소개
시도하고자 했던 것 :
사용자가 사이트에 접속하여 질문 시
수집한 정보가 들어있는 DB에서 정보를 추출하고, 필요 시 인터넷에서 검색한 정보도 조합하여 답변.해당 답변을 다시 DB에 저장
이유 :
기존의 정보 뿐 아니라 DB에 최신의 정보를 계속해서 업데이트(검색 또는 직접 입력)하여
더 정확한 여행 정보를 얻을 수 있게테마(교통, 숙박 등)별 또는 지역별과 같이 어떤 정보, 지역, 날짜, 시간 등에 관심이 있는 지에 대한 정보 파악
위의 데이터를 토대로 많은 사람들이 관심이 있는 정보 추출
사용 툴 :
워크플로우(GPT 생성) :
1. 사용자 질문 수집
채팅 웹사이트 구축 (Bubble 사용)
채팅 인터페이스 개발: 사용자로부터 질문을 입력받을 수 있는 채팅 창을 구현합니다.
API 연결 설정: Bubble의 API Connector를 사용하여 외부 서비스(Make.com)로 데이터를 전송할 수 있도록 설정합니다.
2. 질문 데이터 전달
Make.com과의 연동
트리거 설정: Bubble에서 사용자가 질문을 제출하면 Make.com으로 HTTP 요청을 보내도록 설정합니다.
데이터 포맷: 질문 내용과 관련 메타데이터를 JSON 형태로 전달합니다.
3. 정보 수집 및 답변 생성
기존 데이터베이스 검색 (Airtable 활용)
키워드 매칭: 질문 내용에서 키워드를 추출하여 Airtable에서 관련 데이터를 검색합니다.
Airtable 모듈 설정: Make.com에서 Airtable과 연결하여 질문과 관련된 데이터를 조회합니다.
추가로 인터넷에서 정보를 검색해올 방법 구상 필요
GPT-4를 통한 답변 생성
OpenAI 모듈 설정: Make.com에서 OpenAI API를 사용하여 GPT-4o 모델을 호출합니다.
입력 데이터 구성: Airtable에서 가져온 데이터와 인터넷 검색 결과를 합쳐 GPT-4에 전달합니다.
답변 생성: GPT-4o가 최종 답변을 생성합니다.
4. 답변 검증 단계
LLM을 통한 자동 검증 (현재)
GPT-4를 활용한 검증: 생성된 답변의 정확성과 품질을 평가하도록 GPT-4에 요청합니다.
검증 피드백 처리: 검증 결과에 따라 답변을 수정하거나 그대로 진행합니다.
5. 사용자에게 답변 제공
6. 답변 데이터화 및 저장
Airtable에 답변 저장
데이터베이스 업데이트: 검증된 답변을 Airtable의 데이터베이스에 저장합니다.
데이터 정합성 유지: 중복 데이터를 확인하고 필요한 경우 업데이트합니다.
개선점 :
기초 여행 관련 데이터 수집 방법은?
답변을 생성하기 위한 DB 검색 데이터와 인터넷 검색 결과 데이터가 정확한 지에 검증이 필요
그래서 이 데이터를 어디에 활용할 것인가?
진행 방법
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결과와 배운 점
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