(Format) 네 영역을 생각하라고 안내합니다. 팀 업무용 어시스턴트에는 여기에 예외 처리를 더해 다섯 요소로 씁니다.

작성 요령은 세 회사의 권고가 대체로 같은 방향입니다. OpenAI는 여러 단계 업무에 “X가 일어나면 Y를 한다”처럼 단계를 분명히 적고, 긴 금지 목록보다 긍정형의 구체적 지시를 쓰며, 분류 기준이 있으면 허용되는 출력과 그렇지 않은 출력의 짧은 예를 넣고, 제목과 목록으로 우선순위를 드러내라고 권합니다. Anthropic은 지시 뒤에 그 이유를 함께 적으면 모델이 목적을 더 잘 이해한다고 설명합니다. “근거 문서명을 적어라”보다 “근거 문서명을 적어라. 직원이 원문을 확인해야 결재 서류에 옮길 수 있다”가 낫습니다.

업무 절차서를 지침으로 바꾸기

좋은 지침은 대개 이미 있는 업무 절차서에서 나옵니다. 사람이 일하는 순서를 그대로 옮기되, 입력 점검과 멈출 조건을 앞뒤에 붙입니다. 장비 대여 안내를 예로 고쳐 보겠습니다.

[고치기 전]
너는 장비 대여 담당이다. 친절하게 답하라. 틀린 답을 하지 마라.

[고친 뒤]
[역할]
너는 사내 장비 대여 창구의 안내자다. 직원이 장비를 빌릴 수 있는지와 절차를 안내한다.
[절차]
1. 질문에 장비 종류와 사용 기간이 없으면 먼저 그 두 가지를 묻는다.
2. 지식의 '장비 대여 규정'에서 해당 장비 조항을 찾아 가능 여부를 판단한다.
3. 결론 한 줄, 절차 세 단계 이내, 근거 조항 번호 순으로 답한다.
[예외]
- 규정에 없는 장비나 상황이면 비슷한 조항으로 추론하지 않는다.
  "규정에 없는 내용입니다"라고 쓰고 총무팀 대여 창구를 안내한다.
  이유: 잘못된 안내로 빌린 장비가 분실되면 개인 변상 문제가 생긴다.
- 대여 이력이나 다른 직원의 신청 내역을 물으면 답하지 않고 대여 시스템을 안내한다.

고친 뒤의 지침은 길어졌지만 각 줄이 하는 일이 분명합니다. ‘틀린 답을 하지 마라’ 같은 바람은 지웠고, 그 대신 틀리지 않기 위한 행동(먼저 묻기, 근거 찾기, 모르면 넘기기)을 적었습니다.

모르는 것과 충돌을 드러내는 답변

자연스러운 문장은 불확실성을 가립니다. 어시스턴트가 확신에 찬 문장으로 틀리는 것보다, 모른다고 말하는 편이 업무에는 훨씬 안전합니다. 지침에 다음을 적어 두면 답변이 불확실성을 드러냅니다.

1. 자료에 없는 내용 표시: 근거를 찾지 못하면 그렇게 말하고, 확인할 담당자나 자료를 안내합니다.
2. 사실·추론·제안 구분: “규정 4조에 따르면(사실)”, “이 경우에도 적용될 것으로 보입니다(추론)”, “담당 부서에 확인을 권합니다(제안)”처럼 성격을 밝힙니다.
3. 충돌하는 근거를 함께 제시: 두 자료가 다르게 말하면 한쪽을 골라 숨기지 말고 둘 다 보여 주며, 미리 정한 우선순위를 적용합니다.
4. 근거 위치 표시: 문서명과 조항 번호를 적게 하면 사람이 원문을 대조하기 쉬워집니다. OpenAI도 지식 내용을 인용하게 하려면 지침에 그렇게 적고 형식을 정하라고 권합니다.

