자신만의 AI를 만드는 방법: 초보자 가이드(2023)

자신만의 AI 비서나 챗봇을 만들고 싶은 데에는 여러 가지 이유가 있습니다. 아마도 저장된 정보에 빠르게 접근하기 위해 가상의 "두 번째 두뇌"를 만들고 싶을 수도 있습니다. 또는 웹사이트 방문자나 고객이 원하는 정보를 찾는 데 도움을 줄 수도 있습니다. 인생을 정리하는 데 도움이 되는 개인 AI를 원할 수도 있습니다. 동기에 관계없이 AI를 구축하는 것은 처음에 생각했던 것보다 쉬울 가능성이 높습니다.

이 기사에서는 쉽게 사용할 수 있는 기술을 사용하여 자신만의 AI 개인 비서 또는 챗봇을 만드는 방법을 보여줍니다. 프로젝트 규모가 충분히 작다면 무료로 할 수도 있습니다.

개인 AI 비서란 무엇인가요?

종종 우리는 자율주행차, 의료 발전, 알고리즘 거래 등 첨단 기술 환경의 AI를 생각합니다. 그러나 AI는 높은 R&D 예산을 가진 대기업에만 유용한 것이 아닙니다. 이는 개별화된 요구 사항을 충족하는 매우 유용한 도구가 될 수 있습니다. 이것이 바로 자신만의 개인 AI 비서를 만드는 일입니다.

개인용 AI는 여러분이 기꺼이 감당할 수 있는 만큼 구현하기가 복잡하거나 간단할 수 있습니다. 최소한 원하는 대로 작동하는 솔루션을 선택할 수 있습니다. 이는 AI가 특정 방식으로 사용자에게 응답하거나 대규모 LLM 및 AI 챗봇에서 사용할 수 없는 전문 지식을 가지고 있음을 의미할 수 있습니다.

AI의 기본

기본적으로 인공 지능(AI)은 인간의 인지 능력을 모방하여 기본적인 문제 해결 및 계획 수립부터 음성 인식 및 자연어 처리에 이르는 작업을 수행합니다. 이는 단순히 프로그래밍된 행동이 아니라 머신러닝을 통해 학습된 행동입니다. 일을 단순화하기 위해 AI에는 두 가지 필수 구성 요소가 있습니다.

1. 데이터(단어, 이미지 등의 형태)
2. 알고리즘

AI 알고리즘은 잘 완료되면 특정 계산 작업을 부여하도록 설계된 고급 기능입니다. 이는 시스템이 결과를 인식하고 해당 계산에 합격 또는 실패를 적용할 수 있는 기계 학습을 통해 수행됩니다(그렇지 않으면 인간은 AI를 교육하기 위해 수십억 개의 라우팅 작업을 모니터링하고 응답해야 합니다).

AI에는 패턴을 그릴 수 있을 만큼 일관적인 깨끗한 데이터가 필요합니다. 또한 사용할 가치가 있는 고급 AI를 만들기 위해서는 데이터가 최대한 완전하고 관련성이 높으며 편견이 없어야 합니다.

5단계로 자신만의 AI를 구축하는 방법

개인이 AI에 점점 더 쉽게 접근할 수 있게 되었습니다. 올바른 도구와 노하우를 통해 귀하의 필요에 특화된 개인 AI 비서를 만들 수 있습니다. 다음은 자신만의 개인 AI를 구축하는 데 도움이 되는 5가지 단계입니다.

1. AI가 해결해야 할 문제 식별

자신만의 AI를 만들기 위한 첫 번째 단계는 AI 도우미가 달성하기를 원하는 것이 무엇인지 식별하는 것입니다. 문제 식별은 데이터 수집부터 배포까지 모든 후속 단계를 안내합니다. AI로 해결해야 할 문제가 무엇인지 파악하는 가장 좋은 방법은 다양한 AI 시스템이 사용되는 일반적인 사용 사례를 살펴보는 것입니다.

