맞춤형 OpenAI 어시스턴트를 웹사이트나 메시징 채널에 배포하는 방법

멋진 웹사이트를 만들었습니다. 디자인도 좋고, 콘텐츠도 탄탄하며, 방문자도 있습니다. 하지만 한 가지 문제가 있습니다—사람들이 아무 행동도 하지 않고 떠난다는 점입니다. 상담 예약 대신 나가고, 장바구니를 결제하지 않고 이탈하며, 궁금한 점이 있어도 연락하지 않습니다.

마치 손님이 가게에 들어와 둘러만 보고 아무 말 없이 나가는 것과 같습니다.

ChatGPT가 똑똑하다는 얘기는 들어봤을 겁니다—코드를 짜고, 이메일을 작성하며, 양자물리학까지 설명할 수 있을 정도로요. 하지만 고객의 질문에 답하거나, 적합한 상품을 안내하거나, 웹사이트를 뒤지지 않아도 문제를 해결해줄 수 있을까요?

웹사이트에 AI 어시스턴트가 필요한 이유

AI 어시스턴트는 대형 언어 모델(LLM)을 활용해 실시간으로 사람과 유사한 답변을 이해, 처리, 생성합니다. 텍스트 또는 음성으로 사용자와 상호작용하며, 업무를 자동화하고 정보를 찾아주며 의사결정을 지원합니다.

AI 어시스턴트는 단순한 부가기능이 아니라, 다양한 산업에서 기업과 사용자의 소통 방식을 혁신하고 있습니다.

고객 지원

누구도 대기하는 걸 좋아하지 않습니다. AI 어시스턴트는 즉각적인 답변을 제공해 문의량을 줄이고 해결 속도를 높입니다. 자주 묻는 질문에 답하고, 문제를 해결하며, 복잡한 문의는 필요시 상담원에게 연결합니다.

교육

AI 어시스턴트는 질문에 답하고, 개념을 설명하며, 실시간 피드백을 제공해 학생들에게 즉시 이용 가능한 튜터 역할을 합니다. 플랫폼에서는 AI를 활용해 인터랙티브 수업과 퀴즈를 제공해 학습을 더 흥미롭게 만듭니다.

의료 분야

환자들은 증상, 예약, 약물 정보에 신속하게 접근해야 합니다. AI 기반 어시스턴트는 예약을 잡고, 가이드라인 내에서 건강 상담을 제공하며, 채팅 기반 정신 건강 지원도 제공합니다.

영업 및 리드 생성

기술 기업에서는 AI 챗봇이 영업 어시스턴트 역할을 하며, 제품 문의에 답하고, 리드를 선별하며, 데모 일정을 잡아줍니다. 또한 기존 사용자에게 소프트웨어 문제 해결을 돕고 기능 안내도 지원합니다.

OpenAI 어시스턴트 배포 방법 3가지

AI 기반 어시스턴트가 기업의 사용자 소통 방식을 혁신하고 있지만, 배포 과정은 예전만큼 단순하지 않습니다.

OpenAI는 강력한 모델을 제공하지만, 어시스턴트 관련 접근 방식이 바뀌었습니다. Assistants API 는 2025년 기준으로 아직 베타 이며, OpenAI는 GPTs에 집중하고 있습니다—ChatGPT 내에서 사용하기엔 좋지만 웹사이트에 직접 삽입할 수는 없습니다.

따라서 현실적인 선택지는 세 가지입니다:

1. OpenAI에서 직접 구축(제약 있음) – OpenAI가 GPTs로 방향을 전환했기 때문에, 플랫폼을 통한 직접 어시스턴트 배포는 완전히 지원되지 않습니다.
2. 노코드 챗봇 플랫폼 사용 – 개발 지식이 없어도 빠르게 맞춤형 OpenAI 챗봇을 웹사이트에 배포할 수 있는 최적의 방법입니다.
3. OpenAI API로 직접 개발 – 완전한 제어와 유연성을 제공하지만 개발 작업이 필요합니다.

각 방법이 어떤 상황에 적합한지 자세히 살펴보겠습니다.

1. OpenAI에서 직접 구축하기

OpenAI는 이전에 Assistants API를 도입했지만, 2024년 4월 기준 개발이 중단되어 베타 상태에 머물러 있으며, 명확한 로드맵도 없습니다. 대신 OpenAI는 GPTs에 집중해 사용자가 ChatGPT 플랫폼 내에서 맞춤형 AI 어시스턴트를 만들 수 있도록 했습니다.

하지만 GPTs는 외부 웹사이트에 배포할 수 없습니다—OpenAI 생태계 내에서만 사용 가능합니다. 웹사이트에 챗봇을 삽입하려면 OpenAI API를 사용해 직접 인터페이스를 구축해야 합니다.

