소개
제가 하고 싶은 비즈니스 중의 일부분인 타로상담 관련하여, AI 챗봇을 만들어 보고 싶어요.
진행 방법
이 부분은 아직 잘 모르겠어서, 지피티에게 물어봤어요.
지피티의 가이드에 따라 한번 진행해보려고 합니다.
지피티와 대화 해보니, 카카오톡으로 구현할 수 있다고 알려주네요. 그리고 페이스북 메신저도 가능하다고 합니다.
그래서 우선 국내용으로 카카오톡을 시도해보고, 외화 벌이 용으로 페이스북 메신저도 해볼까 합니다 😁
## Prompt:
그럼 우선 국내. 카톡에서 시작하려면 뭘 해야하지?
## Response:
국내에서 카카오톡 챗봇을 시작하려면 다음 단계를 따라가시면 됩니다:
### 1\. **카카오톡 비즈니스 계정 개설**
* **카카오 for 비즈니스**에 가입하여 비즈니스 계정을 만들어야 합니다.
* 이후, **카카오톡 플러스친구** 또는 **채널**을 개설하면 됩니다. 이 계정이 챗봇을 운영하는 공식 계정이 됩니다.
### 2\. **카카오톡 오픈빌더 설정**
* **카카오톡 오픈빌더**([https://i.kakao.com/openbuilder/)에]() 접속해 챗봇을 설정할 수 있습니다.
* 오픈빌더는 비즈니스 계정에 연결할 수 있고, 챗봇을 단계별로 설정하는 GUI를 제공합니다.
* 대화 흐름, 버튼, 메시지 등을 시각적으로 설정할 수 있어 타로 카드 리딩과 같은 기능을 구성하기 좋습니다.
### 3\. **타로 카드 데이터베이스 구축 및 챗봇 로직 설정**
* 타로 카드 78장의 의미와 정방향/역방향 해석을 **오픈빌더 대화 흐름**에 맞춰 설정합니다.
* 예를 들어, 사용자가 질문을 입력하면 타로 카드를 랜덤으로 선택해 해석을 제공하는 방식으로 로직을 설정합니다.
### 4\. **유료 서비스 연동**
* 카카오톡 오픈빌더에서는 **카카오페이**를 통해 결제를 연동할 수 있습니다.
* 기본 리딩은 무료로 제공하고, 더 깊은 분석이나 추가 질문에 대한 유료 서비스를 제안할 수 있습니다.
* 이를 위해 카카오페이 API 또는 카카오톡의 결제 기능을 활용해 결제 창을 띄우고, 결제 완료 후 결과를 제공하도록 설정합니다.
### 5\. **테스트 및 피드백**
* 챗봇 설정이 끝나면 오픈빌더에서 제공하는 **테스트 기능**으로 챗봇을 점검하고, 오류를 수정합니다.
* 친구와 함께 테스트해 보면서 대화 흐름과 해석이 자연스러운지 확인해보세요.
### 6\. **홍보 및 운영 시작**
* 챗봇이 완성되면 플러스친구나 채널을 **홍보**하여 사용자들에게 알립니다.
* 마케팅 전략을 활용해 타로에 관심 있는 사용자들을 타겟팅하여 유입을 늘려보세요.
이 과정으로 카카오톡 기반 타로 리딩 챗봇을 시작할 수 있습니다.ai 연동 부분에 대해 물었고, 그 중에 가장 효과적인 방법을 추천해달라고 했습니다.
그리고 진행 방법에 대해 상세히 알려달라고 했습니다.
### **Step 1: 카카오톡 비즈니스 계정 및 플러스친구 개설**
1. [카카오 for 비즈니스]()에 가입하고 \*\*카카오톡 채널(플러스친구)\*\*을 만듭니다.
2. 채널의 이름, 프로필 사진, 소개글을 설정하고, **채널 ID**를 확보해 둡니다. 나중에 챗봇을 이 채널에 연결하게 됩니다.
