안녕하세요!
날씨가 더워지면서 슬슬 다이어트에 대한 압박이 생겨 식단 관리를 위한 챗봇을 만들어 봤습니다.
제가 쓰고 싶어서 만들었는데 생각보다 답변 품질이 좋은 것 같아서 공유해드려요!!
그리고 GPT나 클로드만 쓰다가 이번에 IMZA라는 좀 흥미로운 서비스를 발견해서
이걸로 챗봇 만들어봤는데 AI 알못이 만들어도 엄청 쉽게 만들수 있어서 좀 여러가지 만들어보려고 합니다.
이게 GPT랑 클로드 기반이라 익숙하면서도 앱 같은걸 만들기 쉬운 느낌..?
GPT로도 식단추천 받아본 적 있는데 이번에 아예 식단 관리용 챗봇을 만들어보면 좋겠다고 생각했습니다.
그럼 만드는 과정부터 시이작 🏁
개발 과정
내 어시스턴트 새로 만들기
우선, 처음에 서비스에 진입하면 아래와 같이 어시스턴트 목록이 뜨고 새로 만들기 버튼을 누르면 챗봇을 만들 수 있는 대시보드 화면이 나옵니다.
프롬프트 만들기
왼쪽의 [프롬프트] 버튼을 누르면 프롬프트를 생성하고 관리할 수 있는 패널이 나옵니다.
[새 프롬프트 만들기] 버튼을 누르면 프롬프트 편집창이 나옵니다.
저는 아래와 같은 프롬프팅을 작성했습니다.
LLM 블록에 프롬프트 넣기
챗봇을 만들 수 있는 대시보드에는 기본 세팅이 되어있는 에이전트가 있습니다.
비어있는 LLM Block의 프롬프트 영역에 내가 생성한 프롬프트를 Drag & Drop 해서 넣어줍니다.
LLM 블록에 AI 모델 넣기
왼쪽의 [모델] 버튼을 누르면 사용 가능한 여러가지 LLM 모델 목록이 나옵니다.
내가 사용하고 싶은 LLM 모델을 선택해서 비어있는 LLM Block 모델 영역에 Drag & Drop 으로 넣어줍니다.
테스트 해보기
대시보드 오른쪽 상단에 [테스트] 버튼을 누르면
내가 만든 에이전트가 잘 작동을 하는지 테스트를 해볼 수 있습니다.테스트 버튼을 누르면 테스트를 해볼 수 있는 라이브 화면으로 전환이 됩니다.
오른쪽 패널의 Interaction Tester에 테스 트할 정보를 넣습니다.
저는 다이어트 계획 수립에 필요한 정보(나이와 성별, 키와 몸무게, 목표 몸무게, 관리하고자 하는 기간)를 넣어 테스트를 진행했습니다.테스트를 시작하면 현재 작업이 어디까지 실행이 되고 있는지를 초록색 체크 버튼을 통해 보여줍니다.
초록색 체크 버튼을 클릭하면 실행 결과(실행까지 걸린 시간, 출력결과)를 확인할 수 있습니다.
저는 우유를 좋아하지 않기 때문에 우유를 제외한 식단을 다시 요청해보았습니다.
오른쪽 패널의 하단 History 영역에서 실행된 데이터들의 히스토리를 확인할 수 있었습니다.
챗봇 배포하기
대시보드 오른쪽 상단에 [배포하기] 버튼을 누르면 내가 만든 챗봇을 배포할 수 있습니다.
배포하기 버튼을 눌렀을 때 나오는 [Create New Deployment] 버튼을 눌러줍니다.챗봇의 이름과 설명, 최초 인삿말을 설정합니다.
저는 인삿말(Chatbot Greeting)에 사용자가 처음에 어떤 정보를 챗봇에 줘야하는지를 알기 쉽게 안내했어요.[Deploy] 버튼을 눌러서 나온 URL로 이동해줍니다.
배포 완료!
챗봇 사용 결과
챗봇이 인삿말에서 요청한 정보를 입력했습니다.
추가로 저는 우유를 싫어하기 때문에 해당 정보를 추가로 전달해봤어요.도출된 식단 결과입니다.
프롬프팅을 한 대로 월~일요일의 1주일 식단이 제안되었고, 칼로리와 탄단지 영양소에 대한 정보가 함께 제공되는 것을 볼 수 있습니다. 우유를 못먹는다고 하니 대체 식품으로 구성된 것도 좋았습니다!
조금이라도 더 실제 생활에 사용이 가능한 정도로 답변이 나오게끔 이렇게 저렇게 해봤는데…
처음이라 아직 더 써봐야 할 것 같아요.
제가 만든 다이어트 식단 추천 챗봇 한번 써보시고 자유롭게 의견주세요!
