1. 프로젝트 기능

- 사용 목적

여러 대화나 작업 내용을 하나의 ‘프로젝트’로 묶어 관리하는 용도로 쓰입니다.

특정 주제/업무에 관해 파일 첨부, 문서 아카이브, 해야 할 일 관리 등을 한곳에 정리하여 이용하기 좋습니다.

- 작동 방식

파일이나 참고 자료를 프로젝트에 첨부하고, 해당 프로젝트 범위 안에서만 검색·활용하도록 설정할 수 있습니다.

‘프로젝트=폴더’ 개념에 가깝습니다. 대화를 비롯해 관련된 자료와 설정을 한꺼번에 묶어 놓고 관리합니다.

- 주요 특징

프로젝트별로 별개의 컨텍스트를 가집니다. 프로젝트 안에서의 대화 맥락이 바깥 프로젝트나 다른 일반 챗과 직접 섞이지 않습니다.

인프라 측면에서는, 사용자가 프로젝트 외부에서 하는 작업(다른 프로젝트, 일반 챗 등)과 구분이 되어 내부 접근 권한이나 참조 범위를 설정할 수 있습니다.

2. 커스텀 GPT

- 사용 목적

GPT 모델 자체를 특정한 목표나 스타일에 맞게 ‘미세 조정(fine-tuning)’하여 모델의 대답 스타일/내용을 크게 바꿀 수 있습니다.

예: 기업 상담용 챗봇, 특정 분야(법률, 의학, 금융 등)에 특화된 지식 수준이 필요한 경우, 모델 자체를 바꾸어 더 정확하고 일관성 있는 답변을 제공하고자 할 때.

- 작동 방식

기존 GPT에 데이터를 추가로 학습시키거나(파인 튜닝), 특정 지침(시스템 메시지)이나 토큰 제한 등을 사전에 설정합니다.

모델 자체가 새로운 가중치나 지식을 얻게 되어, 별도의 환경에서도 해당 ‘커스텀 모델’을 그대로 이용할 수 있습니다.

- 주요 특징

한 번 미세 조정된 모델은 같은 설정이나 대화 예시를 매번 다시 입력할 필요 없이, 해당 모델을 호출하는 곳 어디서나 동일한 성격의 응답을 유지합니다.

특정 기업이나 팀에서 표준화된 답변 톤·스타일, 도메인 지식 등을 일관되게 유지하고 싶을 때 효과적입니다.

프로젝트 기능처럼 파일을 직접 ‘첨부’하는 개념이라기보다는, 미리 가공된 데이터나 대화 예시, 지침 등을 모델 수준에서 아예 학습시켜 ‘내재화’한다고 볼 수 있습니다.

3. 정리: 무엇이 어떻게 다른가?

3-1 적용 범위

> 프로젝트 기능: 대화나 문서 등 ‘작업 환경’ 전체를 하나의 프로젝트로 정리하고 관리.

> 커스텀 GPT: 모델 자체를 수정(미세 조정)해 새로운 챗봇/에이전트로 활용.

3-2 작업 방식

> 프로젝트 기능: 특정 프로젝트 폴더에 자료를 올려 참고하면서, 필요한 대화 또는 작업을 하나의 흐름으로 묶어 진행.

> 커스텀 GPT: GPT 모델이 여러 가지 추가 지식·스타일을 “학습”한 상태로 재탄생하므로, 호출만 하면 그 상태 그대로 답변.

3-3 유지·확장성

> 프로젝트 기능: 프로젝트 내에서만 자료와 대화 맥락이 유지됨. 새 프로젝트를 파면 기존 프로젝트 설정이 그대로 이어지지 않음.

> 커스텀 GPT: 한 번 만든 모델은 여러 작업 혹은 여러 어플리케이션에서 불러와 재사용 가능.

결국 ‘프로젝트 기능’은 작업을 체계적으로 묶어놓고 파일, 대화, 시나리오를 모두 한곳에서 관리하기 위한 구조적 도구인 반면, ‘커스텀 GPT’는 GPT 모델 자체를 특정 주제나 스타일, 기능에 맞춰 지능 수준을 재설정하는 개념입니다.

따라서 필요에 따라 두 기능을 동시에 쓸 수도 있고, 혹은 자신에게 더 맞는 접근법(프로젝트 단위 관리 vs. 모델 자체 커스터마이징)을 선택하시면 됩니다.

