GPT 챗봇이란 무엇이며, 어떻게 만들 수 있나요?

OpenAI의 공개 LLM 덕분에, 최신 AI 기술로 구동되는 나만의 GPT 챗봇을 직접 만들 수 있습니다.

GPT와 같은 대형 언어 모델(LLM)은 해마다 빠르게 발전하고 있습니다. 이는 더 강력해질 뿐만 아니라, 자신만의 맞춤형 GPT 챗봇을 만드는 방법도 더 쉬워진다는 뜻입니다.

저희는 75만 명이 넘는 분들이 LLM 기반 챗봇을 직접 만들고 배포하도록 도왔습니다. 그래서 GPT 엔진을 활용해 챗봇을 커스터마이즈하는 방법에 대해 잘 알고 있습니다.

이 글에서는 다음 내용을 안내합니다:

• GPT 챗봇의 기본 개념
• GPT 모델의 학습 방식
• 나만의 GPT 챗봇을 만드는 단계

GPT 챗봇이란?

Generative Pre-trained Transformer(GPT) 챗봇은 GPT 모델을 활용해 사용자와 대화하는 챗봇입니다.

보통 GPT 챗봇이라고 하면 ChatGPT를 떠올리지만, OpenAI의 GPT 엔진은 다양한 챗봇에 적용될 수 있습니다. 일부는 OpenAI에서 직접 만들고, 일부는 GPT 엔진을 사용하는 챗봇 플랫폼에서 제작됩니다.

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ChatGPT 외에도, GPT 챗봇은 AI 학습 도우미, 고객 서비스 챗봇, 영업 챗봇, 일정 관리 봇, HR 챗봇 등 다양한 용도에 맞게 맞춤화할 수 있습니다.

이런 GPT 챗봇은 웹페이지(예: ChatGPT, 기업 고객 지원 챗봇)에서 사용할 수도 있고, WhatsApp 챗봇처럼 다른 플랫폼이나 채널에 배포할 수도 있습니다.

Telegram 같은 채널에 맞춤형 GPT 챗봇을 배포하거나, Zendesk나 Salesforce 같은 플랫폼과 연동할 수도 있습니다. 비즈니스 데이터를 활용해 고객에게 정보를 제공하거나 직원의 의사결정을 도울 수 있습니다.

왜 GPT나 다른 LLM으로 챗봇을 만들어야 할까요?

요즘 대부분의 챗봇은 GPT와 같은 대형 언어 모델(LLM)로 만들어집니다.

왜일까요? 강력하고, 새 버전이 나올수록 더 저렴해지며, 대부분의 기업이 직접 만들기엔 너무 복잡한 기술이기 때문입니다.

따라서 어떤 디지털 대화 업무든 결국 GPT 챗봇을 사용하게 될 가능성이 높습니다.

GPT 봇은 강력합니다

홍콩시립대의 한 연구는 맞춤형 GPT 챗봇의 강점을 강조하며, "맞춤형 데이터를 활용하면 챗봇이 더 타깃화되고 개인화된 정보를 제공해 사용자 경험을 높일 수 있다"고 설명합니다.

이렇게 맥락에 맞고 개인화된 답변을 제공하는 능력 덕분에 GPT 챗봇은 매우 유용한 도구가 되었습니다. 첨단 AI 기술로 항공권을 예약하거나 식단을 계획할 수 있었던 적이 언제 있었나요?

GPT 봇은 새 버전이 나올수록 더 저렴해집니다

저희 사용자 대부분(무려 95% 이상)은 다른 회사의 LLM보다 GPT 모델을 선택합니다. 왜일까요? 이 글을 쓰는 시점 기준으로, 4o 모델이 가성비가 가장 좋기 때문입니다.

지금은 OpenAI 모델이 신뢰할 수 있는 AI 경험을 제공하면서 가장 저렴합니다. 하지만 6개월 후에는 어떤 모델이 앞설지 아무도 모릅니다.

GPT 챗봇은 어디에 쓸 수 있나요?

요약하면, GPT 챗봇은 모든 대화형 AI 업무에 사용할 수 있습니다.

가장 흔한 활용 분야는 고객 서비스, 영업, 마케팅, 예약 봇, 그리고 내부 직원용 챗봇(HR, IT 등)입니다.