지식 용량과 검색

자료가 적을 때는 전체를 맥락에 넣어 처리하기도 하지만, 지식 공간에 자료가 많아지면 모델은 모든 자료를 매번 읽지 않습니다. 도서관 사서가 질문을 듣고 관련 있는 책 몇 권만 꺼내 오듯, 질문과 관련된 부분을 검색해 가져와 답에 쓰는 방식을 RAG(검색 증강 생성) 라고 합니다. 자료는 보통 작은 조각으로 나뉘어 저장되고, 질문과 비슷한 조각이 골라집니다. Anthropic은 유료 플랜의 Claude 프로젝트가 지식이 컨텍스트 한도(모델이 한 번에 읽을 수 있는 분량)에 가까워지면 자동으로 RAG 방식으로 전환해 용량을 최대 10배까지 늘린다고 설명합니다.

용량에는 제품별 한도도 있습니다. 확인일 기준으로 ChatGPT 프로젝트는 플랜에 따라 프로젝트당 5~40개 파일을 올릴 수 있고, 한 번에 올릴 수 있는 파일은 10개입니다. GPT에는 파일을 20개까지, 파일 하나당 512MB까지 붙일 수 있습니다. 숫자는 바뀌므로 설계할 때마다 확인하세요.

이 원리에서 실무 규칙이 나옵니다.

전수 집계가 필요한 일은 스프레드시트나 데이터 분석 기능처럼 자료 전체를 처리하는 방법을 따로 씁니다.

검색하기 좋은 문서로 손질하기

사서가 책을 잘 찾으려면 책등에 제목이 분명해야 합니다. 자료도 같습니다. OpenAI는 텍스트 중심의 깔끔한 파일을 권하고, 복잡한 레이아웃은 내용을 쓰기 어렵게 만들 수 있다고 설명합니다.

긴 통합본 하나보다 주제별로 나눈 문서 여러 개가 검색에 유리할 때가 많습니다. 다만 너무 잘게 쪼개 맥락이 끊기면 오히려 해석이 틀어지므로, 사람이 읽어도 한 덩어리로 이해되는 단위로 나눕니다.

질문을 기준으로 자료 체계 만들기

자료는 회사 폴더 구조가 아니라 실제로 들어오는 질문을 기준으로 고릅니다.

1. 지난 석 달의 실제 질문을 모아 유형별로 묶습니다.
2. 유형마다 답의 근거가 되는 자료를 짝지어 봅니다. 근거가 없는 유형은 자료를 새로 만들거나 ‘담당자 연결’ 유형으로 분류합니다.
3. 자료마다 권위 수준을 정합니다. 승인된 규정, 부서 공지, 개인 메모는 같은 무게가 아닙니다.
4. 자료끼리 충돌할 때의 우선순위를 지침에 적습니다. 예: 시행일이 더 최근인 승인 규정 → 부서 공지 → 과거 답변 사례.
5. 우선순위로도 판단할 수 없으면 답하지 않고 담당자를 안내합니다.

질문 유형이 서로 다른 독자층과 어조를 요구한다면, 하나의 공간에 몰아넣기보다 공간을 나누는 편이 답이 덜 섞입니다.

갱신 주기 설계

자료는 바뀌는 속도와 계기에 따라 관리 방식이 다릅니다.

연결형 소스와 업로드 사본의 차이도 알아야 합니다. Google은 Gem에 Drive 파일을 추가하면 가장 최신 버전을 쓰고, 파일을 고치면 Gem에도 반영된다고 설명합니다. 반면 ChatGPT 도움말은 프로젝트 안에 추가한 Google Drive 앱이 동기화를 지원하지 않아 내용을 미리 맞춰 두지 않는다고 밝힙니다. 직접 올린 파일은 당연히 사본이라 원본이 바뀌어도 그대로입니다. 쓰는 제품의 동작을 확인하고, 사본이라면 교체 책임자를 정하세요.

갱신은 자료 관리대장으로 관리합니다.

자료명 | 권위 수준 | 시행일 | 소관 부서·담당자 | 연결형/사본 | 다음 검토일 | 마지막 시험일

배포 전 시험

어시스턴트를 팀에 배포하기 전에 시험 질문 세트를 만듭니다. 질문과 기대하는 답(또는 기대하는 행동)을 짝지어 20~30개 모으고, 네 종류를 섞습니다.

