라이너 | 가장 정확하고 믿을 수 있는 AI 검색엔진
라이너는 가장 정확한 답변을 믿을 만한 출처와 함께 제공하는 AI 검색엔진이에요. 빠르고 정확하게 검색해 생산성을 높여보세요.
liner.com
현재 대학원생 석사 2학기를 지내는 중이다. 이제야 막 논문을 나만의 루틴대로 제대로 읽기 시작한 단계인 듯 하다.
하지만 나의 니즈에 맞는 논문을 찾는 것, 연구 주제를 정하고 발전시키는 것은 여전히 어렵다.
생성형AI가 많이 발전했다고는 하지만 논문 찾는건 여전히 정말정말. 못한다.
아무래도 오픈액세스로 열린 논문인지에 따라 GenAI가 접근할 수 있는 영역이 abstract로 제한적이기도 할거고,
...그냥 못찾는다.
ChatGPT는 그냥 본인이 논문을 쓰고 앉아있고, Gemini는 할 수 없는 영역이라며 선 긋고
그나마 믿고 있던 구석은 Perplexity 하나였다.
물론 지금은 학교 계정으로 Pro 플랜을 1년간 무료로 사용 중이긴 하지만, 구독이 끝나면 어찌해야하나라는 생각도 문득 든다. 그리고 Perplexity는 환각이 덜한 건 맞지만 조금이라도 creative한 걸 물어보면 좀 멍청하게 군다. ㅠ
그러던 중 찾은 것이 바로 Liner AI다. 놀랍게도 한국에서 한국인들이 만든 서비스인데도, 해외에서 엄청나게 사용이 많이 되고 있다고 한다. 아 국뽕찬다.
공식 홈페이지에 따르면 현재까지는 B2 투자까지 유치한 듯하다.
1. Liner 소개
'라이너(Liner)'는 감정이 아닌 정확성과 신뢰를 기반으로 한다.
라이너는 원래 웹 문서의 중요한 부분을 하이라이트하는 서비스였다고 한다. 사용자들은 웹 서핑을 하다가 중요한 정보에 밑줄을 치고 저장해왔는데, 이 데이터를 핵심 자산으로 삼아 구글에 필적할만한 검색 엔진을 만드는 것이 초기 목표였다고 한다.
현재는 연구자들을 타겟으로 신뢰도 높은 정보를 제공하는 Gen AI를 만드는 것이 가장 큰 Goal인 듯 하다.
라이너는 한국에서 개발된 서비스로 현재 전 세계에서 1,100만 명 이상이 이용하고 있으며, 이중 약 60% 이상의 유료 이용자는 미국 내 사용자라고 한다. 특히 미국 실리콘밸리의 a16z(Andreessen Horowitz)가 조사한 '100대 생성 AI 검색 서비스' 순위에서 무려 세계 2위까지 오른 서비스라고 한다.
한국에서 만든 생성형AI 서비스가 이렇게 성장할 수 있었는지, 신기하다.
또한 이 AI 에이전트가 주저자가 되어 쓴 3편의 논문이 스탠퍼드에서 공식 논문으로 채택됐다고도 한다.
https://liner.com/ko/learn/how-to-use-ai-write-academic-research-paper-2025
아직 길게는 사용해보지 못했지만, 다른 GenAI 는 아이디어를 '발산'하는 느낌임에 비해 Liner는 확실히 academic한 novelty를 가장 많이 신경써서 아이디어를 내놓는 느낌이다.
2. Liner 사용법
라이너에서 강조하는 것은 출처가 명확한(line-by-line citation) 요약 답변이다. 이는 LLM의 가장 큰 단점인 Hallucination을 최소화하기 위한 핵심 전략이라고 한다.
2.1. 기본 검색 기능
퍼플렉시티와 유사하게 옆단에 소스 보여주고, 분량도 괜찮게 보여주는 편.
요즘 Gen AI가 다들 뭔가 interactive visualization에 신경 많이 쓰는 것 같던데, 얘도 ERP 모듈 관련 질문을 했는데 냅다 SAP revenue chart를 보여주더라.
확실히 학술에 특화된 친구인 것 같다. 웹 소스들이 퍼플렉시티보다 더 나은지는 잘 모르겠다. (역시 아직까진 공식 document 들고 오는 건 의외로 구글링이 근본이다.. .)
그리고 무료 플랜이라 그런지 한 답변에 앞뒤로 광고가 붙어있다.
2.2. 학술 검색 기능
논문 분야별로 필터링이 되는 것이 참 좋다.!!!!!
내가 초짜 연구자라 그런 걸 수도 있지만, 구글 스칼라에서 검색할 때 저널명은 필터 걸 수 있어도 분야를 세팅할 순 없었던 것 같은데..
유레카다 !!
대신 그래서인지 출처를 무방비하게 여러개 보여주는게 아니라 진짜 필터에 걸린 소수의 논문만 소스로 보여준다.
또한 Deep Research 기능이 꽤 괜찮다는 후기들이 있던데, 이건 내가 정말 필요할 때 원기옥처럼 모아쓰려고 아직 안써봤다.
2.3. Agent 기능
Agent는 크게 6가지 종류가 있다. 또한 사용에 앞서, 내 관심사/연구 분야를 insturction으로 입력할 수 있으니 참고하시길.
