OpenAI의 오픈 LLM 을 통해 세계 최신 AI 기술로 구동되는 나만의 GPT 챗봇을 구축할 수 있습니다.
GPT 과 같은 대규모 언어 모델(LLMs)은 해마다 빠르게 발전하고 있습니다. 이는 더 강력해질 뿐만 아니라 자신만의 맞춤형 GPT 챗봇을 구축할 수 있는 방법이 더 많아졌다는 의미이기도 합니다.
이 글에서는 그 방법을 안내해 드리겠습니다:
- GPT 챗봇의 기본 사항
- GPT 모델 이면의 교육
- 나만의 GPT 챗봇을 구축하는 단계
GPT 챗봇이란 무엇인가요?
사전 학습된 생성형 트랜스포머(GPT) 챗봇은 GPT 모델을 사용하여 사용자와 상호 작용하는 대화형 에이전트입니다.
일반적으로 GPT 챗봇이라고 하면 ChatGPT 을 떠올리게 됩니다. 하지만 OpenAI의 GPT 엔진은 OpenAI 에서 직접 구축된 챗봇과 GPT 엔진을 사용하는 챗봇 플랫폼에 구축된 챗봇 등 다양한 유형의 챗봇을 구동할 수 있습니다.
ChatGPT, GPT 챗봇은 AI 학습 친구, 고객 서비스 챗봇, 포켓 사이즈의 코미디언 등 특정 요구 사항에 맞게 맞춤 설정할 수 있습니다.
이러한 종류의 GPT 챗봇은 웹페이지(예: ChatGPT )에 존재하거나 다른 플랫폼이나 채널에 배포할 수 있습니다.
GPT 챗봇을 사용자 지정한 다음 WhatsApp 또는 Facebook Messenger 계정에 통합할 수 있습니다. Zendesk 또는 Salesforce와 같은 플랫폼에 연결하여 일상적인 작업을 수행하는 데 도움을 주거나 특정 웹사이트에 연결하여 특정 정보를 배포할 수 있습니다.
GPT 챗봇을 사용해야 하는 이유는 무엇인가요?
요즘 대부분의 챗봇은 GPT 과 같은 기존의 대규모 언어 모델(LLMs)로 구축됩니다. 어떤 종류의 디지털 대화형 작업이 있다면 GPT 챗봇을 사용하는 것이 좋습니다.
AI 챗봇을 구동하는 데 사용할 수 있는 많은 모델이 있지만, 가장 일반적인 방법은 GPT 입니다.
왜 그럴까요? 많은 경쟁사와 달리, 특히 통합 기능이 내장된 타사 플랫폼을 사용하는 경우 GPT 챗봇을 외부 플랫폼이나 메시징 서비스에 쉽게 연결할 수 있습니다.
챗봇 플랫폼을 사용하면 GPT 챗봇을 쉽게 구축할 수 있으며, 대부분의 경우 무료입니다. 챗봇을 처음 사용하더라도 챗봇을 구축하는 데 있어 진입 장벽이 낮습니다.
GPT 챗봇은 어떤 용도로 사용할 수 있나요?
간단히 말해, 모든 대화형 AI 작업에 GPT 챗봇을 사용할 수 있습니다.
챗봇 플랫폼을 사용하여 GPT 챗봇을 구축하는 경우, 회의 예약이나 사용자에 대한 최신 분석 제공 등 워크플로우에서 의사 결정을 내리고 실질적인 변화를 가져오는 AI 에이전트를 만들 수도 있습니다.
사용자 지정 GPT 챗봇의 사용 사례의 몇 가지 예는 다음과 같습니다:
- 연중무휴 24시간 이용 가능한 고객 서비스 챗봇
- 휴가 요청, 일정 및 정책 관련 정보를 처리하는 HR 봇
- 문서를 처리하고, 개인화된 추천을 제공하고, 열람 일정을 예약하는 부동산 챗봇
- 객실 예약, 서비스 상향 판매, 액티비티 추천이 가능한 호텔 챗봇
- 증상을 추적하는 헬스케어 챗봇
- 올바른 플래시카드로 테스트하고 수학 문제를 보여줄 수 있는 가장 좋은 방법을 기억하는 AI 학습 친구
GPT 챗봇은 안전한 정보가 필요한 기업과 기업에 특히 유용하지만, 개인이 일상 생활에 AI의 효율성을 도입할 수 있는 고급 방법이기도 합니다.
GPT 챗봇은 어떻게 작동하나요?
GPT 챗봇은 머신 러닝과 자연어 처리(NLP) 를 사용하여 사용자와의 대화를 모방합니다.