AI 챗봇 사용 사례

• 고객 서비스 : 회사의 특정 지식 기반을 교육받은 맞춤형 AI 챗봇은 효율적으로 고객 문의를 처리하고, 문제를 해결하고, 제품을 상향 판매할 수 있어 고객을 대면하는 모든 비즈니스에 귀중한 자산이 됩니다.
• 데이터 분석 : 분석에 빠져 있는 마케터이든, 데이터 세트를 조사하는 연구원이든, 전문 AI는 방대한 양의 정보를 소화할 수 있습니다. 그런 다음 이를 실행 가능한 통찰력으로 추출하여 데이터 기반 결정을 내릴 수 있습니다.
• 개인 지원 : 바쁜 생활을 관리하는 것은 결코 쉬운 일이 아닙니다. 귀하의 개인 데이터에 대해 훈련된 AI는 달력 관리, 약속 설정, 할 일 목록 우선순위 지정과 같은 작업을 대신할 수 있습니다. 심지어 간과할 수 있는 개인적인 약속에 대해 경고하여 효과적으로 인지 장치의 확장이 될 수도 있습니다.

AI가 해결하기를 원하는 것이 무엇인지 알면 올바른 AI 플랫폼을 사용하는 데 도움이 됩니다. 올바른 플랫폼이나 서비스가 극복해야 할 가장 큰 장애물은 데이터를 수집하고 특정 작업을 수행하는 API를 사용하는 것입니다.

우리의 경우 고객에게 도움을 줄 수 있는 웹사이트 맞춤형 AI 챗봇을 만들어 보겠습니다. 데이터 분석을 위해 사용하기 쉬운 AI를 원한다면 ChatGPT의 고급 데이터 분석(이전 코드 인터셉터)을 사용해 보세요. 시간, 작업, 관계를 관리하는 데 도움이 될 수 있는 것을 원하시면 Otter AI 또는 Clay와 같은 AI 도구를 사용해 보세요.

2. AI 플랫폼 또는 기술 스택을 선택하세요

AI 구축의 주요 목표를 파악한 후에는 목표에 맞는 플랫폼이나 기술 스택을 선택해야 합니다. 플랫폼 선택은 AI가 무엇을 할 수 있는지, 얼마나 쉽게 훈련할 수 있는지, 기존 시스템에 얼마나 원활하게 통합될 수 있는지를 결정하기 때문에 필수적입니다.

채팅베이스

Chatbase는 단순성으로 유명한 훈련 가능한 AI 챗봇 빌더입니다. 이를 통해 사용자는 데이터 소스를 쉽게 연결하고 특정 요구 사항에 맞는 ChatGPT와 유사한 챗봇을 만들 수 있습니다. Chatbase를 차별화하는 것은 직관적인 교육 프로세스입니다. 문서를 업로드하거나 웹사이트 링크를 추가하는 것만으로 해당 콘텐츠를 기반으로 모든 질문에 답할 수 있는 챗봇을 만들 수 있습니다. 이 사용자 친화적인 기능은 고객의 경험을 풍부하게 하고 고유한 참여 전략을 제공합니다.

가격: 무료 요금제를 이용할 수 있으며, 유료 옵션은 월 19달러부터 시작합니다.

채팅베이스 받기

DocsBotAI

DocsBotAI는 기존 문서를 지능형 챗봇으로 변환합니다. 고객 지원에 탁월하지만 전문 지식을 다른 방식으로 창의적으로 활용하여 한계를 뛰어 넘습니다. DocsBotAI가 독특한 이유는 브랜드 보이스를 유지하면서 AI로 작성된 콘텐츠를 생성하는 데에도 사용할 수 있다는 것입니다. 내부 지식과 외부 웹 페이지에 대한 교육을 받을 수 있으므로 고객 채팅 처리와 AI 콘텐츠 작성 기능으로 새로운 콘텐츠 작성이라는 두 가지 작업을 모두 수행할 수 있다는 점을 신뢰할 수 있습니다.

가격: 무료 요금제를 이용할 수 있으며, 유료 옵션은 월 19달러부터 시작합니다.

DocsBot AI 받기

이 게시물에서는 자신만의 AI 챗봇을 구축하기 위한 기본 플랫폼으로 Chatbase를 사용하겠습니다.

