ChatGPT로 챗봇 만들기 feat. ChatGPT API Key

챗봇을 만들면 무엇이 좋을까요? 많은 비즈니스에서 고객 응대의 효율성을 높이고 반복적인 작업을 자동화하는데 AI 챗봇을 활용하고 있습니다 ChatGPT API를 통해 챗봇을 만드는 과정을 정말 알기 쉽게 단계별로 알려드리겠습니다.

챗봇 만들기 6단계 핵심 요약

챗봇 만들기 정말 어렵지 않습니다. 총 6단계로 구성되어 있으니 차근차근 따라 해보시기 바랍니다.

챗봇의 역할과 목표 정하기
다양한 API 비교하고 선택 하기
API Key 발급과 기본 설정하기
대화 흐름 설계하고 구현하기
API 통합과 최적화
챗봇 배포

챗봇의 역할과 목표 정하기

어떤 챗봇을 만들것인지가 가장 중요합니다. 챗봇을 통해 어떤 문제를 해결하고 싶으신가요? 아래는 AI 챗봇이 주로 활용되는 목적과 사례이니 참고하시길 바랍니다.

고객 지원 및 FAQ 자동화 챗봇
반복적인 질문 응대를 AI 챗봇으로 자동화하여 고객 응대를 할 수 있습니다. 특히 고객들이 자주 묻는 FAQ에 실시간으로 답변할 수 있어 편리합니다.
개인 비서
일정 관리와 같은 일상 업무를 지원하거나, 사용자 요청에 따라 개인 맞춤형 응답을 제공하는 개인 비서형 챗봇으로 활용할 수 있습니다.
추천 시스템 및 정보 제공
고객의 선호나 필요에 맞는 정보를 제공하거나, 특정 상황에서 추천 기능을 수행하는 챗봇도 많이 사용됩니다.

이런식으로 챗봇이 해결할 문제와 필요한 기능을 명확히 하시는게 좋습니다.

다양한 API 비교하고 선택 하기

챗봇을 만들기 위해 사용할 수 있는 API는 여러 가지가 있습니다. 제가 여러 API를 직접 사용해 본 경험을 바탕으로, 어떤 경우에 어떤 API가 적합한지 비교해 드리겠습니다.

API 선택 시 고려할 점

API를 선택할 때는 다음과 같은 요소들을 우선적으로 고려하는 것이 중요합니다:

대화의 자연스러움과 맥락 유지: 사용해보시면 ai별로 편차가 큽니다. 고객 지원이나 연속적인 대화가 필요한 경우, 대화 흐름과 맥락을 자연스럽게 이어갈 수 있는 API가 필요합니다.
설정의 간편함: 빠른 설정이 필요한 프로젝트라면 간단하게 시작할 수 있는 API를 선택하는 것이 좋습니다. 설정 과정이 짧고 직관적일수록 초보자나 비개발자도 쉽게 다룰 수 있어, 시간을 절약하고 빠르게 챗봇을 시작할 수 있습니다.
비용 관리: 챗봇을 운영할 때는 API 호출에 따라 비용이 발생합니다. 사용자 질문에 답하기 위해 AI가 요청을 처리하는데, 이때마다 비용이 청구됩니다.예상 사용량을 고려한 비용 절감 기능이 있는 API를 선택하는 것이 경제적이겠죠?
확장성: 고객 지원, FAQ, 개인 비서 등 다양한 목적에 맞게 유연하게 활용할 수 있는 API는 프로젝트에 따라 가치가 높아집니다.

다양한 API 비교

제가 사용해 본 주요 AI API들은 다음과 같습니다. 한눈에 보기 쉽게 정리 해드리겠습니다.

