GPT 챗봇이란 무엇이며 어떻게 구축하나요?

OpenAI의 오픈 LLM 을 통해 세계 최신 AI 기술로 구동되는 나만의 GPT 챗봇을 구축할 수 있습니다. 

대규모 언어 모델( LLMs ) 좋다 GPT 매년 빠르게 발전하고 있습니다. 이는 더 강력해졌을 뿐만 아니라, 나만의 맞춤형 제품을 구축할 수 있는 더 쉬운 방법들이 있다는 것을 의미합니다. GPT 챗봇 .

75만 명 이상의 사람들이 자체 LLM 챗봇을 구축하고 배포하는 데 도움을 주었습니다. 따라서 저희는 GPT 엔진을 사용하여 챗봇을 커스터마이징하는 방법에 대해 잘 알고 있습니다.

이 글에서는 그 방법을 안내해 드리겠습니다:

• GPT 챗봇의 기본 사항
• GPT 모델 이면의 교육
• 나만의 GPT 챗봇을 구축하는 단계

GPT 챗봇이란 무엇인가요?

생성형 사전 학습 트랜스포머GPT 챗봇은 GPT 모델을 사용하여 사용자와의 상호 작용을 강화하는 대화형 에이전트입니다.

일반적으로 ChatGPT 를 떠올리게 됩니다. 하지만 OpenAI GPT 엔진은 다양한 유형의 챗봇을 구동할 수 있으며, 일부는 OpenAI 직접 구축되고 다른 일부는 GPT 엔진을 사용하는 챗봇 플랫폼에 구축됩니다.

‍

GPT 외에도 인공지능 학습 친구, 고객 서비스 챗봇, 영업 챗봇, 일정 관리 챗봇, HR 챗봇 등 고객의 특정 요구 사항을 충족하는 맞춤형 챗봇을 제공합니다.

이러한 종류의 GPT 챗봇은 ChatGPT 또는 회사 고객 지원 봇과 같이 웹페이지에 존재하거나 WhatsApp 챗봇과 같이 다른 플랫폼이나 채널에 배포할 수 있습니다. 

Telegram 같은 채널에 사용자 지정 GPT 채널을 배포하거나, Zendesk 또는 Salesforce와 같은 플랫폼에 연결할 수도 있습니다. 비즈니스의 데이터를 사용하여 고객에게 정보를 제공하거나 직원의 의사 결정을 도울 수 있습니다.

GPT 또는 다른 LLM 챗봇을 구축해야 하는 이유는 무엇인가요?

요즘 대부분의 챗봇은 GPT 같은 기존의 대규모 언어 모델(LLMs) 로 구축됩니다.

왜 그럴까요? 강력하고, 새 버전이 출시될 때마다 더 저렴해지며, 대부분의 기업이 구축하기에는 너무 복잡한 기술이기 때문입니다.

따라서 어떤 종류의 디지털 대화 작업이 있다면 아마도 GPT 챗봇을 사용하게 될 것입니다. 

GPT 봇은 강력합니다.

홍콩 시립대학교의 연구에 따르면 "맞춤형 데이터를 활용하여 챗봇이 사용자에게 보다 타겟화된 맞춤형 정보를 제공함으로써 전반적인 사용자 경험을 향상시킬 수 있다"고 설명하며 맞춤형 GPT 챗봇의 강점을 강조합니다.

상황에 맞는 맞춤형 응답을 제공하는 이러한 기능 덕분에 GPT 챗봇은 매우 유용한 도구가 되었습니다. 역사상 언제 이렇게 첨단 AI 기술을 사용하여 항공편을 예약하거나 식사 계획을 세울 수 있었을까요?

GPT 봇은 출시될 때마다 더 저렴해집니다.

대부분의 사용자(전체 사용자의 95%)는 다른 회사의 LLMs GPT 모델을 선택합니다. 그 이유는 무엇일까요? 적어도 이 글을 게시하는 시점에서는 4o 모델이 가장 가성비가 좋기 때문입니다.