하지만 유연한 챗봇 플랫폼을 사용한다면, 상상하는 모든 것을 만들 수 있습니다. 주머니 속 코미디언, 개인 일정 관리 도우미, 교육용 챗봇이나 헬스케어 봇 등 무엇이든 가능합니다.

저희 고객 중에는 부동산 챗봇, 레스토랑 챗봇, 호텔 챗봇을 만들어 객실 예약과 직원 관리를 자동화한 사례도 있습니다.

암호화폐 에이전트로 주식 시세를 매일 받아볼 수도 있고, AI 학습 도우미를 만들 수도 있습니다. WhatsApp용 GPT 챗봇을 만들어 메시징 채널에서 사용자와 소통할 수도 있습니다. 정말로, 가능성은 무한합니다.

GPT 챗봇은 어떻게 작동하나요?

입력 및 전처리

사용자가 챗봇에 메시지를 입력하거나 말합니다. 텍스트는 정리되고 구조화되며, 대화 이력이나 메타데이터 같은 맥락 정보가 추가될 수 있습니다. 이런 전처리 덕분에 모델이 요청을 올바르게 이해할 수 있습니다.

언어 모델 처리

챗봇은 입력을 GPT 엔진(예: GPT-4o)으로 보냅니다.

GPT는 다음에 올 단어를 하나씩 예측해, 완전하고 자연스러운 답변을 만듭니다. 방대한 학습 데이터에서 익힌 패턴을 활용하기 때문에 별도의 학습이 필요 없습니다. 자연어 처리 덕분이죠!

하지만 고객 로그 등 맞춤 정보를 학습시키고 싶다면, 강력한 챗봇 빌더 플랫폼에서 자체 학습 자료를 추가할 수 있습니다.

대화 메모리

진행 중인 대화를 추적하기 위해 챗봇은 컨텍스트 윈도우나 메모리 기능을 사용합니다.

모델은 스스로 과거 대화를 기억하지 못하므로, 개발자가 매번 관련 이력을 입력해줍니다. 덕분에 챗봇이 마치 이전 대화를 기억하는 것처럼 답변할 수 있습니다.

이 기능이 중요하다면, 제공업체에 메모리 기능 지원 여부를 꼭 확인하세요. 많은 플랫폼이 지원하지 않습니다! Botpress 같은 플랫폼이나 LangChain 같은 프레임워크는 메모리 기능을 제공합니다.

비즈니스 로직 및 통합

대부분의 GPT 챗봇은 단순한 “원본 GPT”가 아닙니다. 다양한 도구, 데이터베이스, API와 연결되어 있습니다.

예를 들어 주문 상태를 물으면, 챗봇은 GPT로 요청을 이해한 뒤, 비즈니스 주문 시스템에 연결해 데이터를 받아오고, 그 정보를 바탕으로 자연스러운 답변을 생성합니다.

후처리 및 가드레일

사용자에게 메시지가 전달되기 전, 개발자는 규칙, 필터, 포맷 등을 추가할 수 있습니다. 이 단계에서 어조 조정, 콘텐츠 안전성 검사, 회사 정책 적용 등이 이루어집니다. 이런 가드레일 덕분에 챗봇이 브랜드와 컴플라이언스 기준에 맞게 답변합니다.

사용자에게 출력

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

GPT 챗봇 만드는 5단계

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직접 GPT 챗봇을 만들고 싶다면, 안심하세요. 가장 어려운 부분은 이미 전문가들이 해결해두었습니다. 이제 누구나 강력한 GPT 엔진을 원하는 용도에 맞게 커스터마이즈할 수 있습니다.

GPT 챗봇을 만드는 방법은 두 가지가 있습니다: OpenAI에서 직접 맞춤형 GPT를 만들거나, 서드파티 플랫폼에서 맞춤형 GPT 챗봇을 만드는 것입니다. 걱정 마세요, 무료 옵션도 많습니다.

1단계: 범위 정의하기

챗봇의 용도를 정하세요. 예를 들어, 개인적으로 식비를 관리하고 식단을 계획해주는 봇이 필요할 수도 있고, 회사에서 고객 서비스와 정보 관리를 담당할 AI 에이전트를 원할 수도 있습니다.