API	주요 특징	장점	단점
Dialogflow	Google의 AI API로, 다국어 지원과 자연어 처리에 강점	Google 클라우드와의 손쉬운 통합 가능	초기 설정이 다소 복잡하고 학습이 필요
Microsoft Bot Framework	Microsoft 서비스와 연동 가능	다양한 채널에서 운영 가능, 강력한 응답 기능	기술적 설정과 관리가 필요
Rasa	오픈소스 챗봇 플랫폼으로, 커스터마이징 및 자체 서버 운영 가능	데이터 보안이 중요한 경우 적합	서버 관리 필요, 설치 및 유지 관리 부담
ChatGPT API	GPT-4 모델로 자연스러운 대화 제공, 대화 맥락 유지 가능	빠른 설정, 대화 흐름 유지 기능, 유연한 활용성	사용량이 많을 경우 추가 비용 발생 가능

ChatGPT API를 쓰세요

위의 여러 API를 사용해 본 결과, 고객 응대나 FAQ 자동화, 개인 비서처럼 대화의 자연스러움이 중요한 경우에는 ChatGPT API가 적합했습니다. 대화의 자연스러움에서 gpt가 생각보다 많이 앞서 있었습니다.

또한, ChatGPT API는 유연하게 다양한 용도로 활용할 수 있어 고객 지원, FAQ, 정보 제공, 개인 비서 등 여러 목적에 따라 확장하기가 쉬웠습니다. 필요할 때마다 고객과 자연스럽게 이어지는 대화를 유지해 줘서, 특히 실시간 대화가 중요한 고객 지원 환경에서 매우 유용하다고 느꼈습니다. 대화 흐름이 유지되면서도 사용자의 다양한 요청에 유연하게 대응할 수 있는 것이 큰 장점입니다.

ChatGPT API 특징 요약

설정이 간단하고 빠르게 시작할 수 있음
자연스럽고 유연한 대화 흐름
다양한 용도에 유연하게 활용 가능

ChatGPT API Key 발급

API Key는 챗봇과 AI 사이의 연결고리 역할을 해서, AI가 요청에 따라 응답할 수 있게 해줍니다. 아래 단계들을 하나씩 따라 해봅시다.

1. OpenAI 사이트에 접속하기

웹 브라우저를 열고 OpenAI 웹사이트로 이동합니다.
계정이 없다면 가입(회원가입)을 진행합니다. 구글, 마이크로소프트 계정으로 간편하게 가입할 수 있습니다.
로그인 후, OpenAI 플랫폼의 메인 페이지로 이동합니다.

2. API Key 발급하기

메뉴에서 ‘API Keys’로 이동합니다. 메뉴가 보이지 않으면 화면 오른쪽 상단의 프로필 아이콘을 클릭하면 메뉴가 나타납니다.
‘Create new secret key’ 버튼을 클릭합니다.
새로운 API Key가 생성되면, 해당 키를 화면에 보여줍니다. ‘복사(copy)’ 버튼을 눌러 API Key를 복사합니다.

주의: API Key는 한 번 생성하면 다시 볼 수 없으니 안전한 곳에 저장해 두세요. 노트 앱이나 비공개 메모장에 보관하는 것을 추천합니다.

대화 흐름 설계하고 구현하기

1. 대화 흐름 설계

대화 흐름이란 사용자가 어떤 질문을 하면 챗봇이 어떤 방식으로 답변하고 대화를 이어가야 할지 미리 계획하는 것을 의미합니다.

대화 흐름 설계 방법

챗봇의 목적 정의: 챗봇이 고객 지원, FAQ 응답, 개인 비서 등 어떤 역할을 수행할지 구체적으로 정합니다.
주요 시나리오 작성: 예상되는 사용자 질문과 챗봇의 답변을 시나리오 형식으로 작성합니다.
대화의 시작, 주요 분기점, 종료 조건 설정: 챗봇이 어떤 메시지로 대화를 시작할지, 대화 중 특정 상황에서 어떻게 분기할지 등을 설계합니다.

2. 개발 환경 설정

개발 환경이란 코드를 작성하고 실행할 수 있는 도구와 설정을 말합니다. OpenAI API는 Python 프로그래밍 언어와 더 잘 호환되지만 JavaScript와 같은 다른 언어도 지원할 수 있습니다. 저희는 파이썬으로 설정 하겠습니다.