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### **Step 2: 카카오톡 오픈빌더 시작하기**
1. [카카오 i 오픈빌더]()에 접속합니다.
2. 카카오 비즈니스 계정으로 로그인하고 **새로운 챗봇 프로젝트**를 만듭니다.
3. 오픈빌더에서 챗봇의 기본적인 **대화 흐름**을 설정합니다. 예를 들어, 간단한 인사말이나 타로 리딩을 위한 질문을 받을 수 있는 흐름을 만듭니다.
4. **시작 메시지**와 사용자에게 필요한 버튼이나 입력 형태 등을 설정하여, 기본적인 대화 구조를 설계합니다.
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### **Step 3: AI 서버 준비하기**
카카오톡 오픈빌더는 AI 기능을 직접 내장하지 않으므로, 외부 AI 모델을 연결할 서버가 필요합니다. **GPT 모델**을 활용한 AI 서버를 예시로 설명드리겠습니다.
1. **서버 환경 설정**: 파이썬과 Flask(간단한 웹 서버를 만드는 라이브러리)를 이용하여 서버를 구축할 수 있습니다.
* 서버는 **AWS Lambda** 같은 서버리스 옵션으로도 가능하지만, 초보자분께는 일반적인 Flask 서버로 시작하는 것이 좋습니다.
2. **파이썬 설치**: 컴퓨터에 파이썬을 설치하고, `Flask`와 `requests` 라이브러리를 설치합니다.
```bash
bash코드 복사pip install Flask requests
```
3. **서버 코드 작성**: 서버 코드에서는 사용자가 보낸 질문을 받아, 타로 리딩 결과를 생성해 응답하는 방식입니다.
```python
python코드 복사from flask import Flask, request, jsonify
import random # 타로 카드를 랜덤으로 뽑기 위한 모듈
app = Flask(__name__)
# 타로 카드 데이터 예시 (카드 이름 및 해석)
tarot_cards = [
{"name": "The Fool", "meaning": "새로운 시작, 모험"},
{"name": "The Magician", "meaning": "능력 발휘, 창의력"},
# 다른 카드도 추가하세요.
]
# AI 리딩 기능
@app.route('/get_tarot', methods=['POST'])
def get_tarot():
question = request.json.get('question')
card = random.choice(tarot_cards) # 카드 중 하나를 랜덤으로 뽑음
return jsonify({
"card": card["name"],
"meaning": card["meaning"]
})
if __name__ == '__main__':
app.run(port=5000)
```
* 이 코드는 질문이 들어오면 카드 하나를 랜덤으로 뽑아 응답합니다.
* 서버를 실행하려면, 위 코드를 파이썬 파일(`app.py`)로 저장하고 터미널에서 `python app.py`로 실행합니다.
---
### **Step 4: 카카오 오픈빌더와 AI 서버 연동하기**
1. **API 주소 확보**: 서버를 클라우드 서버(AWS, Heroku 등)에 배포해야 카카오 오픈빌더와 연결할 수 있습니다.
* 간단한 배포를 원하시면, [Heroku](https://www.heroku.com/)를 추천합니다. (가입 후 서버 배포 방법에 대한 가이드가 제공됩니다.)
2. **오픈빌더에서 외부 API 연동하기**:
* 오픈빌더에서 **블록**을 하나 추가하여, 외부 API 호출 기능을 설정합니다.
* **API 블록 설정**: 예를 들어 `/get_tarot` 경로를 호출하도록 설정합니다.
* **API 요청 방식**: POST로 설정하고, 사용자의 질문을 JSON 형식으로 전달합니다.
예시:
```json
json코드 복사{
"question": "{{사용자의 입력값}}"
}
```
3. **응답 처리**: AI 서버가 응답한 JSON 데이터를 받아, 타로 리딩 결과를 사용자에게 보여줍니다.