따라서 현재로서는 OpenAI 모델이 안정적인 AI 경험을 제공하는 데 가장 적합한 모델입니다. 하지만 6개월 후에는 어떤 모델이 선두를 차지할지 누가 장담할 수 있을까요?

GPT 챗봇은 어떤 용도로 사용할 수 있나요?

간단히 말해, 모든 대화형 AI 작업에 GPT 챗봇을 사용할 수 있습니다.

가장 일반적인 사용 사례는 고객 서비스, 영업, 마케팅, 예약 봇, 내부 직원 챗봇(HR 또는 IT 봇 등)입니다.

하지만 유연한 챗봇 플랫폼을 사용한다면 상상할 수 있는 모든 것을 구축할 수 있습니다. 주머니 크기의 코미디언. 개인 플래너. 교육 챗봇 또는 헬스케어 봇. 무엇이든 가능합니다.

부동산 챗봇, 레스토랑 챗봇, 심지어 방을 예약하고 직원을 조정하는 호텔 챗봇을 구축한 고객도 있습니다.

암호화폐 에이전트로부터 매일 주식 관련 업데이트를 받을 수 있습니다. 인공지능 스터디 버디를 만들 수 있습니다. 메시징 채널을 통해 사용자와 상호 작용하는 WhatsApp GPT 챗봇을 구축할 수도 있습니다. 정말, 하늘은 한계가 없습니다.

GPT 챗봇은 어떻게 작동하나요?

입력 및 전처리

사용자가 챗봇에게 메시지를 입력하거나 말합니다. 텍스트는 정리되고 구조화되며, 때로는 대화 기록이나 메타데이터와 같은 컨텍스트에 태그가 지정되기도 합니다. 이러한 사전 처리는 모델이 올바른 프레임에서 요청을 이해하는 데 도움이 됩니다.

언어 모델 처리

챗봇은 입력을 GPT 엔진(예: GPT)으로 전송합니다.

GPT 완전한 사람처럼 들리는 응답이 될 때까지 가장 가능성이 높은 다음 단어를 차례로 예측합니다. 방대한 훈련 데이터에서 학습한 패턴에 의존하므로 별도의 훈련이 필요하지 않습니다. 자연어 처리 덕분입니다!

그러나 고객 로그와 같은 사용자 지정 정보로 챗봇을 훈련시키려면 강력한 챗봇 구축 플랫폼을 통해 자체적으로 훈련 자료를 추가할 수 있습니다.

대화 메모리

챗봇은 진행 중인 대화를 추적하기 위해 컨텍스트 창 또는 메모리 기능을 사용합니다.

이 모델은 과거 채팅을 스스로 기억하지 못하므로 개발자가 매번 관련 기록을 입력합니다. 이를 통해 이전에 말한 내용을 '기억'하는 것처럼 응답할 수 있습니다.

메모리 기능이 구축 중인 챗봇의 중요한 부분이라면 제공업체에 메모리 기능에 대해 문의하세요. 많은 플랫폼에서 메모리 기능을 제공하지 않습니다! 하지만 Botpress 같은 플랫폼이나 LangChain과 같은 프레임워크는 메모리 기능을 제공합니다.

비즈니스 로직 및 통합

대부분의 GPT 챗봇은 단순한 "원시 GPT"가 아닙니다. 도구, 데이터베이스 또는 API에 연결되어 있습니다.

즉, 사용자가 주문 상태를 요청하면 챗봇은 GPT 사용하여 사용자의 요청을 파악한 다음 비즈니스의 주문 시스템을 호출하고 마지막으로 검색된 데이터로 자연스러운 응답을 생성합니다.