개발 환경 설정 방법

Python 설치 확인: 터미널에 python --version을 입력해 Python 버전을 확인합니다. 권장 버전은 3.7 이상입니다.
필요한 라이브러리 설치: 터미널에 아래 명령어를 입력해 OpenAI API를 사용하기 위한 openai 패키지를 설치합니다.
pip install openai requests

3. API 키 설정

API 키는 사용자가 AI 모델과 통신할 수 있도록 인증해 주는 “비밀번호” 같은 역할을 합니다. OpenAI에서 제공하는 API 키를 통해 ChatGPT 모델을 사용할 수 있습니다. API 키를 안전하게 보관하는 것이 중요합니다.

안전하게 저장하기

환경 변수로 설정하기: 보안을 위해 API 키를 코드에 직접 입력하기보다는 환경 변수로 설정해 두면 안전하게 관리할 수 있습니다. 이 방법은 키가 코드 외부에 저장되므로, 해킹 위험을 줄여줍니다.
환경 변수 설정 방법 안내: Windows, MacOS/Linux 사용자별 환경 변수 설정 방법을 세부적으로 안내하면 도움이 됩니다.

TIP: 환경 변수는 컴퓨터 안에 있는 특별한 보관함 같은 거예요. 이렇게 환경 변수에 정보를 넣어 두면, 프로그램이 이 정보를 가져다 쓸 수 있어서 안전하게 정보를 보호할 수 있어요.

4. 기본 코드 구조 작성

아래 코드는 ChatGPT API를 호출하여 사용자 질문에 응답하는 간단한 기본 코드 구조입니다.

import openai
import os

# API 키 설정
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

# 챗봇과 대화하는 함수 정의
def chat_with_gpt(messages):
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-4",
        messages=messages
    )
    return response.choices[0].message['content']

5. 대화 흐름 구현: 대화 기록 관리 및 연속 대화 설정

대화 기록 관리는 사용자가 이전에 했던 질문과 챗봇의 답변을 계속 저장해 두는 것입니다. 이를 통해 챗봇이 대화의 맥락을 이해하고 일관성 있는 응답을 할 수 있습니다.

기본 대화 흐름 구현 코드

conversation = []
conversation.append({"role": "system", "content": "안녕하세요, 무엇을 도와드릴까요?"})

6. 오류 처리 및 예외 상황 관리

API 호출 중 오류가 발생할 수 있으므로, 오류 처리를 통해 사용자가 오류 상황을 이해할 수 있도록 안내 메시지를 제공합니다.

def chat_with_gpt(messages):
    try:
        response = openai.ChatCompletion.create(
            model="gpt-4",
            messages=messages
        )
        return response.choices[0].message['content']
    except openai.error.OpenAIError:
        return "오류가 발생했습니다. 잠시 후 다시 시도해 주세요."

7. 특정 요청에 대한 대화 흐름 제어

사용자가 특정 질문을 했을 때 정해진 답변을 제공하는 코드입니다. 예를 들어, “반품”이라는 단어가 포함된 질문에 대한 특별한 답변을 준비할 수 있습니다.

def handle_specific_query(query):
    if "주문 상태" in query:
        return "주문 상태를 확인하려면 주문 번호를 알려주세요."
    elif "반품" in query:
        return "반품 절차에 대해 안내해 드리겠습니다. 먼저..."
    return None

8. 응답 품질 향상 및 대화 톤 조절

응답 품질과 톤 조절을 통해 챗봇의 응답 스타일을 맞춤화할 수 있습니다. max_tokens로 응답의 길이를 조절하고, temperature로 창의성을 조절합니다.

def chat_with_gpt(messages):
    try:
        response = openai.ChatCompletion.create(
            model="gpt-4",
            messages=messages,
            max_tokens=100,
            temperature=0.7
        )
        return response.choices[0].message['content']
    except openai.error.OpenAIError:
        return "오류가 발생했습니다. 잠시 후 다시 시도해 주세요."