GPT 챗봇과 기존 챗봇의 가장 큰 차이점은 GPT 챗봇은 텍스트와 이미지, 동영상 및 기타 미디어의 대규모 데이터 세트를 학습하여 자연어 패턴을 모방할 수 있다는 점입니다.
대규모 데이터 세트에 대한 광범위한 학습을 통해 GPT 챗봇은 몇 년 전 우리가 사용하던 챗봇보다 훨씬 앞서 있다는 것을 의미합니다.
ChatGPT 의 급격한 인기 상승은 고급 자연어 기능과 방대한 데이터 세트가 결합되어 가장 유용한 디지털 텍스트 플랫폼이 되었음을 반영합니다. 이제 챗봇 플랫폼을 통해 모든 기업이나 개인이 GPT 엔진을 사용하여 자체 GPT 챗봇을 커스터마이징할 수 있습니다.
GPT 챗봇을 구축하는 방법
자신만의 GPT 챗봇을 구축하고자 한다면 안도의 한숨을 내쉬세요. 가장 어려운 부분은 이미 전문가들이 해냈으니까요. 이제 일반인도 강력한 GPT 엔진을 자신의 용도에 맞게 커스터마이징할 수 있습니다.
나만의 GPT 챗봇을 구축하는 방법에는 크게 두 가지가 있습니다. OpenAI 에서 사용자 지정 GPT 을 구축하거나 타사 플랫폼에서 사용자 지정 GPT 챗봇을 구축하는 것입니다. 무료 옵션이 많이 있으니 걱정하지 마세요.
1단계: 범위 정의
챗봇의 용도를 결정하세요. 식료품 지출을 추적하고 식사 계획을 도와주는 개인용 봇일 수도 있습니다. 또는 회사에서 고객 서비스 및 정보 관리를 조율할 AI 에이전트를 찾고 있을 수도 있습니다.
챗봇을 구축하려는 대상(본인, 고객, 직원, 사용자, 인터넷 상의 모든 사람)과 목표를 달성하기 위해 챗봇이 갖춰야 할 기능을 포함해야 합니다.
예를 들어, 부동산이나 호텔용 챗봇을 원한다면 Facebook Messenger, Telegram, 또는 WhatsApp 과의 기본 통합 기능을 제공하는 플랫폼을 찾아 잠재고객과 직접 소통할 수 있어야 합니다.
대상 고객과 챗봇에 필요한 기능을 정의한 후에는 이를 지원하는 플랫폼을 찾을 수 있습니다.
2단계: 플랫폼 선택
어떤 유형의 챗봇을 구축하든 필요한 모든 것을 갖춘 플랫폼이 있습니다.
예를 들어 코드를 한 줄도 작성하지 않고 봇을 구축하려는 경우 코드 없음 옵션을 사용할 수 있습니다.
맞춤형 시스템 및 워크플로에 연결되는 고도로 맞춤화된 챗봇을 원한다면 무한한 가능성을 구축할 수 있는 확장성이 뛰어난 플랫폼을 찾고 싶을 것입니다.
WhatsApp 봇 또는 Slack 챗봇을 구축하려는 경우 통합 기능이 내장된 플랫폼을 찾아야 합니다.
영감이 필요하다면 상위 9개 챗봇 플랫폼 목록을 확인해 보세요.
3단계: 데이터 수집
고급 프롬프트 또는 미세 조정을 수행하려면 챗봇에 정보를 제공할 데이터 세트를 수집해야 합니다.
예를 들어 고객 지원팀의 기술을 모방하는 봇을 구축하여 고객 지원팀의 업무 부담을 덜어주고 싶다면 성공적인 고객 서비스 통화 기록을 수집할 수 있습니다.
4단계: 사용자 지정 및 통합
가장 흥미로운 부분은? 실제로 GPT 챗봇을 구축하는 것입니다.
챗봇 플랫폼을 통해 챗봇이 수행하는 작업, 챗봇이 모방하는 어조 또는 성격, 개별 대화 흐름을 사용자 지정할 수 있습니다.
챗봇에게 특정 작업을 완료하라는 메시지를 표시하면 챗봇이 자율적으로 작업을 완료할 수도 있습니다.
또한 챗봇을 필요한 정보 소스와 통합해야 합니다. 예를 들어 제품에 대해 설명하려면 GPT 챗봇을 웹사이트 및 제품 카탈로그에 연결해야 합니다.
4단계: 배포 및 테스트
GPT 챗봇을 어디에서 액세스하고 싶으신가요?
