챗GPT를 이용하여 챗봇을 만들려면? #3 예시

챗GPT를 이용한 챗봇을 만들기 위해서는 적절한 데이터셋과 모델 구성, 그리고 적절한 API 연결과 같은 중요한 단계를 거쳐야 합니다. 이번 예시에서는 PyTorch와 Transformers 라이브러리를 사용하여 챗GPT 모델을 구성하고, Flask를 이용하여 API를 구성하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

 

1. 데이터셋 구성

 

챗GPT 모델을 학습시키기 위해서는 대화형 데이터셋이 필요합니다. 이를 위해 대화형 데이터셋을 수집하거나, 공개된 데이터셋을 이용할 수 있습니다. 예를 들어 Cornell Movie Dialogs Corpus, Persona-Chat, DailyDialog 등의 데이터셋이 있습니다.

 

2. 모델 구성

 

챗GPT 모델을 구성하기 위해서는 PyTorch와 Transformers 라이브러리를 이용할 수 있습니다. Transformers 라이브러리는 여러 종류의 Transformer 모델들을 제공합니다. 이 중에서 GPT 모델을 사용하여 챗봇 모델을 구성할 수 있습니다.

3. API 구성

API를 구성하기 위해서는 Flask 라이브러리를 이용할 수 있습니다. Flask는 Python으로 작성된 웹 프레임워크로, 간단한 코드로 웹 서비스를 만들 수 있습니다.

위의 코드는 Flask를 이용하여 '/chatbot' API를 구성하는 코드입니다. 이 API는 POST 방식으로 'input' 데이터를 받아들이고, 해당 입력에 대한 챗GPT 모델의 출력 결과를 반환합니다.

 

4. 실행

 

위의 코드를 실행하면, Flask 서버가 실행되고, '/chatbot' API를 이용하여 챗봇을 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 다음과 같은 curl 명령어를 이용하여 API를 호출할 수 있습니다.

 

$ curl -H "Content-Type: application/json" -X POST -d '{"input": "Hello, how are you?"}' http://localhost:5000/chatbot

 

위의 curl 명령어는 "Hello, how are you?" 라는 입력을 '/chatbot' API에 전달하고, 그 결과를 출력합니다.

 

 

 

 

Flask로 더 자세하게 한번 해봅시다.

1. Flask 설치하기

Flask를 사용하기 위해서는 Flask 패키지를 먼저 설치해야 합니다. 다음과 같은 명령어를 이용해 설치할 수 있습니다.

2. Flask 앱 만들기

Flask 앱을 만들기 위해서는 다음과 같은 코드를 작성합니다.

위 코드는 Flask 앱을 만드는 기본적인 틀입니다. / 경로로 POST 요청이 들어오면 chat() 함수가 실행됩니다. 이 함수에서는 챗봇 기능을 구현하고 응답 메시지를 반환합니다.

 

3. 챗봇 기능 구현하기

Flask 앱 내부에서 챗봇 기능을 구현하기 위해서는 다음과 같은 코드를 작성할 수 있습니다.

위 코드는 Hugging Face의 Transformers 라이브러리를 이용해 챗봇 기능을 구현합니다. text-generation 파이프라인을 이용해 챗봇 모델을 로드하고, user_input을 입력받아 generated_text를 반환합니다.

 

4. Flask 앱 실행하기

Flask 앱을 실행하기 위해서는 다음과 같은 코드를 작성합니다.

위 코드는 Flask 앱을 실행하는 코드입니다. host와 port를 설정해줍니다. host를 0.0.0.0로 설정하면 외부에서도 Flask 앱에 접근할 수 있습니다.

 

5. 챗봇 테스트하기

 

Flask 앱을 실행한 후에는 다른 터미널에서 다음과 같은 명령어를 입력하여 챗봇 기능을 테스트할 수 있습니다.

6-1. 챗봇 구현 예시 코드

우선, 챗봇을 구현하기 위해 chatbot.py 파일을 만들어 줍니다. 이 파일은 챗봇 로직을 담당하는 파일로, 입력 문장을 받아 처리하고, 적절한 응답을 반환하는 역할을 합니다.

 

아래는 간단한 예시 코드입니다.

 

위 코드에서는 OpenAI API를 사용하여 GPT 모델을 호출하고, 입력 문장에 대한 응답을 반환합니다. 이때, YOUR_API_KEY 부분은 OpenAI API의 개인 키를 입력해야 합니다.
get_response 함수를 호출하면, 입력 문장에 대한 챗봇 응답이 반환됩니다.

6-2. Flask 앱과 챗봇 연결

이제 chatbot.py 파일에서 구현한 챗봇 로직을 Flask 앱과 연결해 줍니다. 이를 위해 app.py 파일에 다음 코드를 추가합니다.

 

위 코드에서는 /chatbot 엔드포인트를 생성하고, POST 요청이 들어오면 입력 문장을 받아 get_response 함수를 호출한 결과를 JSON 형태로 반환합니다.

 

6-3 테스트

이제 Postman을 이용하여 Flask 앱을 테스트해 볼 차례입니다.
Postman에서 POST 요청을 보내고, 입력 문장을 담은 JSON 데이터를 전송합니다.

Flask 앱에서는 입력 문장을 받아 GPT 모델에게 전달하고, 챗봇 응답을 JSON 형태로 반환합니다.

이제 챗봇이 성공적으로 구현되었으며, 필요에 따라 추가적인 로직을 구현할 수 있습니다.

 

 

7. 마치며

이상으로 챗GPT를 이용한 챗봇 만들기에 대한 전체적인 과정과 예시 방법을 살펴보았습니다. 챗GPT를 이용하여 자연스러운 대화를 제공하는 챗봇을 만들 수 있으며, 이를 통해 기업의 고객 서비스나 개인적인 프로젝트 등 다양한 분야에서 활용이 가능합니다.

하지만 이 과정에서 꼭 유의해야 할 점이 있습니다. 챗GPT를 이용한 챗봇은 인공지능이 자동으로 생성한 응답을 사용하기 때문에 완벽하지 않은 대화가 나올 가능성이 있습니다. 따라서 사용자 경험을 향상시키기 위해서는 적절한 응답 데이터셋을 구성하고, 모델의 성능을 지속적으로 개선해야 합니다.

또한, 이번 예시 방법에서는 챗봇의 구현 방법에 대해서만 다뤄보았지만, 챗봇을 서비스하기 위해서는 적절한 호스팅 서비스와 도메인 등록이 필요합니다. 이에 대해서는 추가적인 학습이 필요하며, 구글 클라우드 플랫폼(GCP) 등의 클라우드 서비스를 이용하면 쉽게 구현이 가능합니다.

챗GPT를 이용한 챗봇 구현은 매우 유용한 방법 중 하나입니다. 하지만 이 과정에서는 적절한 데이터셋의 구성과 모델의 성능 개선, 서비스 운영 등에 대한 고민이 필요합니다. 그러나 이를 충분히 고려하고 구현하면, 사용자와 자연스러운 대화를 제공하는 챗봇을 만들어 기업의 고객 서비스나 개인적인 프로젝트 등 다양한 분야에서 활용이 가능합니다.