API 통합과 최적화

API 통합은 챗봇이 외부 시스템과 연결되어 데이터를 주고받을 수 있도록 하는 과정입니다. 예를 들어, 고객 정보가 담긴 데이터베이스와 연결하거나, 결제 시스템과 연동하는 작업이 포함됩니다. 이 작업은 챗봇이 더 유용하고 실질적인 기능을 제공하는 데 필수적입니다.

API 통합 방법

데이터베이스와 연결:
- 사용자 데이터를 저장하거나 검색할 수 있도록 데이터베이스와 연동합니다.
- 예: MongoDB, MySQL, Firebase 등을 사용할 수 있습니다.
외부 API 호출:
- 외부 API를 호출하여 날씨 정보, 배송 상태 등 실시간 데이터를 가져옵니다.
- 예: requests 라이브러리를 사용한 API 호출 코드: import requests response = requests.get("https://api.weatherapi.com/v1/current.json", params={ "key": "API_KEY", "q": "Seoul" }) print(response.json())
플랫폼 통합:
- 챗봇을 웹사이트, 모바일 앱, 또는 소셜 미디어 플랫폼(Facebook Messenger, WhatsApp 등)과 통합합니다.
- 소셜 미디어 API를 활용해 실시간 대화 기능을 추가합니다.

TIP: API 통합이 왜 필요한이유: 챗봇이 다른 서비스와 연결되면 날씨, 사용자 정보, 주문 상태 등을 실시간으로 불러올 수 있어 챗봇의 기능이 더 다양해지고 실용적이 됩니다.

최적화 기법

캐싱 사용: 동일한 요청에 대해 API를 반복 호출하지 않도록 결과를 캐싱하여 비용과 시간을 줄입니다.
요청 수 제한: 필요하지 않은 호출을 줄이고, 한 번에 필요한 데이터만 가져오도록 API 요청을 설계합니다.
응답 데이터 압축: 데이터 크기를 줄여 전송 속도를 높이고 비용을 절감합니다.

TIP: 캐싱이란?: 동일한 데이터 요청에 대해 여러 번 API를 호출하지 않도록, 이전 응답을 저장해 두었다가 사용하는 것입니다. 이렇게 하면 비용을 절감하고 응답 속도가 빨라져 사용자 경험이 향상됩니다.

챗봇 배포

챗봇을 사용자와 실제로 연결하려면, 적절한 배포 환경이 필요합니다.

1) 웹사이트에 배포

챗봇을 웹사이트에 통합하려면, HTML/JavaScript를 사용하여 챗봇 UI와 백엔드를 연결합니다.
예제:

&lt;iframe src="https://your-chatbot-url.com" width="400" height="500"&gt;&lt;/iframe&gt;

TIP: 웹사이트에 배포 시 주의점: 챗봇을 iframe을 통해 웹사이트에 배포할 때는 반응형 디자인을 고려해 크기를 설정하면 모바일에서도 보기 좋게 표시됩니다.

2) 클라우드 서버에 배포

AWS, Google Cloud, Heroku 같은 클라우드 서비스를 사용해 챗봇을 배포합니다.
예: AWS Lambda를 사용한 서버리스 배포.

TIP: 서버리스(Serverless)란?: 챗봇을 위한 서버를 직접 운영하지 않고, 클라우드 서비스(AWS Lambda 등)를 통해 자동으로 실행되는 환경입니다. 서버 관리 부담이 줄어들고, 사용한 만큼만 요금이 청구되는 유연한 배포 방식입니다.

3) 모바일 앱에 통합

챗봇을 모바일 앱(Android/iOS)에 연결하여 앱 내 채팅 기능을 제공합니다.

배포 후 모니터링

사용자 피드백 수집: 배포 후 사용자 피드백을 통해 문제점을 개선합니다.
성능 모니터링 도구 사용: Google Analytics, AWS CloudWatch 등을 사용해 챗봇의 트래픽과 성능을 확인합니다.