(기획 의도)
지난 주 “노인들의 친구는 AI...경기도 'AI 노인말벗서비스' 2개월만에 신청자 5000명”라는 신문기사를 보고서 저는 ChatGPT를 활용하여 앞서 기사에 나온 현재 N사에서 구축한 ‘HappyCall’과 비교해 볼 수 있는 대화형 서비스를 만들어 보고 싶었습니다.
또한 금번 11기 캠프 주제인 크롤링을 이용하여 돌봄서비스를 위한 다양한 컨텐츠를 수집하고 제공하는 서비스를 만들어 보고자 합니다.
(서비스 및 개발 기획)
Q : 노인들을 위한 자연스러운 대화가 가능한 음성 챗봇서비스를 구현하고자 합니다. 필요한 서비스 개발 환경과 조건을 설명해주세요. 단, chatgpt를 이용하고자 합니다.
A : ChatGPT를 이용해서 노인들을 위한 자연스러운 대화가 가능한 음성 챗봇 서비스를 개발하려면 다음과 같은 단계로 진행할 수 있습니다.
1. 사전 준비
OpenAI API 키 발급: OpenAI의 GPT-3 또는 GPT-4 API를 사용하기 위해 API 키를 발급받아야 합니다.
개발 환경 설정: Python, Node.js 등의 개발 언어와 환경을 설정합니다. 필요한 패키지들을 설치합니다.
2. 음성 인식 및 합성
음성 인식: Google Cloud Speech-to-Text, IBM Watson Speech to Text 등의 서비스를 사용하여 음성을 텍스트로 변환합니다.
음성 합성: Google Cloud Text-to-Speech, Amazon Polly 등의 서비스를 사용하여 텍스트를 음성으로 변환합니다.
3. 자연어 처리 및 대화 관리
OpenAI API 사용: ChatGPT 모델을 사용하여 자연어 처리를 수행합니다.
import openai
openai.api_key = 'your-api-key'
def get_chatgpt_response(prompt):
response = openai.Completion.create(
engine="gpt-4", # 또는 "gpt-3.5-turbo"
prompt=prompt,
max_tokens=150,
n=1,
stop=None,
temperature=0.9,
)
return response.choices[0].text.strip()
4. 사용자 인터페이스 개발
웹 애플리케이션: Flask, Django 등으로 웹 애플리케이션을 개발하거나 React, Vue.js 등을 사용하여 프론트엔드를 구현합니다.
모바일 애플리케이션: React Native, Flutter 등을 사용하여 모바일 애플리케이션을 개발합니다.
스마트 스피커 연동: Alexa Skills Kit, Google Actions 등을 사용하여 스마트 스피커와 연동합니다.
5. 통합 및 배포
음성 입력 및 출력 통합: 음성 인식 및 합성 모듈과 ChatGPT API를 통합하여 사용자 입력을 처리하고 응답을 생성합니다.
from flask import Flask, request, jsonify import openai import speech_recognition as sr from google.cloud import texttospeech app = Flask(__name__) openai.api_key = 'your-api-key' @app.route('/chat', methods=['POST']) def chat(): audio_file = request.files['audio'] recognizer = sr.Recognizer() with sr.AudioFile(audio_file) as source: audio = recognizer.record(source) text = recognizer.recognize_google(audio) response_text = get_chatgpt_response(text) client = texttospeech.TextToSpeechClient() synthesis_input = texttospeech.SynthesisInput(text=response_text) voice = texttospeech.VoiceSelectionParams(language_code="en-US", ssml_gender=texttospeech.SsmlVoiceGender.NEUTRAL) audio_config = texttospeech.AudioConfig(audio_encoding=texttospeech.AudioEncoding.MP3) response = client.synthesize_speech(input=synthesis_input, voice=voice, audio_config=audio_config) return response.audio_content, 200, {'Content-Type': 'audio/mp3'} def get_chatgpt_response(prompt): response = openai.Completion.create( engine="gpt-4", prompt=prompt, max_tokens=150, n=1, stop=None, temperature=0.9, ) return response.choices[0].text.strip() if __name__ == '__main__': app.run(host='0.0.0.0', port=5000)
6. 데이터 보안 및 개인정보 보호
HTTPS 사용: 서버 통신을 HTTPS로 암호화하여 데이터를 보호합니다.
사용자 데이터 보호: GDPR, HIPAA 등의 법규를 준수하여 사용자 데이터를 보호합니다.
7. 유지보수 및 개선
피드백 수집: 사용자 피드백을 수집하고 분석하여 서비스 개선에 반영합니다.
모델 업데이트: OpenAI의 최신 모델을 사용하여 지속적으로 챗봇의 성능을 개선합니다.
추가적인 고려사항
접근성: 노인 사용자를 고려한 접근성 기능을 제공해야 합니다. 예를 들어, 큰 글씨, 명확한 음성 안내, 간단한 UI 등이 필요합니다.
테스트: 다양한 시나리오에 대해 테스트를 실시하여 챗봇의 정확성과 안정성을 확인합니다.
이와 같은 과정을 통해 ChatGPT를 기반으로 한 음성 챗봇 서비스를 개발할 수 있습니다.
이렇게 전체적인 방향은 설정되었는데 검증도 필요하고, 앞으로 계속 실제 프로그래밍과 라이브러리를 설치하면서 구현하기로 합니다.
#11기문과생도AI