🔥2편: "GPTs와 Dify의 만남" - 전문 AI 도구로 업그레이드하기
새로운 도전 : 전문성과 일관성 확보
1편에서 다룬 ChatGPT의 한계를 극복하기 위해, 두 번째 주부터는 더 전문적인 AI 도구들을 도입하기 시작했습니다. 특히 일관성과 전문성 두 마리 토끼를 모두 잡기 위한 여정이었습니다.
🍀GPTs: 운세 전문가 만들기
운픽 전용 GPTs 개발
첫 번째로 도입한 것은 OpenAI의 GPTs였습니다. 운세 분야의 전문성을 갖춘 AI를 만들기 위해 다음과 같이 설계했습니다:
1. 지식 베이스 구축
사주명리학 기초 이론 및 계산법
자미두수 궁위별 해석
서양 점성학 하우스 시스템
기문둔갑 구궁팔괘 이론
2. 전문 프롬프트 엔지니어링
당신은 운픽의 전문 운세 분석가입니다.
다음 4가지 운세 체계를 종합하여 정확한 수치를 계산하세요:
1. 사주명리 (40% 가중치): 오행 균형도 기반 0-100점
2. 자미두수 (25% 가중치): 주요 궁위 길흉 기반 0-100점
3. 점성학 (20% 가중치): 주요 행성 배치 기반 0-100점
4. 기문둔갑 (15% 가중치): 용신 관계 기반 0-100점
최종 운세지수 = (사주명리×0.4) + (자미두수×0.25) + (점성학×0.2) + (기문둔갑×0.15)
3. 실전 테스트와 문제 발견
GPTs를 실제로 사용해보니 몇 가지 문제가 발견되었습니다:
장점:
전문적인 운세 해석
다양한 운세 체계 통합 분석
자연스러운 한국어 표현
문제점:
여전한 일관성 문제 (±10-15% 변동)
계산 과정의 불투명성
응답 시간의 불안정성
비용 부담 (API 호출당 $0.02-0.04)
🍎Dify 도입: 게임 체인저의 등장
GPTs의 한계를 경험한 후, Dify를 발견했습니다. Dify는 LLM 애플리케이션 개발 플랫폼으로, 다음과 같은 강점이 있었습니다:
Dify의 핵심 장점:
워크플로우 기반 설계: 단계별 로직 구성 가능
Rule-based + AI 하이브리드: 일관성과 유연성 동시 확보
Knowledge Base: 구조화된 지식 관리
비용 효율성: 무료 플랜으로도 충분한 성능
🎾하이브리드 시스템 구축 - [실패했지만 다시 한번 도전예정]
최종 아키텍처 설계:
사용자 입력
↓
Dify 워크플로우 시작
↓
1단계: 바이탈 에너지 계산 (Rule-based)
2단계: GPTs API 호출 (운세 4개 지수)
3단계: 종합 운력지수 계산 (Rule-based)
4단계: K-아로마 매칭 (Knowledge Base)
5단계: 리추얼 콘텐츠 생성 (AI)
↓
통합 결과 출력
각 단계별 상세 설계:
1단계: 바이탈 에너지 계산
# Dify 내 Rule-based 계산
바이탈_에너지 = (기분_점수 × 0.25) + (에너지_점수 × 0.25) +
(수면_점수 × 0.25) + (스트레스_점수 × 0.25)
# 정규화 (0-100)
바이탈_에너지_정규화 = min(100, max(0, 바이탈_에너지))
2단계: GPTs 연동
{
"api_call": "GPTs_woonpick",
"input": {
"birth_info": "생년월일시",
"current_time": "현재시간",
"analysis_type": "comprehensive"
},
"output": {
"saju": "0-100 score",
"jamidosu": "0-100 score",
"astrology": "0-100 score",
"gimon": "0-100 score"
}
}
3단계: 최종 운력지수 계산
운세_지수 = (사주×0.4) + (자미두수×0.25) + (점성학×0.2) + (기문둔갑×0.15)
종합_운력지수 = (바이탈_에너지 × 0.7) + (운세_지수 × 0.3)