미리보기 화면에서 돌려 기대 행동과 실제 행동을 표로 기록합니다. Google은 Gem 미리보기에서 시험해도 자동 저장되지 않으니 저장을 눌러야 한다고 안내하고, OpenAI는 GPT 편집 중 변경 사항이 초안으로 자동 저장되며 버전 기록에서 이전 버전을 복원할 수 있다고 설명합니다. 제품마다 저장 방식이 다르니 쓰는 제품의 도움말을 확인하세요. 시험 질문 세트는 배포 후에도 버리지 않습니다. 지침이나 자료를 고칠 때마다 같은 세트로 다시 돌려, 고친 부분이 다른 답을 망가뜨리지 않았는지 확인합니다(5장).

깊이 읽기

등록·검색·생성은 서로 다른 단계다

“파일을 올렸는데 왜 모르지?”라는 질문에는 세 가지 다른 실패가 숨어 있습니다.

출처가 표시되었다고 답이 맞는 것도 아닙니다. 출처는 ‘어디서 가져왔는지’를 알려 줄 뿐 ‘제대로 해석했는지’를 보장하지 않습니다. 실패를 고칠 때는 어느 단계에서 실패했는지부터 가려야 맞는 처방이 나옵니다. 등록 실패는 자료를 손질하고, 검색 실패는 자료에 용어집과 동의어를 보강하거나 질문 방법을 안내하며, 생성 실패는 지침의 절차와 예외 처리를 고칩니다.

제품이 바뀌어도 남는 설계

이 책을 쓰는 동안에도 커스텀 GPT의 종료 계획과 Gems의 skills 전환이 발표되었습니다. 어시스턴트를 만드는 데 들인 노력이 제품 하나에 갇혀 있으면, 제품이 바뀔 때마다 처음부터 다시 만들어야 합니다. 다음 원칙을 지키면 이전 비용이 크게 줄어듭니다.

1. 지침 원문을 제품 밖에 보관합니다. 날짜별 문서로 남기면 버전 관리도 됩니다.
2. 지식 자료의 원본은 회사 문서 저장소에 둡니다. 어시스턴트에는 그 사본이나 연결만 둡니다.
3. 시험 질문 세트를 제품과 무관하게 관리합니다. 새 제품으로 옮긴 뒤 같은 세트로 돌려 보면 이전이 제대로 되었는지 바로 알 수 있습니다.
4. 제품 기능 이름이 아니라 형태로 설계서를 씁니다. ‘GPT 하나’ 대신 ‘고정 자료 기반 안내 어시스턴트, 사용자 200명, 근거 표시 필수’라고 적습니다.

기억과 지식의 경계

지식 공간에서는 올린 파일만 맥락이 되는 것이 아닙니다. OpenAI는 프로젝트가 그 안의 대화와 파일을 이후 답변의 맥락으로 쓸 수 있다고 설명하고, 공유 프로젝트는 자동으로 프로젝트 전용 메모리가 되어 구성원 개인의 메모리나 프로젝트 밖 맥락을 쓰지 않는다고 밝힙니다. 프로젝트 전용 메모리에서도 같은 프로젝트의 다른 대화는 참고할 수 있습니다.

이것은 장점이자 위험입니다. 제품마다 메모리 범위도 다릅니다. ChatGPT의 기본 메모리는 Business를 포함한 일부 플랜에서 프로젝트 밖 대화도 참고할 수 있어, 맥락을 가두려면 프로젝트 전용 메모리를 고릅니다. Claude는 프로젝트마다 메모리가 따로 있지만 프로젝트 밖 계정 메모리를 함께 쓰므로, 완전히 분리하려면 프로젝트의 ‘Use account memory’를 끕니다.