3. AI가 사용할 데이터 수집

AI 여정의 세 번째 단계는 데이터 수집입니다. 수집하는 데이터의 유형과 양에 따라 AI의 기능, 대화의 유창성 및 전반적인 유용성이 결정됩니다. 데이터는 텍스트 문서, URL, 사이트맵 또는 Q&A 형식의 콘텐츠일 수 있습니다. 아이디어는 AI가 다른 방법으로는 접근할 수 없는 특수한 정보를 AI에 제공하는 것입니다.

Chatbase가 데이터를 처리하는 방법

Chatbase에 업로드되면 데이터는 벡터화 또는 토큰화됩니다. 이 프로세스는 원시 데이터를 LLM(대형 언어 모델)이 보다 효율적으로 소화할 수 있는 형식으로 변환합니다. 모든 데이터가 Chatbase에 로드되면 업로드된 문서에 대해 토큰화 프로세스를 수행하는 챗봇을 "훈련"해야 합니다. 새 문서가 추가되거나 이전 문서가 편집될 때마다 챗봇을 재교육해야 합니다. 이는 큰 문제는 아니지만 시스템 작동 방식의 일부입니다.

Chatbase에 문서 및 데이터 업로드

Chatbase를 사용하면 지원되는 문서를 쉽게 업로드할 수 있습니다. 시작하려면 “내 챗봇”과 “새 챗봇”을 클릭하세요.

하위 헤더에서 지원되는 데이터 소스 유형을 확인할 수 있습니다. ' 파일 '을 클릭합니다. .docx, .doc, .pdf(OCR 텍스트 포함) 및 .txt 파일을 찾아 챗봇에 추가하세요. 예를 들어, 이러한 이벤트 파일은 다양한 소스의 다양한 정보를 나타냅니다. 이는 챗봇을 훈련시키는 데 사용됩니다.

업로드된 파일이 Chatbase에 어떻게 표시되는지는 다음과 같습니다. 챗봇에 추가한 파일의 크기와 수에 따라 업로드하는 데 몇 초가 걸릴 수 있습니다.

Q&A/FAQ 스타일의 텍스트 데이터를 챗봇에 추가할 수도 있습니다. 이는 챗봇에 대해 특정 질문을 받을 것이라고 확신할 때 유용합니다. Q&A 기능을 사용하면 사용자가 유사한 질문을 제출할 때 챗봇이 답변하기를 원하는 내용을 정확하게 답변할 수 있습니다. " Q&A " 하위 헤더를 클릭한 다음 질문과 답변을 추가하세요.

마지막으로 웹사이트에 이미 게시된 데이터를 선택할 수 있습니다. ' 웹사이트 ' 하위 제목 아래에는 두 가지 옵션이 있습니다. 시작 URL을 제공하여 웹 크롤러를 선택하거나 지정된 페이지가 포함된 전체 사이트맵을 제출하세요.

준비가 되면 데이터 소스 페이지 하단에서 " 챗봇 생성 "을 통해 이 모든 정보를 챗봇에 푸시할 수 있습니다.

파일에서 데이터를 구조화하는 방법

OpenAI의 API와 함께 사용되는 LLM은 텍스트 데이터를 이해하는 데 탁월합니다. 그러나 챗봇을 최대한 활용하려면 텍스트를 최대한 이해하기 쉽게 만들어야 합니다. 이를 실현하기 위한 몇 가지 팁은 다음과 같습니다.

1. 내부 정보를 설명하는 명확한 이름의 파일을 사용하십시오.
2. 파일에 있는 모든 내용에 적절한 컨텍스트가 있는지 확인하여 LLM이 데이터가 무엇인지뿐만 아니라 데이터에 관한 내용도 알 수 있도록 하세요.
3. 챗봇을 통해 쉽게 호출할 수 있도록 파일의 텍스트와 데이터에 라벨을 지정하세요.
4. 기본 Word 테이블을 일반 텍스트 테이블로 전환하는 것을 고려하세요(markdown, JSON 또는 XML 형식 테이블 사용).
5. 여러 파일에 걸쳐 표시되는 단일 파일 내의 중복 정보를 제한합니다(파일을 업데이트하는 경우 전체 묶음을 업데이트하는 것을 기억할 필요가 없습니다).

