안녕하세요. 오늘은 파이썬으로 나만의 AI 챗봇 만들기라는 주제로 영상을 준비해 보았습니다. 영상 순서는 크게

다음과 같습니다. 첫 번째는 오늘 저희가 만들려고 하는 그 AI 챗봇에 대한 데모를 먼저 간단히 보여 드리고

두 번째는 그 봇을 만들기 위한 사전 준비 사항들을 간략히 말씀드리겠습니다. 다음으로는 이 봇을 만들 때 가장

중요하게 활용되었던 프레임워크인 스트림릿에 대해서 소개를 드리고, 다음으로 이런 챗봇 같은 새로운 프레임워크를

습득하고 활용하기 위한 두 가지 방법을 소개해 드리려고 합니다. 마지막으로는 이 개발을 하고 내 용도에

맞게 활용할 때 챗봇 기능을 어떻게 코드 수정과 개념 이해의 측면에서 활용을 할 수 있는지 소개해 드리고자 합니다.

합니다 바로 시작하겠습니다 오늘 저희가 만들려고 하는 제법은 이렇게 나만의 친근한 챗봇이죠 vous이고

여기서 바로 질문을 하면 질문에 대해서 답변을 간결하고 친근한 형태로 해주는 제입니다 안녕 이름은 뭐야 자 이렇게 질문을 하면 답변을

해주고 답변 끝에는 관련된 이모티콘도 같이 추가가 되어 있습니다 제가 영어로 질문을 해도 한글로 답변이 될

겁니다 What is your name 이렇게 영어로 질문을 하든 한글로 질문을 하든 항상 한글로 짧게 간결하게 그리고 이모티콘이 추가되는

형태로 답변을 해 줍니다 마지막 하나만 더 질문해 보겠습니다 너희 취미가 뭐니 자 이렇게 취미는 대화하는

것이다라고 해줍니다 자 이렇게 나만의 친근한 챗봇을 한번 구현해 보고 만들어 보겠습니다 자 이 챗봇을 만들기

위해서는 사전에 두 가지만 준비가 되어 있으면 됩니다. 첫 번째는 PC에 파이썬이 기본적으로 설치되어 있고 가장 간단한 주요 문법들을 알고

있다는 전제로 영상을 진행할 예정입니다. 다음으로는 채팅 GPT를 만든 오픈 AI에서 API 키를 발급을 하면 뒷부분 영상을 따라하는데 큰

문제가 없을 것 같습니다. 자 그러면은 저희가 이 채팅봇을 만들기 위해서 스프링 부트 프레임워크를 활용했는데 이거는

파이썬에서 굉장히 신속하고 효율적으로 웹 기반 앱을 만들 수 있도록 도와주는 프레임워크입니다. 기본적으로

우리가 이런 웹 서비스를 만들려고 하면은 프런트엔드 지식도 필요하고 HTML, CSS, 자바스크립트 등 어 굉장히 또 다른 영역의 공부가 필요한

반면에 파이썬만 알고 있어도 이런 프레임워크를 이용하면 신속하게 웹 기반 앱을 만들 수 있습니다. 그래서

저희는 이번 영상에서 신속하게 채집 챗봇 같은 챗봇을 만들기 위한 툴로 이 스트릿을 이용할 예정입니다. 물론

이렇게 프레임워크를 이용하면 굉장히 신속하고 쉽게 누구나 앱을 만들 수 있지만 단점으로는 방금 저희가

만들었던 이런 앱처럼 이 형식이나 유형이 좀 어느 정도 획일화되어 있기 때문에 내가 원하는 형태로 하나하나 디테일을 다