지난 회의에서 버린 아이디어를 논의한 대화가 남아 있으면, 그 아이디어가 다시 답에 섞여 나올 수 있습니다. 확정된 결정은 대화 속에 흩어 두지 말고 ‘결정 기록’ 같은 정식 자료로 옮기세요. 그리고 지침에 정식 자료가 대화 기록보다 우선한다고 적습니다. 특정 대화를 더는 참고하지 않게 하려면 OpenAI 기준으로 그 대화를 지우거나, 설정이 허락하면 다른 프로젝트로 옮깁니다.

실무 장면

도란분식: 가맹점 운영 매뉴얼 도우미

분식 프랜차이즈 ‘도란분식’ 본사 운영지원팀은 가맹점주 140명의 운영 문의를 받는다. 위생 점검, 식자재 발주 마감, 행사 운영 같은 질문이 하루 60건쯤 슈퍼바이저 여섯 명에게 메신저로 들어온다. 팀장 한소율은 점주용 안내 어시스턴트를 만들기로 했다.

한 팀장은 먼저 형태를 정했다. 점주들은 각자 질문하고, 매뉴얼은 본사가 관리하는 고정 자료다. 공유 프로젝트에 점주 140명을 넣으면 서로의 대화와 파일을 보게 되므로 맞지 않았다. 같은 절차로 답하는 커스텀 어시스턴트 형태를 골랐다.

자료를 고르기 위해 지난 석 달 질문 600건을 유형으로 묶었다. 발주 마감과 행사 운영이 절반이었고, 상권별 예외(공항·병원 입점 매장)가 10%, 매장별 매출이나 다른 점포 사정을 묻는 질문도 일부 있었다. 매출 질문은 어시스턴트가 다룰 일이 아니었다. 거절 유형으로 분류하고 점주 전용 매출 시스템을 안내하게 했다.

문제는 자료 충돌이었다. 운영 매뉴얼에는 발주 마감이 전날 오후 6시로 적혀 있었지만, 지난달 본사 공지로 오후 4시로 당겨졌다. 슈퍼바이저 한 명은 “공지만 올리면 되지 않느냐”고 했지만, 한 팀장은 공지가 앞으로도 매달 쌓일 것이라는 점을 들었다. 지침에 우선순위를 적었다. ‘시행일이 더 최근인 본사 공지 → 운영 매뉴얼 → 과거 답변 사례’. 공지가 반영되기 전까지 매뉴얼의 해당 조항 옆에는 ‘변경 공지 있음’ 표시를 달았다. 검색이 매뉴얼 조각만 가져와도 공지가 있다는 사실이 함께 보이게 하려는 것이다. 그리고 공지 내용은 매달 말 매뉴얼 본문에 반영하고 반영된 공지는 지식에서 빼기로 자료 관리대장에 적었다.

지침에는 상권별 예외 처리를 넣었다. 점주가 매장 유형을 밝히지 않았는데 답이 매장 유형에 따라 달라지면 먼저 묻게 했다. 답할 때는 ‘매뉴얼 근거’와 ‘슈퍼바이저 확인 권장’을 구분해 표시하게 했다.

시험 질문 세트는 정상 18개, 예외 5개, 거절 3개, 경계 4개로 만들었다. 첫 시험에서 경계 질문 두 개가 실패했다. 공지가 시행되기 전 주문에 대한 질문에 새 마감 시간을 그대로 적용했다. 한 팀장은 지침에 “공지의 시행일 이전 건에는 이전 기준을 적용하고, 날짜가 불분명하면 날짜를 묻는다”를 더했고, 다시 돌리자 30개 모두 기대 행동대로 나왔다. 배포 첫 달, 슈퍼바이저에게 오는 메신저 문의는 하루 60건에서 25건으로 줄었다.

새벽베이커리: 시즌 캠페인 공유 프로젝트

베이커리 브랜드 ‘새벽베이커리’ 마케팅팀 네 명은 연말 시즌 캠페인을 석 달 동안 준비한다. 팀장 권도윤은 업무용 워크스페이스에 공유 프로젝트를 만들어 기획안, 브랜드 가이드, 지난 캠페인 결과, 매주 회의록을 모았다. 한 달쯤 지나자 팀원들이 불평하기 시작했다. 프로젝트에서 카피 초안을 요청하면 팀이 2주 전에 버린 슬로건이 자꾸 섞여 나왔다.

