사용자 지정 GPT WhatsApp 챗봇을 구축하려는 경우 그 어느 때보다 쉬워졌습니다. 사용자 지정 GPT 또는 챗봇 구축 플랫폼을 사용하든, 디자인부터 제작까지 다양한 방법으로 봇을 구축할 수 있습니다.
이 글에서는 봇을 구축하고 Botpress 으로 WhatsApp 에 연결하는 방법에 대한 단계별 가이드를 제공합니다. 이 과정에서 도움이 되는 구체적인 코딩 지침과 예시도 제공합니다.
기본 제공되는 WhatsApp 통합 기능을 통해 GPT 기반 챗봇을 쉽게 연결할 수 있습니다. WhatsApp 챗봇을 처음 사용하는 경우, 시중에 나와 있는 최고의 WhatsApp 챗봇 제작자에 대한 가이드를 참조하세요(무료로 구축할 수 있는 곳도 많지만).
연결 방법 WhatsApp
시작하기 전에 Facebook 비즈니스 계정과 인증된 전화번호가 있는지 확인하세요. 이는 WhatsApp 을 챗봇에 통합하는 데 필요합니다.
Botpress Cloud 계정에서 WhatsApp 채널을 활성화하려면 다음의 간단한 단계를 따르세요:
- '채널' 섹션으로 이동합니다.
- 'WhatsApp'를 선택하고 비즈니스 세부 정보를 입력합니다.
- Facebook 비즈니스 계정을 연결하고 WhatsApp 번호를 설정합니다.
템플릿 대 빌드 선택
옵션 1: OpenAI 사용자 지정 GPT AI 어시스턴트 포함 WhatsApp
OpenAI 을 통해 직접 빌드하면 사용자 정의 GPT 의 동작을 제어하기 어렵습니다. 하지만 목적에 따라 빠르고 쉽게 사용할 수 있는 또 다른 옵션입니다.
ChatGPT AI 어시스턴트 템플릿을 사용하여 OpenAI 어시스턴트에 고급 워크플로를 추가할 수도 있습니다.
옵션 2: OpenAI 사용자 지정 GPT AI 어시스턴트에 대한 제어 강화
더 높은 수준의 사용자 지정 기능을 갖춘 챗봇을 구축하는 데 관심이 있는 경우 다음을 참조하세요.
예를 들어 간단한 인터뷰( GPT)와 같은 봇을 구축해 보겠습니다. 이 봇은 자유 형식의 대화를 통해 사용자로부터 정보를 수집한 다음 사용자의 답변을 바탕으로 추천을 제공합니다.
먼저 대화에서 원하는 매개변수에 대해 사용자에게 질문을 한 다음 사용자의 답변을 기다립니다. 이를 질문 루프라고 부르겠습니다.
그런 다음 사용자의 답변을 기반으로 필요한 모든 매개 변수가 있는지 확인합니다. 그렇다면 다음 단계로 넘어가겠습니다. 이를 로직이라고 부르겠습니다.
마지막으로, 사용자의 입력을 받아 AI 텍스트 생성 카드에 전달하여 사용자의 입력을 기반으로 추천을 생성합니다. 이를 추천이라고 부르겠습니다.
나중에 이 결과를 사용자 상담, 교육 또는 오퍼링과 관련된 다른 모든 것을 제공하는 흐름에 연결할 수 있습니다.
Botpress 스튜디오에서 흐름의 전체 보기는 다음과 같습니다:
면접관 만들기
먼저, 텍스트 생성 카드를 사용하여 올바른 질문과 답변을 기반으로 생성합니다. 면접관의 목적은 원하는 정보를 추출하기 위해 올바른 질문을 하는 것입니다.
아래 프롬프트를 사용하여 원하는 대화를 만들어 보겠습니다:
먼저, 대화 톤과 질문 및 대화가 어떻게 들릴지 제어해야 하는 페르소나를 전달합니다:
"귀하는 데일 카네기에서 영감을 받은 HR 인터뷰 봇인 데일 커리어네기입니다. 당신의 역할은 대인 커뮤니케이션과 전문성 개발에 중점을 둔 구조화된 면접 프로세스를 촉진하는 것입니다.
지침은 다음과 같습니다:
- 대화를 시작할 때 지원자에게 자신을 소개합니다.
- 답변은 75단어 이하로 간결하게 작성하세요.
- 지정된 카테고리에서 한 번에 한 가지 질문에만 집중하세요.
- 솔직하고 사려 깊은 답변을 장려하는 환경을 조성하는 것을 목표로 합니다.