* 예를 들어, 오픈빌더의 대화 블록에서 `"{{응답.card}}" - {{응답.meaning}}` 형식으로 표시하도록 설정하면, 뽑힌 카드 이름과 해석이 출력됩니다.
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### **Step 5: 테스트 및 배포**
1. 오픈빌더에서 챗봇 테스트 기능을 이용해 사용자 질문에 대해 AI 서버가 제대로 응답하는지 확인합니다.
2. 이상이 없으면 챗봇을 배포하고, **카카오톡 채널**에 연결하여 실제 운영을 시작합니다.
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이렇게 하면 카카오톡 챗봇과 AI 모델을 연동한 타로 리딩 서비스를 제공할 수 있습니다.ai에게 따로 학습을 시켜서 적용하는 방식에 대해 물었습니다. 그래야 차별화가 있을테니까요.
## Prompt:
그럼 학습시킨 ai를 적용하는 방법 알려줘. gpt를 기반으로, 어디서 어떻게 학습시키고, 그걸 어떻게 타로상담 봇에게 적용시키는지.
## Response:
GPT 기반의 AI를 타로 리딩 챗봇에 맞게 학습시키고 적용하는 과정은 다음과 같은 단계로 진행할 수 있습니다. 타로 카드의 다양한 해석과 질문 유형을 학습한 AI를 만들기 위해 OpenAI의 API를 사용하여 맞춤형 타로 리딩 모델을 구축하는 방법을 소개해드릴게요.
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### **Step 1: OpenAI API 키 발급**
1. OpenAI API를 사용해 GPT 모델을 학습시키려면, [OpenAI 웹사이트](https://platform.openai.com/)에서 계정을 생성하고 API 키를 발급받아야 합니다.
2. 발급받은 API 키를 안전한 곳에 저장해 두세요. 이 키를 통해 챗봇이 OpenAI 모델을 호출해 응답을 받을 수 있습니다.
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### **Step 2: 타로 카드 데이터 준비**
1. **타로 카드 정보 정리**: 각 타로 카드(78장)의 정방향/역방향 의미와 해석을 정리한 데이터베이스를 만듭니다. 카드마다 상황에 맞춘 해석이 필요하므로, 예를 들어 **사랑, 재정, 건강, 경력** 같은 테마별 해석을 추가로 포함할 수 있습니다.
2. **질문-응답 예시 작성**: 모델이 다양한 질문에 맞춤형으로 답변할 수 있도록, 자주 묻는 질문 예시와 이에 대한 해석을 준비합니다.
* 예: “이번 달 사랑 운세가 궁금해요” → “The Lovers 카드가 나왔습니다. 현재 관계에 사랑과 화합의 에너지가 가득합니다.”
* 여러 질문 유형에 맞춘 응답 패턴을 포함하여 데이터셋을 구성하는 것이 좋습니다.
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### **Step 3: OpenAI API로 GPT 모델에 타로 리딩 학습시키기**
1. **Fine-Tuning 준비**: OpenAI에서는 모델에 특정한 태스크(예: 타로 리딩) 맞춤형으로 응답하도록 학습시킬 수 있는 **Fine-Tuning 기능**을 제공합니다.
2. **데이터셋 준비**: OpenAI의 Fine-Tuning 요구사항에 맞게 데이터를 포맷합니다. CSV 또는 JSON 형식으로 각 질문에 맞는 카드와 해석을 포함한 예시를 만들고, 이를 업로드합니다.
예시 데이터 구조 (JSONL 파일 형태):
```json
json코드 복사{"prompt": "이번 달 사랑 운세는?", "completion": "The Lovers 카드가 나왔습니다. 사랑과 화합의 기운이 감돕니다."}
{"prompt": "건강에 대한 조언을 주세요", "completion": "The Temperance 카드가 나왔습니다. 균형과 절제를 유지하세요."}
```
3. **Fine-Tuning 실행**: OpenAI API에서 Fine-Tuning 요청을 실행해 원하는 응답 패턴을 갖춘 GPT 모델을 학습시킵니다.