4. 신속한 엔지니어링으로 AI 미세 조정

데이터가 챗봇에 로드되면 마지막으로 올바른 작업은 챗봇의 기본 프롬프트입니다. 기본 프롬프트는 사용자가 볼 수 없지만 챗봇으로 보내는 모든 메시지의 시작 부분에 포함되는 프롬프트입니다. Chatbase는 OpenAI의 3.5 Turbo 또는 GPT 4 API에 연결하여 쿼리를 처리하고 응답을 반환합니다. 이는 기본 프롬프트가 사용자 쿼리와 함께 OpenAI로 전송됨을 의미합니다.

이를 통해 챗봇이 사용자에게 응답하는 방식을 완벽하게 제어할 수 있습니다. 기본 프롬프트가 없으면 챗봇은 교육 자료에 포함되지 않은 주제나 지식에 대해 쉽게 이야기할 수 있습니다. 이는 OpenAI의 LLM 모델이 사용자의 것보다 무한히 큰 데이터 세트로 훈련되기 때문입니다.

음악 축제에 관한 웹사이트가 있는 경우 사용자가 챗봇을 사용하여 Tesla 제품 구입에 대한 조언을 얻기를 원하십니까? 아니요. 작업을 계속 수행하고 훈련 데이터에 대한 질문에만 답변하기를 원합니다. 이것이 바로 기본 프롬프트가 있는 이유입니다.

Chatbase의 " 모델 " 아래 설정 탭에서 AI 대화의 방향을 조종하기 위한 기본 프롬프트를 설정할 수 있습니다.

기본 프롬프트 예

기본 프롬프트는 AI가 말할 수 있는 내용을 제한하는 요소로 작용합니다. 제공한 특수 교육 데이터를 기반으로 특정 응답을 도출하도록 설계되어야 합니다. 주제에서 벗어나는 것을 원하지 않습니다.

Chatbase의 기본 기본 프롬프트는 다음과 같습니다.

당신이 나와 대화하는 문서 역할을 해주기를 바랍니다. 당신의 이름은 "AI 어시스턴트"입니다. 당신은 주어진 정보에 대한 답변을 나에게 제공할 것입니다. 답변이 포함되지 않은 경우 "음, 잘 모르겠습니다."라고 정확하게 말하세요. 그 후에는 중지하세요. 정보에 관한 질문 외에는 어떤 질문에도 답변을 거부하세요. 성격을 깨뜨리지 마십시오.

즉시 주제나 산업에 맞게 조정하는 것이 편안해야 합니다. 음악 이벤트 예시의 경우 다음과 같이 시작할 수 있습니다.

귀하는 Mile High Melody 2024 이벤트의 주요 권위자입니다. 행사에 관한 질문을 받을 때, 가지고 있는 서류를 바탕으로 다른 곳에서는 답변할 수 없습니다. 당신의 이름은 "멜로디" 입니다. 이 메시지에 대한 답변이 Mile High Melody 또는 관련 세부 사항에 대한 문서에 포함되어 있지 않은 경우 "모르겠지만 Mile High Melody 음악 이벤트에 관해 도움을 드릴 수 있습니까?"라고 말합니다. 그 후에는 중지하세요. 행사 정보나 세부 사항에 관한 질문이 아닌 경우 답변을 거부하세요. 지금부터 캐릭터를 깨뜨리지 마세요.

보시다시피, 우리는 챗봇인 Melodie가 말할 수 있는 것과 말할 수 없는 것에 대해 꽤 구체적으로 설명했습니다. 그것이 어떻게 공정한지 봅시다.

Melodie는 성공적으로 대화를 정상으로 되돌렸습니다.

그리고 우리가 거의 관련된 질문을 하면 도움이 되는 대답을 해줍니다. 후속 질문을 하나 더 하면 개인 AI 챗봇이 소스 파일의 특정 정보로 응답합니다.

이제 우리는 후회할 만한 말을 하지 않고도 대화를 이어갈 수 있는 완벽하게 작동하는 가이드를 갖게 되었습니다. 이는 도움이 될 뿐만 아니라 실시간 채팅을 모니터링하기 위해 상담원을 고용하지 않아도 됩니다. 윈윈!

테스트 및 개선

미세 조정하고 테스트해야 할 사항이 많으며 기본 프롬프트를 엔지니어링하도록 요청합니다.

