출산 예정일을 3주 앞두고, 그동안 근무하던 미국 대학을 떠났다. 첫아이를 맞이하기 전 마지막으로 주어진 자유시간이라는 생각에 오랫동안 해보고 싶었던 프로젝트를 시작했다.

미국 대학에서 근무하며 직접 보고 느꼈던 ‘페인 포인트(pain point)’를 해결해 줄 챗봇 두 개를 만드는 일이었다.

출산을 3주쯤 앞둔 시기에는 아이가 언제 태어나도 이상하지 않다. 그래서 매일을 프로젝트의 마지막 날처럼 생각하며 부지런히 작업했다. 그 과정에서 한 가지를 깨달았다.

만들고자 하는 챗봇의 성격에 따라 바이브 코딩을 하듯 비교적 빠르게 완성할 수도 있지만, 예상보다 훨씬 많은 시간과 시행착오가 필요한 프로젝트가 될 수도 있다는 것이다.

나는 마음이 급한 나머지 챗봇 제작 방법을 충분히 알아보지 않은 채 바로 만들기 시작했다. 그 덕분에 여러 시행착오를 겪었다. 하지만 이 글을 읽는 독자들은 내가 나름의 ‘AI 태교’를 하며 배운 챗봇 제작 팁을 참고하는 것만으로도 시행착오와 제작 시간을 줄일 수 있을 것이다.

나의 소중한 시간을 아껴주는 GPT 챗봇 만들기 팁 4가지:

1. AI가 잘하는 분야의 챗봇을 구상하기

2. ChatGPT의 설정탭 (Configure) 주요 필드의 글자 수 제한을 참고해서 지시사항 작성하기

*Instructions 작성 팁

2-a. 날짜 형식과 저장 방식을 명확히 정한다

2-b. 계산 로직에는 반드시 예시를 추가한다

2-c. 출력할 텍스트의 형식도 구체적으로 지시한다

3. 챗봇이 참고할 이미지를 추가할 때는 설명을 담은 텍스트 파일도 함께 추가하기

4. 테스트의 테스트 거듭해서 완성도 높히기

1. AI가 잘하는 분야의 챗봇은 만들기도 쉽다

AI 기술이 빠르게 발전하면서 AI가 대신할 수 있는 일도 많아졌다. 그러나 AI가 특히 뛰어난 분야와, 여전히 사람의 손길이 여러 차례 필요한 분야는 분명히 다르다.

코딩이나 데이터 분석처럼 AI가 비교적 강점을 보이는 분야의 챗봇을 만들 때는 원하는 방향과 기능만 명확히 제시해도 몇 번의 시도 만에 상당히 완성도 높은 결과물을 얻을 수 있었다.

예를 들어, 내가 만들고 싶었던 챗봇 중 하나는 데이터 분석 언어인 SQL과 R, 그리고 엑셀 함수를 연습하는 데 활용할 수 있는 챗봇이었다.

데이터 애널리스트로 일하며 틈틈이 SQL과 R, 엑셀 함수를 공부했는데, 미국에서 널리 알려진 무료 SQL 연습 사이트에서는 내가 원하는 기능을 찾기 어려웠다. 그래서 필요한 기능을 직접 추가해 챗봇과 대화하듯 SQL 키워드와 데이터 분석 문법을 연습할 수 있는 ‘데이터 분석 언어 연습 챗봇’을 만들었다.

데이터 분석은 이미 AI가 잘 다루는 분야여서인지, 원하는 기능을 Configure - Instructions에 명확하게 작성하고 Knowledge에 참고 이미지와 텍스트 파일을 추가하자 비교적 빠르게 만족스러운 수준의 챗봇을 완성할 수 있었다.

반대로 방대한 양의 웹사이트 글을 읽고 답변하는 챗봇을 만들 때는 현재 AI 기술의 한계도 느낄 수 있었다.

나는 5년 동안 미국 대학에서 미국 정부가 공인한 유학생 비자 바카라임자인 DSO와 ARO로 근무했다. 처음 DSO/ARO로 근무했을 때부터 지금까지 미국 유학생 비자 규정을 한국어로 쉽게 풀어 설명하는 웹사이트를 운영하고 있다.

해당 웹사이트에는 500개가 넘는 글이 있다. 학생들이 필요한 글을 일일이 찾기 어려울 수 있다고 생각해, 챗봇에게 질문하면 웹사이트의 글을 바탕으로 답변해 주는 서비스를 만들고 싶었다.