Chat GPT를 활용한 자동 답변 시스템 구축하기 : 챗봇 만들기

*바쁘시다면 아래로 쭉 내려가서 요약을 읽어주세요.

Hotpot AI로 생성한 이미지입니다.

Chat GPT를 사용하여 자동으로 답변하는 챗봇을 만드는 방법은 크게 두 가지로 나눌 수 있다.

 

첫째, Chat GPT를 직접 학습시켜 챗봇을 만드는 방법이다. 이 방법은 Chat GPT 모델을 학습시키기 위한 데이터 수집부터 모델 학습, 챗봇 구현까지 모든 과정을 직접 수행해야 하기 때문에 복잡하다. 하지만, 학습된 모델은 원하는 대화 패턴과 답변을 생성할 수 있기 때문에 높은 자율성과 정확도를 가지는 챗봇을 구현할 수 있다. 이 방법은 일반적으로 전문가 수준의 기술이 필요하다.

 

둘째, 미리 학습된 Chat GPT 모델을 활용하여 챗봇을 만드는 방법이다. 이 방법은 학습 데이터를 준비하거나 모델 학습과정을 직접 수행할 필요가 없기 때문에 비교적 간단하다. 또한, 미리 학습된 모델은 이미 다양한 대화 패턴과 답변을 학습하고 있기 때문에 초기 데이터가 부족한 경우에도 높은 정확도를 보장할 수 있다. 이 방법은 일반적으로 API나 플랫폼 등을 제공하는 업체를 활용하여 쉽게 구현할 수 있다.

 

아래는 미리 학습된 모델을 활용하여 챗봇을 만드는 방법의 예시다.

 

대화형 인공지능 API를 선택한다. 대표적인 예로는 Dialogflow, Amazon Lex, Microsoft Bot Framework, Kakao i Open Builder 등이 있다.

Dialogflow : https://cloud.google.com/dialogflow?hl=ko

Amazon Lex : https://aws.amazon.com/lex/

Microsoft Bot Framework : https://dev.botframework.com/

Kakao i Open Builder : https://i.kakao.com/obt/registration

 

선택한 API를 사용하여 챗봇의 대화 스크립트를 작성한다.(대화 스크립트는 사용자의 질문과 챗봇의 답변을 연결해주는 역할을 한다.) 대화 스크립트를 작성할 때는, 사용자의 다양한 의도와 요구에 대응할 수 있는 다양한 패턴을 고려해야 한다.

 

작성한 대화 스크립트를 API에 등록하고, API가 제공하는 기능을 활용하여 챗봇을 구현한다. 대화 스크립트를 등록한 이후에는, API가 자동으로 적절한 대답을 생성하고, 사용자와 대화를 이어나갈 수 있다.

 

챗봇의 성능을 향상시키기 위해서는, API에서 제공하는 분석 기능 등을 활용하여 챗봇의 대화 스크립트를 수정하거나 보강하는 작업이 필요하다. 이를 통해, 챗봇이 더욱 자연스러운 대화를 제공하고, 사용자의 요구사항에 보다 정확하게 대응할 수 있게 된다.

 

필요에 따라, 챗봇에 추가적인 기능을 구현한다. 예를 들어, 일정 관리 기능, 음성 인식 기능 등을 추가할 수 있다. 이러한 기능을 추가함으로써, 챗봇의 활용도를 높일 수 있다.

 

Chat GPT를 이용하여 자동으로 답변하는 챗봇을 만드는 방법은 기술적인 이해도와 개발 경험이 필요한 작업이다. 따라서, 이를 구현하기 위해서는 적극적인 학습과 연구가 필요하며, API나 플랫폼을 활용하는 방법도 고려해볼 수 있다.

구현 예시는 다른 게시물에서 다루도록 하겠다.

 

 

<요약>

방법1: Chat GPT 직접 학습시키기
방법2: Chat GPT 모델 활용

           대화형 인공지능 API 선택, 대화스크립트 작성, 스크립트 등록, 추가 기능 구현