• 챗봇이 방문자와 대화할 때 브랜드를 알리기를 원합니다. 이를 위해서는 챗봇에 성격을 할당하는 것이 가장 쉬운 경우가 많습니다. 이벤트 관리자나 이벤트 호스트 같은 사람은 할당하기 좋은 성격입니다(특정 형용사를 사용하면 더욱 좋습니다).
• 챗봇은 청중과 업계에 적합한 어휘를 사용해야 합니다. 특정 업계 전문 용어를 사용하는 글쓰기 수준(8학년)을 포함하세요.
• 특정 정보를 처리하는 방법을 알려주세요. 챗봇이 데이터에 문제가 있는 경우 기본 프롬프트에 컨텍스트를 추가하세요. JSON 형식의 이벤트 달력을 소스 파일에 추가한 경우 방문자가 이해할 수 있도록 해당 데이터를 일반 영어로 해석하도록 챗봇에 지시할 수 있습니다.
• 어떤 언어를 말할 수 있는지 알려주세요. 일반적으로 방문자가 사용하는 언어로 전환되지만 경우에 따라 지원되는 언어를 제한하고 싶을 수도 있습니다.

5. AI 배포 및 모니터링

이제 남은 것은 AI를 웹사이트에 배포하는 것뿐입니다. Chatbase는 두 가지 옵션을 제공합니다. iFrame을 사용하여 웹페이지에 챗봇을 삽입하거나 사이트 헤더 본문에 코드를 추가하여 채팅 풍선으로 표시할 수 있습니다. 대부분은 사이트의 모든 페이지에서 쉽게 사용할 수 있는 말풍선을 선택하고 싶어할 것입니다.

" 사이트에 삽입 "을 클릭하면 챗봇 코드가 포함된 모달이 나타납니다. " 스크립트 복사 "(두 번째 옵션)를 클릭합니다.

WordPress 웹사이트에서 Divi와 같은 페이지 빌더를 사용하는 경우 전체 사이트에 쉽게 설치할 수 있습니다. " 테마 옵션 "을 클릭한 다음 " 통합 "을 클릭하고 코드를 " <body> " 필드에 붙여넣습니다. 다른 웹사이트 플랫폼에서는 이를 수행하는 방법이 다르지만 비교적 표준적입니다.

이제 웹사이트에서 채팅 풍선이 활성화되고 방문자가 이를 사용할 수 있습니다.

모니터링 및 조정

지속적인 모니터링이 중요합니다. Chatbase의 " 대시보드 > 대화 " 탭에 저장된 대화를 기반으로 AI가 어떻게 수행되는지 주시하세요.

문제가 발생하면 기본 프롬프트와 데이터 소스 파일을 조정하세요. 대화를 JSON 파일로 다운로드하고 봇의 대화를 검토하는 것이 가장 쉽습니다. 특히 사용자가 불만을 표현한 사례를 찾아보세요. 더 많은/더 나은 데이터 또는 더 나은 기본 프롬프트를 사용하여 이러한 상황을 수정할 수 있습니다.

스스로 읽을 수 있는 것보다 더 많은 대화 데이터가 있는 경우 상호 작용을 쉽게 복사하여 ChatGPT에 붙여넣어 문제가 발생한 위치를 분석할 수 있습니다. 이를 통해 수백 개의 대화 스레드를 읽는 대신 개선에 집중할 수 있습니다.

결론 및 다음에 할 일

자신만의 AI를 구축하는 것은 최대한 크고 유용하게 만들 수 있는 흥미로운 프로젝트입니다. 자신만의 AI를 만드는 것이 어려운 작업이라고 생각할 수도 있지만 이를 좀 더 쉽게 만들 수 있는 Chatbase와 같은 도구가 있습니다.

개인용 AI 챗봇은 많은 도움이 될 수 있으며 정보를 저장하고 검색하는 매우 효율적인 방법이 될 수 있습니다. AI 챗봇 구축 또는 사용을 위한 다른 최고의 AI 플랫폼을 알아보세요. 또한 최고의 AI 영업 도구와 최고의 AI SEO 도구를 살펴보고 AI가 비즈니스를 어떻게 변화시키고 있는지 확인할 수도 있습니다.

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