범위에는 챗봇을 누구를 위해 만들 것인지(본인, 고객, 직원, 사용자, 인터넷 이용자 등)와 목표 달성을 위해 필요한 기능이 무엇인지가 포함되어야 합니다.

예를 들어 부동산이나 호텔용 챗봇을 원한다면, Facebook Messenger, Telegram, WhatsApp 등과 연동되는 플랫폼을 찾아야 고객과 직접 소통할 수 있습니다.

대상과 필요한 기능을 정했다면, 이를 지원하는 플랫폼을 찾으면 됩니다.

2단계: 플랫폼 선택하기

어떤 챗봇을 만들고 싶든, 필요한 모든 기능을 갖춘 플랫폼이 있습니다.

코딩 없이 챗봇을 만들고 싶다면, 노코드 옵션도 있습니다.

맞춤 시스템이나 워크플로우와 연동되는 고도로 커스터마이즈된 챗봇이 필요하다면, 무한한 확장이 가능한 플랫폼을 찾아야 합니다.

WhatsApp GPT 봇이나 Slack 챗봇을 만들고 싶다면, 내장 연동 기능이 있는 플랫폼을 선택해야 합니다.

아이디어가 필요하다면, 저희가 선정한 챗봇 플랫폼 TOP 9을 참고해보세요.

3단계: 데이터 수집하기

고급 프롬프트 작성이나 미세 조정을 하고 싶다면, 챗봇에 정보를 제공할 데이터셋을 수집해야 합니다.

예를 들어, 고객 지원팀의 업무를 덜어주기 위해 그들의 대화 방식을 모방하는 챗봇을 만들고 싶다면, 성공적인 고객 상담 기록을 모을 수 있습니다.

4단계: 커스터마이즈 및 통합

가장 흥미로운 단계는 바로 GPT 챗봇을 실제로 만드는 것입니다.

챗봇 플랫폼에서는 챗봇의 행동, 어조나 성격, 개별 대화 흐름 등을 자유롭게 커스터마이즈할 수 있습니다.

특정 작업을 수행하도록 프롬프트를 주면, 챗봇이 스스로 그 작업을 완수할 수도 있습니다.

또한 챗봇이 필요한 정보원과 연동되도록 해야 합니다. 예를 들어 제품 설명을 하려면, GPT 챗봇이 웹사이트와 제품 카탈로그에 연결되어야 합니다.

5단계: 배포 및 테스트

GPT 챗봇을 어디에서 사용할 수 있게 할지 결정하세요.

대부분 웹사이트에 챗봇을 배포하겠지만, 용도에 따라 다른 채널에도 배포하는 것이 유용할 수 있습니다. 고객이 가장 많이 사용하는 메시징 채널이나, 직원이 자주 쓰는 플랫폼에 챗봇을 설치할 수도 있습니다.

챗봇이 완성되면, 다양한 상황을 테스트하고 개선해 나가야 합니다.

GPT 모델은 어떻게 학습시키나요?

직접 GPT 챗봇을 만들고 싶다면, GPT 모델이 어떻게 만들어졌는지 이해하는 것이 도움이 됩니다.

GPT 모델은 사전 학습을 거쳐 탄생하며, 미세 조정으로 더 특화시킬 수 있습니다. 하지만 미세 조정 없이도 맞춤형 GPT 챗봇을 만들 수 있는데, 미세 조정은 비용과 시간이 많이 드는 과정입니다.

사전 학습

사전 학습은 시간과 자원이 많이 드는 과정으로, 현재로서는 자금이 풍부한 기업만이 수행할 수 있습니다. 직접 GPT 챗봇을 만든다면, 사전 학습은 직접 하지 않습니다.

사전 학습은 개발팀이 모델이 사람처럼 자연스러운 문장에서 다음에 올 단어를 정확히 예측할 수 있도록 훈련시키는 과정입니다. 모델이 방대한 텍스트를 학습한 후에는, 문장에서 어떤 단어가 이어져야 하는지 더 정확히 예측할 수 있습니다.

