GPT 챗봇이란 무엇이며 어떻게 구축하나요?

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 페이스북 Messenger, Telegram, 또는 WhatsApp과의 통합을 제공하는 플랫폼을 선택해야 잠재고객과 직접 소통할 수 있습니다.

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.

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.

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.

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.

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.