웹사이트에 봇을 배포하는 것이 가장 좋지만 다른 채널에도 봇을 배포하는 것이 유용할 수 있습니다. 목적에 따라 고객이 가장 많이 사용하는 메시징 채널이나 직원들이 가장 많이 사용하는 플랫폼에 설정할 수 있습니다.
챗봇을 구축한 후에는 여러분 또는 여러분의 팀이 다양한 상황을 테스트하고 챗봇을 반복해야 합니다.
GPT 모델 교육
자체 GPT 챗봇을 구축하는 데 관심이 있다면 GPT 모델이 어떻게 만들어졌는지 이해하는 것이 유용합니다.
GPT 모델은 사전 학습을 통해 탄생하며, 미세 조정을 통해 더욱 전문화할 수 있습니다. 그러나 미세 조정이 필요 없는 맞춤형 GPT 챗봇을 구축할 수도 있는데, 이 경우 비용이 많이 들 수 있는 집약적인 프로세스입니다.
사전 교육
사전 트레이닝은 시간과 리소스가 많이 소요되는 프로세스로, 현재로서는 자금력이 충분한 기업만이 완료할 수 있습니다. 자체적으로 GPT 챗봇을 구축하는 경우에는 사전 트레이닝을 하지 않습니다.
사전 훈련은 개발팀이 사람이 말하는 문장의 다음 단어를 정확하게 예측할 수 있도록 모델을 훈련하는 과정에서 발생합니다. 대량의 텍스트로 모델을 학습시킨 후에는 문장에서 어떤 단어가 어떤 단어 다음에 올지 더 정확하게 예측할 수 있습니다.
팀은 먼저 방대한 데이터 세트를 수집합니다. 그런 다음 토큰이라고 하는 단어 또는 하위 단어로 텍스트를 나누어 데이터를 분류하도록 모델을 학습시킵니다.
GPT 이 텍스트 처리 및 분석은 트랜스포머라고 하는 신경망 아키텍처에 의해 수행됩니다.
사전 학습 단계가 끝나면 모델은 언어를 폭넓게 이해하지만 특정 도메인에 특화되어 있지는 않습니다.
미세 조정
방대한 데이터 세트를 손쉽게 관리할 수 있는 기업이라면 미세 조정이 필요할 수 있습니다.
미세 조정은 특정 데이터 세트에 대해 모델을 학습시켜 특정 기능에 대한 전문가가 되도록 하는 것입니다.
훈련할 수 있습니다:
- 의료 텍스트를 통해 복잡한 상태를 더 잘 진단할 수 있습니다.
- 법률 텍스트, 특정 관할권에서 고품질의 법률 브리핑을 작성할 수 있습니다.
- 고객 서비스 스크립트를 통해 고객이 어떤 유형의 문제를 겪는지 파악합니다.
미세 조정 후 GPT 챗봇은 사전 교육을 통해 습득한 언어 기능을 기반으로 하지만 사용자 지정 사용 사례에 특화되어 있습니다.
하지만 미세 조정은 많은 GPT 챗봇 프로젝트에 적합한 프로세스가 아닙니다. 챗봇을 사용자 지정하려는 경우에는 미세 조정이 필요하지 않습니다.
실제로 대기업의 고객 서비스 통화 기록과 같이 관련 정보가 매우 큰 데이터 세트가 있는 경우에만 GPT 챗봇을 미세 조정할 수 있습니다. 데이터 세트가 충분히 크지 않은 경우에는 미세 조정에 드는 시간이나 비용을 투자할 가치가 없습니다.
다행히도 수천 명의 고객에게 배포하는 경우에도 고급 프롬프트와 RAG(검색 증강 생성)만 있으면 GPT 챗봇을 사용자 지정하는 데 거의 항상 충분합니다.
GPT 챗봇 트레이닝의 대안
교육 과정이 어렵게 느껴진다면 좋은 소식이 있습니다. 그럴 필요가 없을 수도 있습니다.
GPT 챗봇 미세 조정은 주요 기업의 특정 요구사항에 유용하며 엔터프라이즈 고객에게 제공되지만, 대부분의 기업과 챗봇 빌더는 비용이 많이 드는 미세 조정 과정 없이도 원하는 결과를 얻을 수 있습니다.
GPT 챗봇을 훈련시키려는 경우:
- 브랜드 목소리로 말하기
- 공감과 도움의 균형 맞추기
- 고객이 직면한 특정 문제를 올바르게 감지합니다.