1. Hypothesis Generator: 아이디어를 연구 가능한 형태의 가설로 구조화해 연구 설계에 바로 활용할 수 있는 가설 초안 생성
2. Hypothesis Evaluator: 아이디어를 6가지 평가 기준에 맞춰 리뷰하고 제안사항과 추천 가설을 생성
3. Research Tracer: 논문 인용 관계를 추적해 연구 흐름과 트렌드를 탐색하고 관련 연구의 영향력과 연결고리를 시각화
4. Survey Simulator: 인공지능 응답자를 이용해 설문 결과를 예측하고 시뮬레이션해 설문지 설계와 예상 응답 분포를 검증
5. Citation Recommender: 연구 초안 문장별로 적절한 인용문헌을 찾아 추천해 참고문헌 작성과 근거 강화에 도움
6. Literature Review: 분야 내 핵심 논문과 연구 진행 경로, 주요 주제를 분석해 문헌 리뷰에 필요한 전반적 지형도를 제공
7. Peer Review: 초고에 대해 즉각적이고 품질 높은 피드백을 제공해 논문 개선사항(논리, 방법, 표현 등)을 제안
난 아직 연구 주제를 잡는 입장이라 가설 생성, 가설 평가, 문헌 리뷰를 가장 많이 활용할 듯하여 간단하게 사용해보았다.
Hypothesis Generator
이렇게 나의 Query 에 대해 다방면으로 분석한 리포트를 작성해주고, 마인드맵 형태로 가설을 제안해준다.
마인드맵 형태를 적극적으로 활용하면서 질문해보고 싶었으나, Free plan에 주어진 credit 이 부족하여 ㅠㅠ.
Agent가 돌아가는동안 task를 정의하고 실행하는 단계를 보니 아래와 같이 돌아갔다.
- 언어를 먼저 분석: 한국어로 요청했으므로 > 한국어로 응답한다. (이걸 표시하다니. 귀엽군..)
- 연구 목표 정의
- 선행연구 키워드 추출: 검색어를 영어로 만들어야 할 것 같다. 학술적인 검색에서는 영어가 더 많은 결과를 가져올 것이기 때문이다.(> 귀엽네)
- 키워드 기반 Searching
Hypothesis Evaluation
명확성, 독창성, 실현 가능성, 중대성, 영향력, 시의성. 총 6가지 기준에 대해 평가해준다.
원래 관심없는 분야의 세미나여도 박사님들이나 교수님들께서 질문하시는 내용, comment를 어떤 논리를 거쳐주시는지를 옆에서만 봐도 도움이 되지 않는가.
나와 같은 초보 연구자라면 Liner를 활용하여 가설을 평가하는 로직 자체에 익숙해지는 것도 좋은 경험일 듯하다.
ChatGPT처럼 어화둥둥 칭찬해주는 느낌이 아니라, 정말 peer들에게 받을 법한 comment를 듣는 기분이다.
2.4. 에세이 기능
흠 사실 최근 쓴 에세이 중 GPT를 안거치고 쓴게 없어서 나의 문체를 알려줄 만한 Essay 가 없다.
좀 직접 작성해서 테스팅 해봐야지 ^^..
3. 후기
한동안 수업과 프로젝트들에 치여 연구 쪽 progress를 못 만들었는데, 이 친구와 함께 열심히 다시 Research topic를 다듬어가야겠다.
현재 플랜은 위와 같은데, Pro를 결제한다하더라도 무지성으로 질문을 던질만한 Credit 수는 아닌 듯 하다.
일단은 학술모드 위주로 많이 서칭을 해보고, 어느정도 가설이 좁혀지면 Pro 결제를 통해 Hypothesis + Literature Review 기능을 많이 애용해보고 찐 실사용 후기로 돌아오겠다.
추가로 찾아보고 싶고 궁금한 점들.- AI 서비스 상에서 풀 텍스트를 어떻게 가져오는거지? 저널 액세스를 미리 다 해둔건가? 그럼 이제 교육기관만되던 저널 액세스가 무력화해지는 걸까?
- 괜히 한국 개발 서비스임을 인지하고 봐서 그런지 한국어가 꽤나 자연스럽다. 한국어 기반의 LLM을 따로 개발했을까?
- 각 분야에서 중요시하는 Criteria가 다르다. 예를 들어 나는 경영학과 소속이어도 전략 파트에서 바라보는거, MIS에서 바라보는 건 하나의 phenomena여도 관점이 천지차이이다. 그것까지 이 친구가 반영해줄 수 있을까? (너무 많은 것을 바라나?)
- AI 페르소나를 생성하여 연구 설문을 대체할 수 있는 서비스를 제공하던데 아마 실제로 Accept 되기까진 어차피 교차검증 survey를 또 해야하는 수고비용이 들겠지만, 그래도 pilot survey 돌리는 용으론 좋을 것 같긴하다. https://liner.com/ko/learn/ai-survey-simulator
- 또한 라이너를 통해서 자료별로 하이라이트 그어둔 걸 정리할 수 있는데, 클라우드 여력이 된다면 서지 관리 프로그램까지 확장해줄 수 있다면 참 좋을 것 같다. (Zotero 용량 이슈로 현재 힘겨운 나날들을 보내고 있다.) 또한 영어 Expression을 모아두는 용으로도 활용 가능할 것 같은데, 이건 한번 시도해보고 괜찮은 pipeline이 생기면 티스토리를 통해 공유하겠다.