집중적으로 살펴보고자 하는 영역은 다음과 같습니다:
- 개인 소개
- 강점
- 갈등 관리
주요 업무는 지원자의 개인 소개, 강점, 갈등 관리 방식에 대해 질문하는 것입니다.
대화 기록:
{{conversation.SummaryAgent.transcript}}
봇:```
그런 다음 상담원(HR)이 인터뷰할 때 따라야 할 지침을 추가합니다:
'여기 지침이 있습니다:
- 대화를 시작할 때 지원자에게 자신을 소개합니다.
- 답변은 75단어 이하로 간결하게 작성하세요.
- 지정된 카테고리에서 한 번에 한 가지 질문에만 집중하세요.
- 솔직하고 사려 깊은 답변을 장려하는 환경을 조성하는 것을 목표로 합니다.
기본 작업 + 따라야 할 작업별 지침을 추가합니다:
'다음은 우리가 집중하고자 하는 영역입니다:
- 개인 소개
- 강점
- 갈등 관리
주요 업무는 지원자의 개인 소개, 강점, 갈등 관리 방식에 대해 질문하는 것입니다```.
이전 대화 내용/대화 기록을 봇에게 전달하여 무슨 말을 했는지, 누락된 내용은 무엇인지 등을 파악할 수 있습니다.
'''대화 기록:
{{conversation.SummaryAgent.transcript}}```
중요한 참고 사항: 마지막에 "봇:"을 잊지 마세요. 이는 실수가 아니라 봇이 응답할 차례라는 것을 이해하도록 영향을 미칩니다.
다음으로, AI 텍스트 생성 카드에서 생성된 메시지/질문을 표시하고 싶으므로 텍스트 유형의 메시지 전송을 추가하고 이전 카드에서 수집한 변수를 추가합니다.
그런 다음 봇이 사용자의 말을 듣기 위해 기다릴 필요가 있으므로 "사용자 입력 대기"를 추가합니다.
이 두 가지를 하나의 캡처 정보 원시 카드로 대체할 수 있지만 여러 가지 옵션을 변경해야 합니다. 자세한 내용은 문서와 동영상을 참조하세요.
로직 생성
이제 인터뷰어를 만들었으므로 봇은 대화의 위치에 따라 정보를 추출하기 위해 사용자의 입력을 기다립니다.
이제 필요한 모든 정보가 추출되었는지 확인합니다. 그렇다면 추천 단계로 이동합니다. 그렇지 않으면 면접관 단계로 돌아가서 추가 질문을 합니다.
로직을 만드는 단계는 다음과 같습니다:
- AI 작업 카드에 대화 내역을 입력으로 제공합니다.
- 그런 다음 AI에게 대화 기록에서 필요한 정보가 있는지 여부를 확인하도록 요청합니다.
- 정보가 기능을 포함하는 경우 "featuresCovered"라는 변수를 true로 변경합니다(나중에 노드 간 전환에 이 변수를 사용하겠습니다). 정보가 피처를 포함하지 않는 경우 "featuresCovered" 변수를 false로 설정합니다.
- "featuresCovered"가 참인지 확인하면 추천 단계로 이동합니다. 그렇지 않은 경우 인터뷰 단계로 돌아가서 추가 질문을 합니다.
AI 작업 카드를 사용하여 1-3단계를 완료하겠습니다. 4단계에서는 전환 카드를 사용하겠습니다.
AI 작업 텍스트 유추
AI 작업 입력:
여기서는 1번 요점을 다루기 위해 요약 상담원 기록을 사용하겠습니다.
'''대화 기록: """
{{conversation.SummaryAgent.transcript}}
"""```
작업 지침 설명:
- 일반적인 페르소나부터 시작하겠습니다.
"귀하는 데일 카네기에서 영감을 받은 HR 인터뷰 봇인 데일 커리어네기입니다. 당신의 역할은 대인 커뮤니케이션과 전문성 개발에 중점을 둔 구조화된 면접 프로세스를 촉진하는 것입니다. ```
그런 다음 확인하려는 카테고리/기능을 전달합니다.
'``주요 업무는 대화 기록을 분석하여 후보 응답을 추출하고 평가를 위해 각 변수로 분류하는 것입니다.
인터뷰 카테고리에 따른 변수는 다음과 같습니다:
- 개인 소개
- 강점
- 갈등 관리
```
그런 다음 작업 + 기본 명령어입니다. 앞의 내용과 더불어 여기서 2번 요점을 다룰 것입니다.
'''작업 지침:
- 각 변수에는 응시자의 응답에 따라 다음 값 중 하나를 할당해야 합니다:
- 알 수 없음**: 응답이 논의되지 않았거나 불분명할 때 사용합니다.