2. 노코드 AI 어시스턴트 빌더 사용

복잡한 코딩 없이 빠르고 확장성 있게 챗봇을 배포하고 싶다면, 노코드 AI 어시스턴트 플랫폼이 손쉬운 방법을 제공합니다. 주요 특징은 다음과 같습니다:

• OpenAI 및 기타 AI 모델과의 사전 구축된 통합.
• 다채널 배포 지원: 웹사이트, 메시징 앱, 고객 지원 도구 등.
• 내장 워크플로우를 사용하여 사용자 상호작용, 메모리, 자동화를 관리합니다.

대표적인 예로 Botpress, Voiceflow, 그리고 Chatbot.com 등이 있습니다. 이 도구들은 깊은 개발 작업 없이 실용적인 AI 챗봇이 필요한 기업에 적합합니다.

3. 맞춤형 AI 어시스턴트 직접 개발

완전한 제어가 필요하다면, 개발자는 OpenAI의 API를 AI 에이전트 프레임워크—예: LangChain, 벡터 데이터베이스, 맞춤형 UI 컴포넌트—와 통합할 수 있습니다. 이를 통해 다음과 같은 고급 기능 구현이 가능합니다:

• 검색 기반 생성(RAG)을 통한 맞춤형 답변
• 데이터베이스, CRM, 내부 도구 등과의 맞춤형 통합
• OpenAI 기본 기능을 넘어서는 고급 메모리 관리

이 방법은 학습 곡선이 있지만, 개발팀에 외주를 맡길 수도 있습니다.

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각 방법마다 장단점이 있지만, 웹사이트에 완전히 내장된 AI 어시스턴트를 원한다면 OpenAI API 또는 노코드 AI 어시스턴트 빌더를 사용하는 것이 가장 좋습니다.

이제 OpenAI 어시스턴트를 구축하고 배포하는 방법을 단계별로 알아보겠습니다.

OpenAI 어시스턴트 구축 및 배포 방법

복잡한 코딩 없이도 Botpress와 같은 노코드 플랫폼을 활용해 유연하고 정확하며 매끄러운 사용자 경험을 제공하는 OpenAI 기반 어시스턴트를 구축하고 배포하는 방법을 안내합니다.

1단계: 프로젝트 설정

Botpress에서 새 프로젝트를 만듭니다. 로그인 후 'Start from Scratch'를 선택하면 완전한 맞춤화와 유연성이 보장됩니다.

2단계: 명확한 지침 작성

지침은 AI 어시스턴트의 행동에 매우 중요합니다. 이 기회를 활용해 챗봇이 사용자와 상호작용하는 방식과 정보를 다루는 방식을 설정하세요.

1. Studio에서 "Instructions" 섹션을 엽니다.
2. 어시스턴트의 행동 방식을 정의하세요:

• 톤과 형식 – 격식 있는지, 캐주얼한지, 간결한지, 상세한지 등
• 지식 접근 – 어떤 도구, API, 데이터 소스를 사용할지
• 금지된 행동 – 어떤 답변을 피해야 하는지

3. 지침을 저장하면 챗봇에 적용됩니다.

3단계: AI 어시스턴트용 OpenAI 모델 선택

Botpress Studio에서는 필요에 따라 다양한 OpenAI 모델을 선택할 수 있습니다:

1. 메인 메뉴에서 Bot Settings를 엽니다.
2. 아래로 내려가 LLM 옵션을 찾으세요.
3. 필요에 따라 GPT 모델을 선택하세요(예: 속도와 비용 효율성을 위한 GPT-4o mini 등).

모델마다 비용, 속도, 응답 품질에 차이가 있으니, 상황에 맞는 모델을 선택하세요. Botpress는 LLM 제공업체의 요금 외에 추가 수수료를 부과하지 않습니다—GPT 모델 요금표를 여기서 확인하세요.

4단계: 지식 소스 추가

AI 어시스턴트의 효과를 높이려면 PDF 문서, 웹사이트 URL, API 등 관련 외부 지식과 연결하세요. 방법은 다음과 같습니다:

1. 메뉴에서 “Knowledge Base” 섹션으로 이동하세요.
2. 문서를 업로드하거나 웹사이트 URL을 소스로 추가하세요.
3. 플랫폼이 콘텐츠를 자동으로 색인화하고, 더 작은 검색 가능한 지식 단위로 분할합니다.

이렇게 하면 어시스턴트가 사용자에게 응답할 때 정확하고 최신 정보를 가져올 수 있습니다.

5단계: 챗봇 배포하기

어시스턴트 구성이 완료되면, 이제 웹사이트에 게시하고 임베드할 차례입니다:

1. 오른쪽 상단의 '게시'를 클릭하세요.
2. "웹챗 맞춤설정"으로 이동한 후 "공유"를 선택하세요.

1. 임베드 코드를 복사해 웹사이트의 HTML에 붙여넣으세요.

이제 OpenAI 어시스턴트가 실시간으로 사용자 지원을 시작합니다.

