ChatGPT를 활용한 고객 문의 자동 응답 시스템 구축하기

안녕하세요! 오늘은 ChatGPT를 활용한 고객 문의 자동 응답 시스템 구축하기에 대해서 알아보려 합니다.

고객 문의에 신속하게 대응하는 것은 고객 만족도 향상과 브랜드 신뢰도 구축에 매우 중요합니다.
하지만 반복적인 문의에 일일이 대응하는 것은 시간과 자원이 많이 소모되죠.
이번 글에서는 OpenAI의 ChatGPT API를 활용하여 고객 문의에 자동으로 응답하는 시스템을 구축하는 방법을 단계별로 안내해드리겠습니다.

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1. 시스템 개요

이 시스템은 다음과 같은 기능을 포함할 수 있습니다.
- 고객 문의 내용 이해 및 적절한 응답 생성
- 자주 묻는 질문(FAQ) 데이터베이스와의 연동
- 다양한 채널(웹, 이메일, 채팅 등)과의 통합

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2. 실습 예제: Python + OpenAI API로 고객 문의 자동 응답 시스템 만들기

# 필요한 라이브러리 설치
pip install openai flask

# customer_support_bot.py
import openai
from flask import Flask, request, jsonify

# OpenAI API 키 설정
openai.api_key = 'your-api-key'

app = Flask(__name__)

@app.route('/get_response', methods=['POST'])
def get_response():
    user_message = request.json.get('message')
    prompt = f"다음 고객 문의에 대해 친절하고 정확하게 응답해주세요:\n\n\"{user_message}\""
    response = openai.Completion.create(
        engine="text-davinci-003",
        prompt=prompt,
        max_tokens=150,
        temperature=0.5
    )
    answer = response.choices[0].text.strip()
    return jsonify({'response': answer})

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

이 코드를 실행하면, Flask 웹 서버가 구동되어 '/get_response' 엔드포인트를 통해 고객 문의에 대한 자동 응답을 제공합니다.
예를 들어, POST 요청으로 {"message": "배송은 얼마나 걸리나요?"}를 보내면, ChatGPT가 적절한 응답을 생성하여 반환합니다.

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3. 활용 팁

• 자주 묻는 질문과 그에 대한 답변을 데이터베이스로 구축하여, ChatGPT의 응답 품질을 향상시킬 수 있습니다.
• 다양한 채널(웹사이트 채팅, 이메일, 메신저 등)과 통합하여 고객 접점을 확대하세요.
• 응답 로그를 분석하여 고객의 주요 관심사와 불만 사항을 파악하고, 서비스 개선에 활용하세요.

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오늘은 ChatGPT를 활용한 고객 문의 자동 응답 시스템 구축하기에 대해서 알아보았습니다.
다음 시간에는 ChatGPT를 활용한 내부 문서 요약 및 검색 시스템 만들기에 대해서 알아보도록 할게요!