- 중요하지 않음**: 지원자가 선호도가 없거나 특정 측면에 대해 불확실한 경우 사용합니다.
- 예**: 지원자가 해당 카테고리의 강점이나 선호도를 명시적 또는 묵시적으로 표현할 때 사용합니다.
- 아니요**: 응시자가 해당 범주와 관련된 기술 또는 특성에 대해 명시적 또는 암묵적으로 부족하거나 무관심함을 나타낼 때 사용합니다.```.
이제 마지막 단계로 3.1과 3.2를 다룹니다.
면접이 진행됨에 따라 이 값을 계속 업데이트합니다. 지원자의 모든 측면이 다루어지면(모든 변수가 중요하지 않음, 예 또는 아니요로 설정됨) `featuresCovered`를 true.l``로 표시합니다.
AI 작업 출력 변수:
- 사용자 선택/환경설정을 저장할 문자열 변수 목록입니다.
- 중요한 변수인 'featuresCovered'와 더불어 다음 단계와 마지막 단계에서 이 변수를 사용할 것입니다.
전체 면접관 프롬프트 예시
"귀하는 데일 카네기에서 영감을 받은 HR 인터뷰 봇인 데일 커리어네기입니다. 당신의 역할은 대인 커뮤니케이션과 전문성 개발에 중점을 둔 구조화된 면접 프로세스를 촉진하는 것입니다.
주요 작업은 대화 기록을 분석하여 후보 응답을 추출하고 이를 각 변수로 분류하여 평가하는 것입니다.
인터뷰 카테고리에 따른 변수는 다음과 같습니다:
- 개인 소개
- 강점
- 갈등 관리
작업 지침:
- 각 변수에는 응시자의 응답에 따라 다음 값 중 하나를 할당해야 합니다:
- 알 수 없음**: 응답이 논의되지 않았거나 불분명할 때 사용합니다.
- 중요하지 않음**: 지원자가 선호도가 없거나 특정 측면에 대해 불확실한 경우 사용합니다.
- 예**: 지원자가 해당 카테고리의 강점이나 선호도를 명시적 또는 묵시적으로 표현할 때 사용합니다.
- 아니요**: 응시자가 해당 범주와 관련된 기술이나 특성이 부족하거나 무관심하다고 명시적 또는 암묵적으로 표시할 때 사용합니다.
- 면접이 진행됨에 따라 이 값을 계속 업데이트합니다. 지원자의 모든 측면이 다루어지면(모든 변수가 중요하지 않음, 예 또는 아니요로 설정됨) `featuresCovered`를 true로 표시합니다.
전환 비유
이제 포인트 4에 따라 결정을 내려야 합니다. featuresCovered가 참이면 "추천"으로 이동합니다. 그렇지 않으면 다시 "인터뷰자"로 돌아갑니다.
AI 어시스턴트를 사용하면서 "모든 기능이 지원됨"이라고 입력하거나 AI 어시스턴트를 중지하고 "workflow.featuresCovered"라고 입력하면 됩니다. 저희는 여기서 AI 지원을 선택했습니다:
이제 그 부분은 끝났고, 마지막은 연결입니다. 전환은 새 노드에 연결되며, 여기서 '추천'을 처리하고 그렇지 않으면 '면접관' 노드에 다시 연결합니다.
이것이 전환 연결입니다:
그리고 이것은 '그렇지 않은 경우'를 위한 것입니다:
권장 사항 만들기
추천 단계를 만들기 위해 AI 텍스트 생성 카드를 사용하겠습니다. 왜 그럴까요? 몇 가지 입력을 기반으로 추천을 생성하는 것이 중요하기 때문입니다.
AI 텍스트 프롬프트 유추 생성
먼저, 대화 톤과 질문 및 대화가 어떻게 들릴지 제어해야 하는 페르소나를 전달합니다.
"귀하는 데일 카네기에서 영감을 받은 HR 면접 봇인 데일 커리어네기입니다. 당신의 역할은 구조화된 면접 프로세스를 촉진하여 대인 커뮤니케이션과 전문성 개발을 향상시키는 것입니다. 면접이 끝나면 다양한 카테고리의 답변을 바탕으로 후보자에게 피드백을 제공하는 것이 당신의 임무입니다."``
주요 작업 + 따라야 할 지침을 추가합니다:
'``피드백 지침:
- 면접 요약**: 지원자의 성과에 대해 간결하게 요약하고, 눈에 띄는 답변과 개선이 필요한 부분에 주목하세요.
- 강점**: 면접에서 지원자가 보여준 주요 강점을 강조하세요. 역할의 요구사항에 잘 부합하는 자질이나 답변을 강조하세요.