수정하기는 조금 어렵다는 단점이 있습니다. 그럴 경우에는 자바스크립트나 CSS, HTML 더 학습해서 뭐 리액트 같은 관련 프레임워크를

이용하는 것을 추천드립니다. 자, 이렇게 새로운 프레임워크나 라이브러리를 발견했으면 이를 활용하는 방식에는 크게

두 가지가 있는데요. 첫 번째는 계단식으로 그 프레임워크나 라이브러리의 개념들을 하나씩 익히고

코드를 작성해 나가는 것입니다. 처음에 개념 학습을 하고 코드를 작성하고 또 결국 내가 원하는 형태로 프로그램들을

완성해 나가는 그런 가장 일반적이고 전형적인 방식입니다. 이런 접근법으로 만약에 우리가 프레임워크를 이용한다고

하면 차근차근 기초를 배워서 좋을 수 있지만 사실 그 과정에서 불필요한 개념도 배울 수 있고 또 시간이 많이

걸리고 지겹다 그런 단점들이 있습니다. 만약에 이 방식대로 우리가 이 라이브러리나 프레임워크에 대해서 학습을

한다면 여기 뭐 컴포넌트나 이 도큐멘테이션 들어가서 하나씩 다 읽어 볼 필요가 있고 이런 개념들 컨셉트를

다 학습을 하고 나서 코드를 개발을 할 필요가 있는 것입니다. 반면에 두 번째 방법으로는 먼저 내가 만들려고 하는 결과물과 가장 유사한 형태의

결과물을 찾고 그 결과물과 관련된 코드에서 출발하는 방식입니다. 그러면 이렇게 유사 완성 코드를 먼저 찾고

여기서 이 코드를 한번 직접 실행해 보고 이 코드의 부분들을 내 필요에 맞게 조금씩 바꿔 보고 또 이 수정을 위해서 개념에 대한 이해가 필요하면

그때 가서 필요한 개념들을 학습하는 방식입니다. 이 경우에는 굉장히 신속하게 내가 필요한 결과물을 구현할 수

있다는 장점이 있고 또 그 과정에서 코드 수정을 하거나 필요한 개념 학습을 역으로 완성된 코드에서 추출해내는 방식은 최 GPT 이용하면

훨씬 더 효율적으로 진행을 할 수 있다는 장점들이 있습니다. 그래서 이번 영상에서는 이 두 가지 방법 중에 두

번째 방법을 이용해서 한번 코드를 작성하고 프로그램을 완성을 해 보겠습니다. 자 그러면은 두 번째 방법을 활용하기 위해서 가장 중요한 게

내 상황과 가장 유사한 코드를 찾는 방법인데요, 기본적으로 세 가지 방법이 있는데 저는 첫 번째와 두 번째

방법을 많이 추천드립니다. 첫 번째는 내가 활용하고자 하는 프레임워크의 공식 문서에서 여러 튜토리얼이나 예제

코드들이 있어서 그 예제 코드를 그대로 활용하는 것입니다. 두 번째는 GitHub에서 검색을 해서 별도 많고 또 업데이트 일도 최근인 이런 주요

리포지토리를 활용하는 것입니다. 그리고 마지막으로는 이런 키워드로 구글링하고 필요한 자료나 블로그나 공개되어 있는

코드를 활용하는 것입니다. 자, 이 첫 번째 방식으로 활용한다고 하면 저희가 이 공식 문서에서 보스라고 하는 공식 문서 페이지로 들어오면 보통

이렇게 검색을 할 수 있는 란이 있습니다. 여기서 한번 찾아보고 검색을 해 보겠습니다. 결국 우리는 이 채팅 PT 같은 체포를 만들려고 하는 게 과제이기