// 추가 질문 : 그럼 gpts의 지침을 프로젝트의 지침에 넣는 건 다른 효과가 나올까?

프로젝트 지침에 “모델이 이런 식으로 답해야 한다”는 내용을 넣는 것과, 커스텀 GPT 자체를 만들어 해당 모델에 같은 지침을 내재화(미세 조정)해 두는 것은 결과적으로 비슷해 보이지만 상당히 다른 효과를 냅니다.

1. 적용되는 범위와 방식의 차이

프로젝트 지침:

프로젝트(대화) 범위 내에서만 작동합니다.

예컨대 시스템 메시지나 ‘Project Settings’ 같은 곳에 지침을 넣어 두는 형태이며, 해당 프로젝트의 대화에 대해서만 작동합니다.

모델이 직접 ‘재학습’하는 것이 아니라, 매번 대화할 때마다 GPT에게 “이런 규칙을 따라달라”고 주문(프롬프트)하는 방식입니다.

커스텀 GPT:

아예 모델 자체를 미세 조정해서, GPT의 내부 가중치에 지식이나 지침을 새로 녹여 넣습니다.

어디서나(여러 프로젝트, 외부 앱 등) 이 “커스텀 모델”을 호출하면 동일한 성향과 지침을 기본값으로 가져갑니다.

사용자가 별도의 지침을 매번 입력하지 않아도 일관된 답변 스타일이 유지됩니다.

2. 지식·지침의 ‘내재화’ 수준

- 프로젝트 지침:

문서나 규칙 등을 프로젝트에 첨부해 놓아도, 이는 GPT가 ‘대화 맥락’으로만 이용합니다.

일반 GPT 모델의 지식(세상에 대한 일반 지식) + 프로젝트 지침을 대화 시점에 합성해서 답변합니다.

대화가 길어지거나 프롬프트가 복잡해지면, 가끔 지침 우선순위가 낮아지거나 맥락에서 누락될 수도 있습니다.

- 커스텀 GPT:

모델이 지침과 데이터를 ‘학습’한 상태(미세 조정)여서, 해당 내용을 잊어버릴 확률이 훨씬 적습니다.

(이론상) 프로젝트에 여러 자료가 있더라도, 이미 모델 내부에 제시된 지침이나 데이터가 박혀있으므로 답변에 반영되는 일관성이 매우 높습니다.

3. 어떤 상황에서 어떤 방식을 쓰면 좋을까?

- 프로젝트 지침만으로 충분한 경우

단순히 한 프로젝트 안에서 한시적으로 규칙을 적용하거나,

여러 종류의 프로젝트를 각각 달리 운영하고 싶을 때.

미세 조정까지 할 필요가 없고, GPT의 기본 성능 + 약간의 추가 지침 정도로 원하는 결과가 잘 나온다면 프로젝트 지침으로도 충분합니다.

- 커스텀 GPT가 유용한 경우

일관된 지식·스타일·문체가 반드시 필요한 규모 있는 작업(예: 기업 고객 응대, 법률 사무, 의료 상담 등).

여러 프로젝트나 플랫폼 곳곳에서 한결같은 특화된 모델 응답이 필요할 때.

프로젝트마다 비슷한 지침을 계속 붙여줘야 한다면, 아예 모델 자체를 미세 조정하는 편이 효율적일 수 있습니다.

4. 결론

프로젝트 지침은 프로젝트 내부 대화의 ‘시스템 메시지’나 ‘상황 설정’ 정도로 생각하면 됩니다.

커스텀 GPT는 모델 자체를 개조해(미세 조정) 완전히 다른 ‘AI 엔진’을 만들어 두는 것이므로, 적용 범위와 일관성, 확장성이 훨씬 크고 깊습니다.

둘 다 “지침을 넣는다”는 점은 같아 보이지만, 프로젝트 지침은 단발적인 컨텍스트 설정에 가깝고, 커스텀 GPT 지침은 모델 자체에 내재화된다는 점이 핵심적인 차이입니다.

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본인 o1한테 물어봤던 거 그대로 긁어옴

근데 이새끼가 착각하고 있는 건 gpts를 프로젝트에서 호출할 수 없다는거임