* `openai api fine_tunes.create` 명령어를 사용해 학습을 시작할 수 있습니다.
* Fine-Tuning이 완료되면 고유한 **모델 ID**가 생성되며, 이후 이 모델 ID를 사용해 학습된 GPT 모델을 호출할 수 있습니다.
---
### **Step 4: 타로 리딩 챗봇에 GPT 모델 연동**
1. **카카오 오픈빌더에서 외부 API 호출 설정**: 오픈빌더에서 챗봇의 외부 API를 호출하는 기능을 사용하여, Fine-Tuning 된 GPT 모델을 호출하도록 설정합니다.
2. **API 호출 코드 작성**: Fine-Tuning 된 GPT 모델에 질문을 보내고 응답을 받는 코드를 작성합니다. 예를 들어, Flask 서버에서 질문을 받아 OpenAI API로 전달하고 응답을 반환하는 방식으로 구성할 수 있습니다.
```python
python코드 복사import openai
from flask import Flask, request, jsonify
app = Flask(__name__)
openai.api_key = 'YOUR_OPENAI_API_KEY'
@app.route('/tarot_reading', methods=['POST'])
def tarot_reading():
question = request.json.get('question')
response = openai.Completion.create(
model="your-fine-tuned-model-id", # Fine-Tuning 된 모델 ID 사용
prompt=question,
max_tokens=100
)
return jsonify({"reading": response.choices[0].text.strip()})
if __name__ == '__main__':
app.run(port=5000)
```
3. **카카오톡 오픈빌더에서 API 호출하기**:
* 오픈빌더에서 사용자 질문을 받아 `/tarot_reading` API를 호출하고, AI 모델이 생성한 타로 리딩 결과를 받아 사용자에게 출력하도록 설정합니다.
* API 호출과 응답 구성을 오픈빌더에서 블록으로 설정해 연결합니다.
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### **Step 5: 테스트 및 조정**
1. **테스트**: 사용자의 질문에 AI가 적절하게 타로 카드를 뽑고 해석을 제공하는지 테스트합니다.
2. **조정**: 응답이 너무 길거나 짧다면 `max_tokens`를 조정하거나, 모델 Fine-Tuning 데이터를 추가해 답변의 퀄리티를 개선합니다.
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이렇게 학습된 GPT 모델을 연동하면, 다양한 질문에 맞춰 적절한 타로 리딩을 생성할 수 있는 챗봇을 구현할 수 있습니다.아직, 지피티가 해준 답변이 다 맞는 것인지 검증하지 못했습니다.
배경 지식이 없어서, 실제 가능한 것인지 알지 못합니다. ^^;;
하지만, 왠지 될 것 같아서 매우 기대됩니다 ^^ 이번 스터디 기간 동안 구현해서 실제 유료 서비스로 런칭 할 수 있다면 좋겠습니다. 지금 타로 시즌이라 빨리 해보고 싶네요 ^^
추가 계획:
타로 카드 이미지도 ai로 새로 만들고(예전에 만들다 말았는데 이번 기회에 마무리 지어보고 싶습니다.
기존 타로 사이트는 질문/결과 로 끝났는데, 실제 상담하듯이 대화가 오갈 수 있는 ai타로 봇을 만들어보고 싶습니다. 질문에 따라 결과에 따라 추가 카드를 뽑는 방식 등도 추가할 수 있으면 좋겠다 싶습니다.
가능하다면, 건 별 결제 형태 외에, 구독 형태로도 발전 시킬 수 있으면 좋겠다 싶습니다.
결과와 배운 점
일단 지피티에게 물어보자. 🙂
카카오톡 챗봇을 만들고 결제 시스템까지 붙일 수 있다니!!!(진짜 되는건지 아직 모르겠,,,,)