- 특정 브랜드 정보 배포
그러면 챗봇을 미세 조정하는 수고를 할 필요가 없습니다. 챗봇 빌더 플랫폼을 사용하면 정확한 요구에 맞게 봇을 맞춤화하는 고급 프롬프트를 완성할 수 있습니다.
고급 프롬프트
최고의 챗봇 플랫폼은 GPT 챗봇을 구축할 때 고급 프롬프트를 제공할 수 있는 기회를 제공합니다.
다양한 유형의 고급 프롬프트를 통해 특정 시나리오에 대응하는 방법을 봇에 지시할 수 있습니다. 한 종류의 제품을 다른 제품보다 더 많이 홍보하거나 로마 역사에 대한 정확한 정보를 전달하려는 경우, 구축 단계에서 봇에 메시지를 표시할 수 있습니다.
RAG
검색 증강 생성(RAG) 은 챗봇이 특정 소스(일반적으로 내부 테이블, 문서 또는 웹사이트)에서 정보를 가져와 해당 정보를 기반으로 응답을 생성하도록 지시하는 일종의 AI 생성 방식입니다.
경쟁사를 추천하거나 잘못된 거래를 제공하는 GPT 챗봇을 구축하는 것이 걱정된다면 RAG를 사용하여 챗봇의 답변을 특정 데이터 집합으로 제한할 수 있습니다. GPT 챗봇을 사용하는 대부분의 회사는 RAG를 사용하여 챗봇의 출력을 보호합니다.
따라서 챗봇을 미세 조정할 시간이나 리소스가 없더라도 걱정하지 마세요. 브랜드에 맞는 맞춤형 GPT 챗봇을 구축하기 위해 챗봇을 세밀하게 조정할 필요가 없습니다.
맞춤형 교육 대 애드혹 교육
맞춤형 교육 GPTs
사용자 지정 학습된 GPTs 은 특정 데이터 세트에 대해 학습하여 만들어집니다.
여기에는 챗봇이 사용되는 특정 비즈니스와 관련된 고객 문의 및 답변이 포함됩니다. 이러한 접근 방식을 통해 기업은 챗봇이 조직의 요구 사항에 맞는 지식이 풍부한 솔루션을 제공할 수 있습니다.
임시 교육 GPTs
임시 학습된 GPTs 은 일반적인 용도로 설계된 기존 데이터 세트를 사용합니다. 맞춤 학습된 데이터에 비해 사용자 지정이 덜 필요하지만 정확도는 맞춤 학습된 데이터에 비해 약간 낮을 수 있습니다.
하지만 이러한 봇에 자연어 처리와 같은 적절한 AI 기술을 탑재하면 복잡한 대화에서도 유용한 답변을 생성할 수 있는 강력한 도구가 됩니다.
나만의 맞춤형 GPT 챗봇 구축
GPT 엔진의 강력한 성능과 챗봇 플랫폼의 유연성을 결합하면 조직의 맞춤형 사용 사례에 최신 AI 기술을 사용할 수 있습니다.
Botpress 는 모든 사용 사례에 맞는 맞춤형 GPT 챗봇을 구축할 수 있는 드래그 앤 드롭 스튜디오를 제공합니다. 어떤 방식으로 배포하든 원하는 대로 AI를 활용할 수 있습니다.
강력한 교육 플랫폼을 제공합니다, Botpress Academy와 상세한 YouTube 채널을 제공합니다. Discord 에서 20,000명 이상의 봇 빌더를 호스트하고 있으므로 언제든지 필요한 지원을 받을 수 있습니다.
지금 바로 구축을 시작하세요. 무료입니다.
또는 영업팀에 문의하여 자세히 알아보세요.
자주 묻는 질문들
GPT 는 OpenAI 전용인가요?
GPT 이라는 이름은 OpenAI 에 고유하지만 저작권이 거부되었습니다. 그러나 GPT 을 만드는 방법은 충분한 리소스가 있는 사람이라면 누구나 할 수 있습니다.
챗봇을 미세 조정해야 하나요?
대기업이 아니라면 챗봇을 세밀하게 조정할 필요는 없을 것입니다. 고급 프롬프트 및 RAG와 같은 방법과 기능을 통해 챗봇을 충분히 개인화할 수 있습니다.
GPT 챗봇이란 무엇인가요?
사전 학습된 생성형 트랜스포머(GPT) 챗봇은 GPT 모델을 사용하여 사용자와의 상호작용을 강화하는 대화형 소프트웨어입니다.
RAG란 무엇인가요?
검색 증강 생성(RAG)은 검색 기반 방법과 AI 생성을 결합한 제너레이티브 AI에 사용되는 기술입니다.
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