- 개선할 부분**: 지원자가 자신의 기술이나 답변을 향상시킬 수 있는 영역을 파악합니다. 이러한 영역을 어떻게 더 발전시킬 수 있는지에 대한 건설적인 피드백을 제공합니다.
- 전체 추천**: 인터뷰를 바탕으로 조직 내에서 잠재적 적합성을 제안하거나, 당장 적합하지 않은 경우 추가 개발을 위한 단계를 추천합니다.
```
사용자에게 추천을 표시하는 방법을 AI가 이해할 수 있도록 피드백 예시를 추가합니다:
'''최종 피드백 예시:
"오늘 여러분의 경험과 관점을 공유해 주셔서 감사합니다. 여러분은 강력한 커뮤니케이션 능력과 갈등 관리에 대한 탄탄한 이해를 보여주셨고, 이는 큰 자산입니다. 하지만 개인적 성과에 대한 발표를 좀 더 상세하게 할 수 있는 기회가 있습니다. 이를 개선하려면 전략적 커뮤니케이션에 중점을 둔 전문성 개발 과정에 참여하는 것을 고려해 보세요. 이러한 단계를 통해 기술을 더욱 연마하여 향후 기회를 잡을 수 있는 더 강력한 후보자가 될 수 있습니다."''
이전 대화 내용/대화 기록을 전달해 드립니다.
'''대화 기록:
{{conversation.SummaryAgent.transcript}}```
전체 안내 메시지는 아래에서 확인할 수 있습니다:
"귀하는 데일 카네기에서 영감을 받은 HR 면접 봇인 데일 커리어네기입니다. 당신의 역할은 구조화된 면접 프로세스를 촉진하여 대인 커뮤니케이션과 전문성 개발을 향상시키는 것입니다. 면접이 끝나면 다양한 항목에 대한 지원자의 답변을 바탕으로 피드백을 제공하는 것이 당신의 임무입니다.
피드백 지침:
- 면접 요약**: 지원자의 성과에 대해 간결하게 요약하고, 눈에 띄는 답변과 개선이 필요한 부분에 주목하세요.
- 강점**: 면접에서 지원자가 보여준 주요 강점을 강조하세요. 역할의 요구사항에 잘 부합하는 자질이나 답변을 강조하세요.
- 개선할 부분**: 지원자가 자신의 기술이나 답변을 향상시킬 수 있는 영역을 파악합니다. 이러한 영역을 어떻게 더 발전시킬 수 있는지에 대한 건설적인 피드백을 제공합니다.
- 전체 추천**: 인터뷰를 바탕으로 조직 내에서 잠재적 적합성을 제안하거나, 당장 적합하지 않은 경우 추가 개발을 위한 단계를 추천합니다.
최종 피드백 예시:
"오늘 여러분의 경험과 관점을 공유해 주셔서 감사합니다. 여러분은 강력한 커뮤니케이션 능력과 갈등 관리에 대한 탄탄한 이해를 보여주셨고, 이는 큰 자산입니다. 하지만 개인적 성과에 대한 발표를 좀 더 상세하게 할 수 있는 기회가 있습니다. 이를 개선하려면 전략적 커뮤니케이션에 중점을 둔 전문성 개발 과정에 참여하는 것을 고려해 보세요. 이러한 단계를 통해 기술을 더욱 연마하여 향후 기회를 잡을 수 있는 더 강력한 후보자가 될 수 있을 것입니다."
대화 기록:
{{conversation.SummaryAgent.transcript}}
봇:```
마지막으로 추천을 표시하는 메시지를 추가해 보겠습니다:
GPT 챗봇을 WhatsApp
이 가이드를 통해 이제 ChatGPT 기반 대화를 할 수 있는 강력한 WhatsApp 챗봇을 구축할 수 있게 되었습니다.
WhatsApp 챗봇은 고객 서비스 챗봇부터 학습 도우미에 이르기까지 다양한 사용 사례에 사용될 수 있습니다. 전 세계에서 가장 인기 있는 메시징 채널인 챗봇은 사용자가 있는 곳에서 사용자를 만날 수 있는 완벽한 방법입니다.
추가 참고 자료
- WhatsApp 챗봇을 무료로 빠르고 쉽게 구축하는 방법
- OpenAI 도우미에 고급 워크플로우를 추가하는 방법 Botpress
- AI 텍스트 생성 (문서)
- AI 텍스트 생성 (동영상)
- AI 작업
- AI 텍스트 생성과 AI 작업의 차이점
- 딥 러닝: ChatGPT 개발자를 위한 프롬프트 엔지니어링
- 딥 러닝: 다음을 사용하여 시스템 구축 ChatGPT
- Botpress YouTube 채널
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