팀은 먼저 방대한 데이터셋을 수집합니다. 이후 모델은 텍스트를 단어나 서브워드(토큰) 단위로 분해해 데이터를 처리하도록 학습합니다.

여기서 GPT의 ‘T’(트랜스포머)가 등장합니다. 이 텍스트 처리와 분해는 트랜스포머라는 신경망 구조로 이루어집니다.

사전 학습이 끝나면, 모델은 언어를 전반적으로 이해하지만, 특정 분야에 특화되어 있지는 않습니다.

파인튜닝

방대한 데이터셋을 보유한 기업이라면 파인튜닝을 고려할 수 있습니다.

파인튜닝은 특정 데이터셋을 활용해 모델이 특정 기능에 특화되도록 추가로 학습시키는 과정입니다.

예를 들어, 다음과 같은 데이터로 학습시킬 수 있습니다:

• 의료 텍스트 – 복잡한 질환을 더 잘 진단할 수 있도록
• 법률 텍스트 – 특정 관할구역에서 더 높은 품질의 법률 문서를 작성할 수 있도록
• 고객 서비스 스크립트 – 고객들이 자주 겪는 문제를 더 잘 알 수 있도록

파인튜닝 이후에는, GPT 챗봇이 사전 학습에서 얻은 언어 능력에 더해, 여러분의 맞춤형 용도에 특화된 기능을 갖추게 됩니다.

하지만 많은 GPT 챗봇 프로젝트에는 파인튜닝이 꼭 필요한 과정은 아닙니다. 챗봇을 맞춤화하려면 파인튜닝이 필요하지 않습니다.

사실, GPT 챗봇을 파인튜닝하려면 관련 정보가 담긴 아주 큰 데이터셋(예: 대기업의 고객 상담 기록 등)이 있어야 합니다. 데이터셋이 충분히 크지 않다면, 시간과 비용 대비 효과가 떨어집니다.

다행히도, 고급 프롬프트 작성과 RAG(검색 기반 생성)만으로도 대부분의 GPT 챗봇 맞춤화에 충분하며, 수천 명의 고객에게 배포할 때도 효과적입니다.

GPT 챗봇 학습의 대안은 무엇인가요?

학습 과정이 부담스럽게 느껴진다면, 좋은 소식이 있습니다. 꼭 그럴 필요는 없습니다.

GPT 챗봇의 미세 조정은 대기업의 특정 요구에 유용하며, 엔터프라이즈 고객에게 제공됩니다. 하지만 대부분의 기업과 챗봇 제작자는 비싼 미세 조정 없이도 원하는 결과를 얻을 수 있습니다.

나만의 GPT 챗봇을 다음과 같이 만들고 싶다면:

• 브랜드의 어조로 대화하기
• 공감과 도움을 균형 있게 제공하기
• 고객이 겪는 특정 문제를 정확히 파악하기
• 특정 브랜드 정보를 전달하기

이런 경우라면 굳이 챗봇을 미세 조정할 필요가 없습니다. 챗봇 빌더 플랫폼에서 고급 프롬프트 작성만으로도 원하는 맞춤형 챗봇을 만들 수 있습니다.

고급 프롬프트 작성

최고의 챗봇 플랫폼은 GPT 챗봇을 만들 때 고급 프롬프트 작성 기능을 제공합니다.

다양한 고급 프롬프트 방식으로 챗봇이 특정 상황에서 어떻게 답변할지 지시할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 제품을 더 많이 홍보하거나, 로마 역사에 대한 정확한 정보를 제공하도록 챗봇을 설정할 수 있습니다.

일부 제작자는 AI 프롬프트 체이닝이나 연쇄적 사고 프롬프트 같은 전략을 활용해 모델의 추론력과 설명력을 높이기도 합니다.

RAG

RAG(Retrieval-augmented generation)은 챗봇이 특정 소스(내부 테이블, 문서, 웹사이트 등)에서 정보를 가져와 그에 기반해 답변을 생성하도록 하는 AI 생성 방식입니다.

GPT 챗봇이 경쟁사 정보를 추천하거나 잘못된 정보를 제공할까 걱정된다면, RAG를 활용해 챗봇의 답변을 특정 데이터셋으로 제한할 수 있습니다. GPT 챗봇을 사용하는 대부분의 기업이 RAG로 결과를 안전하게 관리합니다.

