✅ 1. 노코드(No-code) 툴로 쉽게 만들기
코딩 몰라도 가능! 빠르고 직관적으로 챗봇 구축
💡 대표 플랫폼:
플랫폼특징
| ChatGPT (Custom GPT) | 프롬프트 + 파일만으로 나만의 GPT 만들기 (UI 쉬움) |
| Botpress | 워크플로우 기반 챗봇 빌더 (FAQ/폼 처리에 강함) |
| Voiceflow | 음성/텍스트 챗봇 제작 가능 (UX 설계에 특화) |
| Landbot | 웹사이트용 챗봇 쉽게 만들 수 있음 |
| ManyChat | 인스타그램/카카오/페북 메시지 자동화에 특화 |
🛠️ 만드는 절차 예시 (ChatGPT Custom GPT 기준)
- GPT 만들기 클릭
- 이름, 프로필 이미지 설정
- "이 챗봇이 어떤 역할을 할지" 설명 입력
- 프롬프트 예시 or 파일 업로드 (참고 문서, FAQ 등)
- 테스트 → 저장 & 공유!
👉 예: “쇼핑몰 고객 응대용 GPT”
- 역할: 교환/환불, 배송 문의 처리
- 파일: FAQ PDF, 정책 문서 업로드
- 구체 프롬프트: “모든 답변은 정중하게, 고객의 감정도 고려해서 답변해줘.”
✅ 2. 프로그래밍으로 커스텀 AI 챗봇 만들기
더 유연하게, 더 깊이 있게 만들고 싶을 때!
🔧 필요한 구성요소:
요소설명
| Frontend | 웹 UI (React, HTML 등) |
| Backend | 대화 흐름 처리 (Python/Node.js 등) |
| LLM API | GPT API (OpenAI, Claude, Gemini 등) |
| DB/Storage | 사용자 정보, 대화 기록 저장 (Firebase, Supabase 등) |
| Context memory | 장기기억, 사용자 맞춤화 처리 (LangChain, RAG 등) |
🛠️ 만드는 흐름 예시:
- OpenAI API 키 발급
- 백엔드에서 사용자 입력 → GPT API 호출 → 응답 출력
- 필요 시 문서 기반 검색 추가 (RAG: Retrieval Augmented Generation)
- UI 구성 → 챗 인터페이스 연결
- 사용자 기억, 인증, UI 요소 등 추가로 확장
💡 예: 파이썬 + Flask + OpenAI API + Pinecone (문서 검색) 조합으로 전문가형 AI 상담 챗봇 제작 가능
🎯 만들기 전 생각해봐야 할 핵심 3가지
- 이 챗봇이 누구를 도와줄까? (고객, 팀원, 사용자?)
- 어떤 기능이 꼭 필요할까? (질문 답변, 문서 찾기, 예약 처리 등)
- 어떤 데이터를 기반으로 대답하게 할까? (내가 제공할 문서/FAQ/웹사이트 등)
📦 보너스: 예시 아이디어
- 📚 자기소개서 첨삭 AI
- 🛍️ 쇼핑몰 상품 추천 챗봇
- 🏥 병원 예약 도우미
- 🎨 이미지/로고 아이디어 제안 봇
- 🧘 멘탈케어 챗봇 (명상, 위로, 피드백 제공)
🧪 만들 챗봇: “업무 도우미 GPT”
문서 요약, 일정 정리, 아이디어 브레인스토밍 등을 도와주는 AI
✅ 준비물
- Python 3.x 설치
- OpenAI API 키 발급
- 아래 라이브러리 설치:
bash
복사편집
pip install openai streamlit python-dotenv
📁 폴더 구조 예시
bash
복사편집
ai-assistant-bot/ │ ├── app.py # Streamlit 웹 앱 ├── .env # OpenAI API 키 저장
🔐 1. .env 파일 만들기
env
복사편집
OPENAI_API_KEY=sk-xxxxxxx # OpenAI에서 받은 키 입력
🧠 2. app.py 작성 (챗봇 본체)
python
복사편집
import streamlit as st import openai from dotenv import load_dotenv import os # 환경변수 로드 load_dotenv() openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY") st.set_page_config(page_title="AI 업무 도우미", page_icon="🤖") st.title("🤖 AI 업무 도우미") # 사용자 입력 받기 user_input = st.text_area("무엇을 도와드릴까요?", height=150) if st.button("답변 받기") and user_input: with st.spinner("AI가 생각 중입니다..."): response = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-4", # gpt-3.5-turbo도 가능 messages=[ {"role": "system", "content": "당신은 업무를 도와주는 친절한 AI 비서입니다."}, {"role": "user", "content": user_input} ], temperature=0.7, max_tokens=800 ) st.success("🧠 AI의 답변") st.write(response['choices'][0]['message']['content'])
🚀 3. 실행해보기
터미널에서 아래 명령어 입력:
bash
복사편집
streamlit run app.py
👉 브라우저에 자동으로 챗봇이 열립니다!
예시 프롬프트:
- "내일 있을 회의 주제를 정리해줘"
- "프로젝트 아이디어 3개만 브레인스토밍 해줘"
- "아래 문장을 요약해줘: …"
💡 확장 아이디어
- 🔍 문서 업로드 → 자동 요약 기능 추가
- 🔔 일정 캘린더 연동 (Google Calendar API)
- 🧠 사용자별 기억 (대화 내용 저장)
- 🎨 UI 꾸미기 (Streamlit Components or Tailwind + React)
📌 마무리 팁
- GPT-4는 정밀한 작업에 강하고,
- GPT-3.5는 속도/가격 면에서 효율적이에요.