ChatGPT 맞춤형 챗봇 제작 가이드

안녕하세요! 오늘은  ChatGPT 맞춤형 챗봇 제작 가이드에 대해서 알아보려 합니다.

 

 

1. 맞춤형 챗봇이 필요한 이유

기업의 매뉴얼, FAQ, 제품 문서 등 다양한 지식을
사용자에게 24/7 자동 응답으로 제공하면 고객 만족도와 업무 효율이 동시에 향상됩니다.
특히 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기반 챗봇은
정확한 정보 검색과 자연스러운 대화를 모두 지원합니다.

 

2. 개발 환경 및 필수 구성 요소

항목설명

언어/프레임워크	Python + FastAPI 또는 Node.js + Express
벡터 데이터베이스	SQLite + FAISS, PostgreSQL + pgvector, 또는 Pinecone 등
임베딩 모델	sentence-transformers (e.g., all-MiniLM-L6-v2)
OpenAI API 키	ChatGPT 호출용, 환경 변수로 안전하게 관리
배포 플랫폼	Docker, Heroku, AWS Cloud Run 등

 

 

3. RAG 구조로 챗봇 구현하기

1. 문서 전처리 & 인덱싱
   • 사내 문서(PDF, Markdown, HTML 등)를 텍스트로 추출
   • 문장을 적절한 길이(예: 200~500자)로 분할
   • 각 텍스트 블록을 임베딩 생성 후 벡터 DB에 저장
2. 유사도 검색
   • 사용자의 질의도 임베딩으로 변환
   • 벡터 DB에서 상위 N개(예: 5개) 유사 문서 추출
3. 컨텍스트 전달 & 응답 생성
   • 검색된 문서 조각을 Prompt 내에 포함
   • ChatGPT에게 “당신은 전문 어시스턴트입니다. 아래 자료를 참고해 답변해 주세요.” 형태로 요청

 

4. 예제 코드 (Python + FastAPI)

from fastapi import FastAPI, Request
from openai import OpenAI
from sentence_transformers import SentenceTransformer
import faiss
import sqlite3

app = FastAPI()
embedder = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
client = OpenAI(api_key="YOUR_OPENAI_KEY")

# 1) 벡터 DB 초기화 (예시)
dimension = 384
index = faiss.IndexFlatL2(dimension)
# 문서 임베딩 로드 및 index.add()

@app.post("/chat")
async def chat(request: Request):
    data = await request.json()
    query = data['question']
    q_vec = embedder.encode([query])
    D, I = index.search(q_vec, k=5)  # 상위 5개 검색
    contexts = [retrieve_doc(i) for i in I[0]]  # retrieve_doc은 DB에서 텍스트 불러오기
    prompt = (
        "당신은 지식베이스 챗봇입니다.\n"
        f"아래 내용을 참고해 질문에 답해주세요:\n{contexts}\n"
        f"질문: {query}\n답변:"
    )
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4o",
        messages=[{"role":"user","content":prompt}]
    )
    return {"answer": response.choices[0].message.content}

 

 

5. 배포 및 운영

1. Dockerize

FROM python:3.9-slim
WORKDIR /app
COPY . .
RUN pip install -r requirements.txt
CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]

1. 클라우드 배포
   • Heroku: heroku container:push web → heroku container:release web
   • Cloud Run: gcloud run deploy chatbot --source .
2. 모니터링 & 로깅
   • 요청·응답 로깅
   • 에러가 발생하면 Slack/Webhook으로 알림

 

6. 유지보수 및 확장 팁

• 임베딩 주기적 업데이트: 문서 변경 시 다시 인덱싱
• 캐시 레이어 도입: 자주 묻는 질문에선 캐시된 응답 제공
• 피드백 루프: 잘못된 응답 수집 후 프롬프트·데이터 보강
• 권한 관리: 내부용 챗봇은 인증 토큰·IP 화이트리스트 설정

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오늘은 ChatGPT 맞춤형 챗봇 제작 가이드에 대해서 알아보았습니다.
다음 시간에는 ChatGPT와 함께하는 협업 워크플로우 설계에 대해서 알아보도록 할게요!