때문에 체포 시라고 딱 검색을 하니까 바로 공식 문서가 튜토리얼이 길게 나와 있어서 여기서 쭉 보고 특히

아래 맨 밑에 들어가 보면 이 데모도 나와 있습니다 여기서 안녕 이렇게 검색을 해 보면 저희가 원하는 형태로 아 이렇게

질문을 하면 바로 답변이 나오는 체포 이유 있구나를 알 수 있습니다 그러면 이런 공식 문서에서 출발을 해서 코드를 개발하고 수정하고 또

필요한 개념을 여러 학습하는 방법을 이용해서 한번 개발을 시작해 보겠습니다 자 먼저 이 문서를 한국어로 한번 번역을 해두고 쭉 읽어

보겠습니다 네 이렇게 LM 채팅 앱을 구축하는 즉 저희가 만들려고 하는 이 최종적인 앱과 가장 유사한 형태로

만들 수 있는 방법을 소개한 그림인 거 같습니다 우선 저는 이런 튜토리얼에서 가장 맨 밑에 완성된 코드가 있어서 그 코드를 기반으로

시작을 해 보겠습니다. 결국 이 전체 코드라고 하는 이 확정을 눌러보면 이 코드가 이런 형태로 구현이 된다라는

걸 발견했으니 그대로 복사를 해서 한번 활용을 해보겠습니다. 저는 비주얼 스튜디오 코드를 켜 볼 예정인데

비주얼 스튜디오 코드를 한번 켜서 어 이렇게 .py 파일을 만들고 복사한 걸 그대로 붙여 놓겠습니다. 이 스크립트를

이용한 코드를 실행을 할 때는 `streamlit run run.py`를 이용하는 것입니다. 이렇게 먼저 `streamlit`을 하고 `run.py` 쓰면 자 이런 식으로 코드가 만들어졌는데 에러가 뜨죠. 자

이렇게 에러가 뜨는데 일단 이 에러를 한번 그대로 복사를 해주고 챗GPT에게 물어보겠습니다. 자 챗GPT에게 이 에러를

한번 주고 설명을 해 달라고 해보겠습니다. 자 이게 영어로 나와 있기 때문에 한글로 문제를 알려 줘 이렇게 한번 입력을 해보겠습니다. 아네 이렇게

저희가 오픈 AI API 키는 받았지만 아직 전혀 활용하지 않았습니다. 그래서 이 가이드대로 한번 활용을 해 보면

된다고 나와 있습니다. 그래서 이제 코드를 보면은 여기서 그대로 닷 폴더를 만들고 그래서 c. tml 만들고 hpt 그 오픈 AI API 키를

넣어줍니다. 근데 어떤 형식으로 넣어 줄지 모르니까 한번 이 원래 코드를 한번 주고 물어보겠습니다. 어떤 식으로

c.tom 작성해야 해 이렇게 한번 물어보면 오픈 AI API 키하고 다음 표와 있고 여기에 입력을 해 주면 되는 것을 확인했습니다. 자 이걸 그대로 복사를

해서 여기서 입력하고 이 부분은 저희 API 키를 입력해 두겠습니다. 여기서 각자 본인이 발급받은 API 키를 입력하면 됩니다. 자 그리고 다시 한번

실행을 해 보겠습니다. 네 이렇게 실행을 해 보니까 됐습니다. 이렇게 실행을 해보고 안녕 이렇게 입력을 하면은 아주 잘 작동을 하는 챗봇이 나와

있는데 여기서 우리가 처음에 네모에서 보여 드린 것처럼 어 어떻게 답변을 해 주는지 좀 정하고 이 제목도 바꾸고

이런 수정 사항들이 필요합니다 그래서 그 수정 사항들을 한번 반영을 해 보겠습니다 그러면 그 부분을 반영을 하기 전에 여기서 중요한 개념을 한

가지 소개해 드리고자 합니다 챗GPT 같은 대화형 AI의 작동 원리를 설명하면 크게 세 개로 구분이 되어 있습니다 시스템과 유저 그리고

어시스턴트라고 하는 이 세 개의 파트로 구성이 되어 있습니다 저희가 챗GPT 대화를 할 때 챗봇이 어시스턴트에 대응되고 질문을 하는

사용 사용자는 유저의 대응이 됩니다 그런데 이 유저와 어시스턴트가 이런 식으로 계속 왔다 갔다 질문을 하고

답변을 하지만 이 대화가 이루어질 수 있는지 그 맥락을 설정해 주는 게 바로 이 시스템입니다 이 시스템 프론트를 저희가 활용하면 챗

GPT가 계속해서 질문과 답변을 할 때도 이 시스템 프롬프트의 내용을 인지하고 이걸 기반으로 일관된 답변을 할

수 있도록 저희가 요청을 해 볼 수 있습니다. 그래서 실제로 그 오픈 AI API 이용해서 챗봇을 만들 때 결국에는 이 메시지라고 하는 것은 이런

식으로 시스템, 유저, 어시스턴트, 유저, 그 어시스턴트와 유저가 계속해서 추가가 되는 구조라고 이해를 해 두면

됩니다. 그러면은 결국 이런 구도로 챗봇이 구현이 되어 있기 때문에 맨 처음에 시스템 프롬프트로 저희가

원하는 형태로 지시하는 내용만 추가를 해 주면은 저 코드를 조정을 해 볼 수 있습니다. 자, 그래서 제가 만들어 본 시스템 메시지는 이런 메시지입니다.