“AI 환각 현상은 충분히 해결할 수 있습니다.” 엔비디아 CEO 젠슨 황이 말했습니다. RAG가 AI를 “당신을 위한 연구 요약 도우미”로 바꾼다고 하죠.

따라서 챗봇을 미세 조정할 시간이나 자원이 없다면 걱정하지 마세요. 맞춤형, 브랜드 일관성 있는 GPT 챗봇을 만들기 위해 꼭 미세 조정이 필요한 것은 아닙니다.

맞춤형 학습과 임시 학습의 차이는 무엇인가요?

요약: 맞춤형 GPT는 비즈니스에 특화된 데이터로 학습되어 더 높은 정확도를 제공하며, 임시 학습 GPT는 일반적인 데이터셋을 활용해 더 폭넓지만 덜 전문화된 답변을 제공합니다.

맞춤형 GPT

맞춤형 GPT는 특정 데이터셋으로 학습하여 만들어집니다.

이 데이터셋에는 해당 비즈니스와 관련된 고객 문의와 답변이 포함되어 있습니다. 이러한 방식으로 기업은 챗봇이 조직의 요구에 맞춘 전문적인 답변을 제공하도록 할 수 있습니다.

임시 학습 GPT

임시 학습 GPT는 일반적인 용도로 설계된 기존 데이터셋을 사용합니다. 맞춤형 GPT에 비해 커스터마이징이 적게 필요하지만, 정확도는 맞춤형 GPT보다 다소 낮을 수 있습니다.

하지만 NLP와 같은 적절한 AI 기술이 적용되면, 이러한 챗봇도 복잡한 대화에서도 유용한 답변을 생성할 수 있는 강력한 도구가 됩니다.

맞춤형 GPT 챗봇 만들기

GPT 엔진의 강력함과 챗봇 플랫폼의 유연성을 결합하면, 최신 AI 기술을 조직의 맞춤형 활용 사례에 적용할 수 있습니다.

Botpress는 드래그 앤 드롭 방식의 스튜디오를 제공해, 어떤 용도든 맞춤형 GPT 챗봇을 쉽게 만들 수 있습니다. 여러분이 원하는 방식으로 AI를 활용할 수 있도록 지원합니다.

우리는 Botpress Academy라는 교육 플랫폼과, 자세한 YouTube 채널도 운영하고 있습니다. Discord에는 2만 명이 넘는 챗봇 빌더가 있어 언제든 도움을 받을 수 있습니다.

지금 바로 시작하세요. 무료입니다.

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자주 묻는 질문

GPT는 OpenAI만의 것인가요?

GPT라는 이름은 OpenAI만의 것이지만, 저작권은 인정받지 못했습니다. 하지만 GPT를 만드는 방법은 충분한 자원이 있다면 누구나 할 수 있습니다. 일반적으로 'GPT 챗봇'이라고 하면 GPT 모델을 사용하는 LLM 기반 챗봇을 의미합니다.

챗봇을 파인튜닝해야 하나요?

대기업이 아니라면 챗봇을 파인튜닝할 필요는 거의 없습니다. 고급 프롬프트 작성이나 RAG와 같은 방법만으로도 대부분의 기업이 맞춤형 챗봇을 구축하는 데 충분합니다.

GPT 챗봇을 어떻게 커스터마이즈할 수 있나요?

GPT 챗봇을 커스터마이즈하는 가장 쉬운 방법은 고급 프롬프트 작성이나 RAG(검색 기반 생성)를 활용하는 것입니다. 이를 통해 챗봇의 동작 방식과 지식의 출처를 지정할 수 있습니다. 이러한 방식만으로도 기업은 충분히 견고한 맞춤형 챗봇을 만들 수 있습니다.

GPT 챗봇 만들기는 어렵나요?

로우코드 챗봇 플랫폼이 등장하면서 GPT 기반 챗봇을 만드는 것이 꼭 어렵지는 않습니다. Botpress와 같은 드래그 앤 드롭 챗봇 플랫폼을 이용하면 코딩 없이도 GPT 챗봇을 만들 수 있습니다.