권 팀장은 원인을 세 가지로 좁혔다. 첫째, 버린 슬로건을 논의한 브레인스토밍 대화가 프로젝트에 그대로 남아 있었고, 프로젝트는 그 대화도 맥락으로 쓰고 있었다. 둘째, 브랜드 가이드가 개정 전 판과 개정판 두 개 다 올라가 있었다. 셋째, 무엇이 확정되었는지 적힌 자료가 어디에도 없었다.

팀원 한 명은 프로젝트를 지우고 새로 만들자고 했다. 권 팀장은 이 안을 버렸다. 석 달치 맥락 중 쓸모 있는 것이 더 많았고, 같은 습관이면 새 프로젝트에서도 같은 일이 생길 것이었다. 대신 다음과 같이 고쳤다.

1. 매주 회의가 끝나면 확정 사항을 ‘캠페인 결정 기록’ 문서 하나에 날짜와 함께 적고, 이 문서를 프로젝트 자료로 올렸다.
2. 프로젝트 지침에 “카피와 기획은 ‘캠페인 결정 기록’과 최신 브랜드 가이드를 따른다. 대화 기록의 아이디어가 결정 기록과 다르면 결정 기록을 따르고, 차이를 알려 준다”고 적었다.
3. 개정 전 브랜드 가이드는 지웠고, 버린 아이디어만 다룬 브레인스토밍 대화는 정리했다.
4. 자주 바뀌는 매장별 행사 일정은 사본을 올리지 않고, 일정 확인이 필요할 때 프로젝트 대화에서 연결된 Drive 앱으로 조회하게 했다. 답에는 출처 파일과 조회 시각을 적게 했다.

석 달 뒤 캠페인이 끝나자 매장 직원들이 캠페인 운영 규칙을 묻기 시작했다. 권 팀장은 이 질문들을 공유 프로젝트로 받지 않았다. 매장 직원 300명에게는 결정 기록과 운영 규칙만 담은 별도 안내 어시스턴트를 만들어 주었다. 함께 일하는 공간과 많은 사람에게 같은 답을 주는 도구는 다르다는 것이 권 팀장의 결론이었다.

자주 틀리는 지점

1. “한 파일에 모아 올리면 빠짐없이 읽는다.” 자료가 많으면 관련 조각을 검색해 일부만 씁니다. 반드시 지켜야 할 규칙은 지침에 둡니다.
2. “지침에 많이 넣을수록 좋다.” 방대한 참고 자료를 지침에 넣으면 핵심 규칙이 묻힙니다. 지침에는 행동을, 지식에는 자료를 둡니다.
3. “금지 목록이 길수록 안전하다.” 긍정형의 구체적 지시, 예외 처리, 짧은 예시가 긴 금지 목록보다 효과적입니다.
4. “팀원 각자 개인 맞춤 지침을 맞추면 결과가 같아진다.” 공통 규칙은 프로젝트나 어시스턴트 지침에 적어야 모두에게 같이 적용됩니다.
5. “출처가 표시되면 답이 맞다.” 출처는 가져온 위치일 뿐 해석의 정확성을 보장하지 않습니다. 근거 위치를 원문과 대조합니다.
6. “드라이브를 연결해 두면 항상 최신이다.” 제품마다 동기화 방식이 다릅니다. 연결형인지 사본인지 확인하고 갱신 책임자를 정합니다.
7. “잘 답하는 질문으로 시험했으니 배포해도 된다.” 예외·거절·경계 사례가 빠진 시험은 실제 위험을 보여 주지 않습니다.