❤️Knowledge Base 구축: K-아로마 매칭 시스템
Dify의 Knowledge Base를 활용해 체계적인 아로마 매칭 시스템을 구축했습니다:
아로마 7종 매핑 테이블:
운력지수 범위
추천 아로마
효과
리추얼 키워드
90-100
매화
완성, 성취감
"절정의 운을 유지하세요"
80-89
작약
우아함, 안정
"균형 잡힌 에너지로"
70-79
감귤꽃
활력, 희망
"상쾌한 기운을 받으세요"
60-69
솔잎
정화, 집중
"마음을 정화하는 시간"
50-59
자소엽
진정, 평온
"내면의 평화를 찾으세요"
40-49
청엽쑥
보호, 회복
"에너지를 충전하세요"
0-39
동백꽃
희망, 재생
"새로운 시작을 준비하세요"
💊성능 비교: Before vs After
GPTs Only (1차 시스템)
일관성: ±15-20% 변동
응답시간: 15-30초
월 비용: $80-120
투명성: 낮음
Dify + GPTs 하이브리드 (2차 시스템)
일관성: ±2-3% 변동
응답시간: 8-12초
월 비용: $20-35
투명성: 높음
🎈실제 구현 과정에서의 도전
1. API 연동 최적화
// Dify 워크플로우 내 GPTs 호출 최적화
async function callGPTsAPI(userData) {
try {
const response = await fetch(GPTs_ENDPOINT, {
method: 'POST',
headers: {
'Authorization': Bearer ${API_KEY},
'Content-Type': 'application/json'
},
body: JSON.stringify({
messages: formatPrompt(userData),
max_tokens: 500,
temperature: 0.1 // 일관성을 위해 낮게 설정
})
});
return parseResponse(response);
} catch (error) {
return fallbackCalculation(userData); // 백업 시스템
}
}
2. 에러 핸들링 시스템
GPTs API 장애 시 Rule-based 백업 계산
네트워크 타임아웃 처리
결과 검증 로직 (0-100 범위 체크)
3. 성능 모니터링
# 시스템 성능 추적
metrics = {
"api_success_rate": 98.5,
"avg_response_time": 10.2,
"consistency_score": 97.8,
"user_satisfaction": 4.6
}
✳️사용자 경험 개선
Before (GPTs Only):
사용자: 설문 작성 → 15-30초 대기 → 결과 확인
만족도: 3.2/5.0 (일관성 부족으로 인한 불신)
After (Dify Hybrid):
사용자: 설문 작성 → 8-12초 대기 → 일관된 결과 확인
만족도: 4.6/5.0 (신뢰성과 속도 향상)
❇️학습과 인사이트
기술적 학습:
AI 도구의 적재적소 활용: 각 도구의 강점을 살린 하이브리드 접근
일관성 vs 창의성: 서비스 특성에 맞는 균형점 찾기
비용 최적화: 무료/저비용 도구의 창의적 활용
비즈니스적 인사이트:
기술 선택의 중요성: 도구 선택이 서비스 품질을 좌우
사용자 신뢰도: 일관성이 혁신성보다 중요할 수 있음
확장성 고려: 초기부터 확장 가능한 아키텍처 설계
✅다음 단계 예고
2편에서는 AI 엔진의 고도화를 다뤘습니다. 3편에서는 이 시스템을 완전 자동화하고, 실제 사용자들과 만나기 위한 자동화 시스템 구축과 커뮤니티 런칭 과정을 다루겠습니다.
Make.com을 활용한 엔드투엔드 자동화, 카카오톡 채널 구축, 그리고 첫 번째 실제 사용자들의 반응까지. 기대해 주세요!
"혁신은 최신 기술을 쓰는 것이 아니라, 적절한 기술을 적절히 조합하는 것이다."