ChatGPT를 활용한 고객 서비스 챗봇 구축하기

안녕하세요! 오늘은 ChatGPT를 활용한 고객 서비스 챗봇 구축하기에 대해서 알아보려 합니다.

고객 서비스는 비즈니스 성공의 핵심 요소입니다.
하지만 모든 문의에 신속하게 대응하는 것은 쉽지 않죠.
이럴 때 ChatGPT 기반의 AI 챗봇을 도입하면, 24시간 자동 응답 시스템을 구축할 수 있습니다.
이번 글에서는 OpenAI API를 활용하여 고객 서비스 챗봇을 만드는 방법을 단계별로 안내해드리겠습니다.

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1. 시스템 개요

이 챗봇 시스템은 다음과 같은 기능을 포함할 수 있습니다.

• 자주 묻는 질문(FAQ)에 대한 자동 응답
• 사용자 입력에 따른 맞춤형 답변 제공
• 복잡한 문의는 실시간 상담원에게 연결

이제 직접 구현해보면서 어떤 식으로 동작하는지 확인해보겠습니다.

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2. 실습 예제: Python + Flask로 고객 서비스 챗봇 만들기

# .env 파일
OPENAI_API_KEY=your-api-key

# app.py
import os
import openai
from flask import Flask, request, jsonify
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

app = Flask(__name__)

@app.route('/chat', methods=['POST'])
def chat():
    user_input = request.json.get('message')
    prompt = f"당신은 고객 서비스 담당자입니다. 고객의 질문에 친절하고 정확하게 답변해주세요.\n\n고객: {user_input}\n답변:"

    try:
        response = openai.Completion.create(
            engine="text-davinci-003",
            prompt=prompt,
            max_tokens=150,
            temperature=0.7
        )
        answer = response.choices[0].text.strip()
        return jsonify({'response': answer})
    except Exception as e:
        return jsonify({'error': str(e)})

if __name__ == '__main__':
    app.run(port=5000)

이 코드를 실행하면, POST 요청으로 '/chat' 엔드포인트에 메시지를 보내면 ChatGPT가 응답을 생성합니다.

이 시스템을 웹사이트나 메신저 플랫폼과 연동하여 실시간 고객 지원에 활용할 수 있습니다.

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3. 활용 팁

• 고객 문의 데이터를 수집하여 프롬프트를 지속적으로 개선하세요.
• 챗봇 응답에 제품 링크나 도움말 문서를 포함하여 추가 정보를 제공하세요.
• 사용자 피드백을 통해 챗봇의 응답 품질을 평가하고 조정하세요.

이러한 방법을 통해 고객 만족도를 높이고, 운영 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

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오늘은 ChatGPT를 활용한 고객 서비스 챗봇 구축하기에 대해서 알아보았습니다.
다음 시간에는 ChatGPT를 활용한 제품 추천 시스템 만들기에 대해서 알아보도록 할게요!