한눈에 정리

• 지식 공간은 대화·파일·지침을 묶는 전용 작업실이다. 경계가 필요하면 공간을 나눈다.
• 공통 규칙은 개인 맞춤 지침이 아니라 프로젝트·어시스턴트 지침에 쓴다. 프로젝트 지침은 그 프로젝트 안에서 전역 맞춤 지침보다 우선한다(OpenAI).
• 많은 사람에게 같은 절차로는 커스텀 어시스턴트, 소수가 맥락을 함께 쌓을 때는 공유 프로젝트.
• 지침은 행동(역할·할 일·맥락·형식·예외 처리), 지식은 참고 자료. 바꾸는 사람이 다르면 다른 칸에.
• 지시에는 이유를 붙이고, 금지보다 해야 할 행동을, 애매한 기준에는 짧은 예시를.
• 자료가 많아 RAG 방식이 되면 관련 부분만 검색해 쓴다. 많이 넣는다고 정확해지지 않고, 전수 집계에 약하다.
• 자료는 질문 기준으로 고르고, 권위 수준과 충돌 시 우선순위를 지침에 적는다.
• 갱신은 정기 개정과 사건 기반 두 가지. 연결형과 사본을 구분하고 자료 관리대장으로 관리한다.
• 배포 전 시험은 정상·예외·거절·경계를 섞고, 세트는 버리지 않는다.

공식 문서로 확인하기

• OpenAI — Projects in ChatGPT: 프로젝트 지침의 적용 범위, 앱 링크 소스, Drive 동기화 제한, 파일 한도, 공유 프로젝트와 GPT의 차이를 읽습니다.
• OpenAI — Creating and editing GPTs: 지침과 지식의 역할 구분, 지침 작성 요령, 파일 한도, 미리보기와 버전 기록, 커스텀 GPT 종료 안내를 확인합니다.
• Anthropic — What are projects?: 프로젝트 지식과 지침, RAG 전환과 용량 확대를 읽습니다.
• Anthropic — What are skills?: 필요할 때 불러 쓰는 지침·자료 묶음과 조직 단위 배포를 확인합니다.
• Google — Use Gems in Gemini Apps: Gem 만들기, Drive 파일의 최신 버전 반영, skills 전환 공지를 확인합니다.
• Google — Tips for creating custom Gems: 역할·할 일·맥락·형식 네 영역과 미리보기 저장 주의를 읽습니다.
• Google — Create a notebook in Gemini Notebook: 노트북이 서로 독립된 자료 모음이라는 점을 확인합니다.

셀프 체크

2-1. 프로젝트 지침과 개인 맞춤 지침은 적용 범위가 어떻게 다른가. 팀 공통 규칙을 개인 맞춤 지침에 두면 생기는 문제를 함께 써라.

2-2. 다음 다섯 가지를 지침과 지식으로 나눠라. ㉠ 답변 끝에 근거 문서명을 적는 규칙 ㉡ 지역별 매장 운영 시간표 ㉢ 질문에 날짜가 없으면 날짜를 먼저 묻는 절차 ㉣ 과거 모범 답변 열 건 ㉤ 정중한 존댓말을 쓰는 어조 규칙.

2-3. “친절하게 답하라. 틀리지 마라”라는 지침을 다섯 요소(역할, 할 일, 맥락, 형식, 예외 처리)를 갖춘 지침으로 고쳐 써라. 주제는 사내 회의실 사용 안내로 한다.

2-4. 지식 공간이 RAG 방식으로 동작할 때 ‘모든 자료에서 특정 조건에 맞는 건수를 정확히 세는 일’이 약한 이유를 설명하고, 대신 쓸 방법을 하나 제시하라.

2-5. 사용자가 “파일을 올렸는데 모른다”고 신고했다. 등록·검색·생성 중 어느 단계의 실패인지 가려내기 위해 해 볼 확인을 단계별로 하나씩 써라.

2-6. 연결형 소스와 업로드 사본은 갱신 관리에서 어떻게 다른가. 자료 관리대장에 이 구분을 적어야 하는 이유를 써라.

2-7. 배포 전 시험 질문 세트에 넣는 네 종류의 질문을 쓰고, 각 종류에서 어시스턴트에 기대하는 행동을 한 줄씩 적어라.

실습 과제