OpenAI 어시스턴트 성능 최적화하기

AI 어시스턴트가 실시간으로 운영되면, 다음 단계는 최적화입니다. 최고의 사용자 경험을 제공하면서 비용도 관리할 수 있도록 성능을 개선하세요. 주요 방법은 다음과 같습니다:

1. 다양한 모델 옵션 실험하기

AI 모델마다 작업별 성능이 다릅니다. 토큰 사용량, 사용자 경험, 비용 효율성의 균형을 위해 여러 모델을 시도해 보세요:

• 더 저렴한 모델로 전환 – 어시스턴트가 주로 기본 문의를 처리한다면 GPT-4o 대신 DeepSeek-V3와 같은 저렴한 대화형 모델을 사용해 보세요.
• 복잡한 작업에는 추론 최적화 모델 사용 – 어시스턴트가 고급 추론이나 긴 맥락 이해가 필요하다면 OpenAI o1 또는 o3와 같은 모델이 더 나은 논리 처리를 제공합니다.

2. 자율 노드 및 AI 전환으로 워크플로우 강화하기

단순한 프롬프트-응답 구조만으로는 AI의 기능이 제한됩니다. 대신 어시스턴트의 워크플로우를 심화해 보세요:

• 자율 노드를 사용해 AI가 여러 단계의 상호작용을 수동 트리거 없이 처리하도록 하세요.
• AI 전환을 구현해 사용자 입력에 따라 대화를 동적으로 안내하세요.
• 툴 접근 및 API를 통합해 실시간 데이터를 가져오고 응답을 강화하세요.

3. AI 비용 및 토큰 사용 최적화

• AI 사용 추이를 모니터링해 토큰이 비효율적으로 사용되는 부분을 확인하세요.
• 응답 길이와 상세함을 조절해 명확성을 유지하면서 토큰 사용을 줄이세요.
• 캐싱 또는 메모리 기능을 적용해 반복적인 문의에 대해 불필요한 API 호출을 방지하세요.

이 요소들을 세밀하게 조정하면 비용을 절감하고, 사용자 경험을 개선하며, OpenAI 어시스턴트의 지능도 점차 향상됩니다.

지금 바로 웹사이트에 AI 어시스턴트를 배포하세요

오늘날 사용자는 즉각적이고 지능적인 상호작용을 기대합니다—기다림은 더 이상 선택지가 아닙니다. AI 어시스턴트는 방문자를 응대하고, 질문에 답하며, 워크플로우를 자동화하면서도 백그라운드에서 원활하게 작동합니다.

드래그 앤 드롭 방식의 시각적 빌더, 내장 AI 통합, 유연한 맞춤설정으로 Botpress는 복잡한 코딩 없이도 강력한 AI 어시스턴트를 배포할 수 있게 해줍니다.

지금 바로 시작하세요. 무료입니다.

자주 묻는 질문

1. 어시스턴트를 기존 CRM이나 내부 도구에 연결할 수 있나요?

네, Botpress를 사용하면 어시스턴트를 기존 CRM이나 내부 도구에 연결할 수 있습니다. Botpress는 API 호출과 맞춤형 JavaScript/TypeScript 노드를 지원하므로 Salesforce, HubSpot, 내부 데이터베이스 또는 HTTP 기반 서비스와 쉽게 연동할 수 있습니다.

2. 지식 소스가 변경되면 어떻게 되나요? 전체 소스를 다시 업로드해야 하나요?

지식 소스가 변경되어도 모든 내용을 다시 업로드할 필요는 없습니다. Botpress에서는 지식 베이스에서 개별 문서나 데이터 소스만 업데이트하거나 교체하면 시스템이 자동으로 다시 색인화하고 변경 내용을 반영합니다.

3. Botpress에서 RAG(검색 기반 생성)를 기본적으로 통합할 수 있나요?

네, Botpress는 RAG를 기본적으로 지원합니다. Botpress는 내장된 RAG 기능을 통해 연결된 문서, URL, API, 구조화된 데이터에서 실시간 컨텍스트를 가져와 정확한 응답을 생성할 수 있습니다.

4. 어시스턴트를 모바일 앱이나 타사 플랫폼(WhatsApp, Slack 등)에 배포할 수 있나요?

네, Botpress는 모바일 앱, WhatsApp, Slack, Messenger, Microsoft Teams, 웹사이트 등 다양한 채널에 배포를 지원합니다. 내장 커넥터를 사용하거나 API로 맞춤형 채널을 만들 수 있습니다.

5. 시작할 수 있는 커뮤니티 제작 템플릿이나 워크플로우가 있나요?

네, Botpress는 커뮤니티에서 제작한 템플릿과 워크플로우를 제공합니다. 여기에는 리드 생성, 온보딩 등 빠른 시작을 돕는 사전 설계된 플로우가 포함되어 있습니다.