포스트 프로세싱 및 가드레일

개발자는 메시지가 사용자에게 전달되기 전에 규칙, 필터 또는 서식을 추가할 수 있습니다. 어조 조정, 콘텐츠 안전 검사 또는 회사별 정책 등이 여기에 해당됩니다. 이러한 가드레일을 통해 챗봇이 브랜드 및 규정 준수 요건에 맞게 답변할 수 있습니다.

사용자에게 출력

마지막으로 챗봇은 웹사이트 위젯, 메시징 앱, 음성 비서 등 선택한 채널을 통해 생성된 응답을 전달합니다. 그런 다음 다음 사용자 메시지로 이 사이클이 반복됩니다.

5단계로 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 호텔 관련 챗봇을 원한다면 페이스북 Messenger, Telegram 또는 WhatsApp 기본 통합 기능을 제공하는 플랫폼을 찾아 오디언스와 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 GPT 봇 또는 Slack 챗봇을 구축하려면 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.

5단계: 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 모델을 훈련하려면 어떻게 해야 하나요?

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, 이는 많은 비용이 소요되는 고강도 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 챗봇을 트레이닝하는 대안에는 어떤 것이 있나요? 

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. 

자체 GPT 챗 봇을 다음과 같이 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. 

일부 빌더는 모델의 추론과 설명 가능성을 향상시키는 두 가지 전략인 AI 프롬프트 체인 또는 사고 프롬프트 체인을 사용하는 것이 유용하다고 생각합니다.

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, RAG는 챗봇의 답변을 특정 데이터 세트에 한정하는 방법입니다. GPT 챗봇을 사용하는 대부분의 기업은 RAG를 사용하여 결과를 보호합니다.

"AI 환각은 매우 해결할 수 있습니다."라고 Nvidia의 CEO Jensen Huang은 말하며, RAG가 AI를 "당신을 위해 요약하는 연구 조수"로 변화시킨다고 언급합니다.

따라서 챗봇을 미세 조정할 시간이나 리소스가 없더라도 걱정하지 마세요. 브랜드에 맞는 맞춤형 GPT 챗봇을 구축하기 위해 챗봇을 세밀하게 조정할 필요가 없습니다.

맞춤 학습과 임시 학습의 차이점은 무엇인가요?

즉, 맞춤 학습된 GPTs 비즈니스별 데이터로 맞춤화되어 정확도가 높은 반면, 임시 학습된 GPTs 일반 데이터 세트에 의존하여 보다 광범위하지만 덜 전문화된 응답을 제공합니다.

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.

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 이름은 저작권이 거부되었지만 OpenAI 고유한 이름입니다. 그러나 GPT 만드는 방법은 충분한 리소스만 있으면 누구나 할 수 있습니다. 일반적으로 사람들이GPT 봇'이라고 할 때는 GPT 모델을 사용하는 LLM 챗봇을 가리킵니다.

챗봇을 미세 조정해야 하나요?

대기업이 아니라면 챗봇을 세밀하게 조정할 필요는 없을 것입니다. 맞춤형 챗봇을 구축하고자 하는 대부분의 기업에서는 고급 프롬프트 및 RAG와 같은 방법으로 충분합니다.

GPT 챗봇을 사용자 지정하려면 어떻게 해야 하나요?

GPT 봇을 사용자 지정하는 가장 쉬운 방법은 고급 프롬프트 또는 RAG(검색 증강 생성)를 사용하는 것입니다. 이를 통해 봇의 작동 방식과 지식의 출처를 지정할 수 있습니다. 이러한 형태의 지시는 일반적으로 기업이 강력한 맞춤형 챗봇을 구축하는 데 충분합니다.

GPT 챗봇 구축이 어렵나요?

특히 로우코드 챗봇 플랫폼이 등장하면서 GPT 챗봇을 구축하는 것이 어렵지 않습니다. Botpress 같은 드래그 앤 드롭 봇 플랫폼을 사용하면 코드 없이도 GPT 봇을 구축할 수 있습니다.