자, 너의 이름은 친구 보이야. 넌 항상 반말을 하는 체포시. 그리고 다 아가나 요 같은 높인 말로는 절대 끝내지 마.

항상 반말로 친근하게 대답을 해 줘. 또 영어로 내가 질문을 해도 무조건 한글로 답변을 해 줘. 한글이 아닌

답변일 때는 다시 한번 생각을 해서 꼭 한글로 만들어 줘. 그리고 모든 답변 끝에는 그 답변에 맞는

이모티콘도 추가를 해 달라고 구체적으로 제가 시스템 메시지를 한번 만들어 보았습니다. 내가 원하는 형태가

다른 형태라고 하면은 이 시스템 메시지를 다르게 만들고 추가를 해 주면 됩니다. 그래서 이 내용을 쭉 보면은 여기서 이 메시지라고 하는

부분이 이 롤 유저 콘텐트 뭐 프롬프트 이런 형태로 롤과 컨텐트를 추가해 주는 부분이 있습니다. 그래서 이 부분을

조금 수정을 해보겠습니다. 자 먼저 저희가 프롬프트를 추가를 하고 이거를 그대로 이 추가를 해두고 자 여기서

이런 느낌으로 하나를 추가를 해봅니다. 이 롤은 시스템이고, 이건 시스템 메시지다. 이렇게 추가를 해서 다시 실행을 해

보겠습니다. 자 이렇게 다시 실행을 하면은 시스템 메시지가 맨 처음에 나와서 질문을 한번 해보겠습니다. 이렇게 질문을 하면은 "나 이름은 친구

보이야 안녕" 대화를 할 때 항상 제가 처음에 작성했던 시스템 메시지의 가이드에 따라서 답변을 하는 것을

확인할 수 있습니다. 맨 처음에 저희가 구현했던 그 데모 앱과 비교를 해보면 제목만 수정을 해주고 그리고 이

시스템 메시지에 해당하는 부분만 가려주면 되는 상황입니다. 그래서 이 두 가지 작업을 하는데 이때는 채팅 피드를 이용해서 한번 답변을 받아

보겠습니다. 코드를 그대로 복사를 해주고, hpt 새로운 쓰레드로 넘어와서 코드를 입력하고 두 가지를 수정해 줘. 제목을 친근한

체포이라고 수정해죠. 두 번째는 처음 시스템 메시지는 표시 안 해도 돼. 가려줘. 이렇게 추정 사항을 구체적으로

정의해서 알려 달라고 합니다. 자 이걸 그대로 복사해서 한번 저장을 하고 여기서 런을 누르고 새로 거침을

해보겠습니다. 자 그러면은 첫 번째 시스템 메시지는 표시가 되지 않고 이제 똑같이 질문을 하면 안녕 What is your name? 네

이렇게 코드가 완성이 된 것을 볼 수 있습니다. 자 그럼 마지막으로 코드는 완성이 되었는데 저희가 이 코드를 조금

더 구체적으로 응용하기 위해서는 이 코드에 대해서 이해를 하면 좋기 때문에 코드 전체를 복사를 해서 이 채팅 GPT에 던져 주고 이렇게

프롬프트를 해 보겠습니다. 나는 파이썬 기본 문법만 알고 있고 위 코드를 나한테 잘 설명해 줘. 스리이라고 하는 라이브러리를 처음

사용하는 입장에서 어떤 개념이 중요한지 위주로 알려줘 이렇게 질문을 해 보겠습니다. 네, 이렇게 질문을 하니까 순서대로 코드를 분석을

해 주고 각각의 코드 내용이 어떤 개념이나 컨셉에 해당하는지도 잘 나와 있습니다. 그래서 이런 식으로 코드, 완성된 코드를 먼저 돌려보고 그

코드를 기반으로 주요 개념에 대해서 학습을 하고, '아, 이 부분은 이거구나. 이 부분은 저렇게 활용하는구나'라는 걸 이해하는 방식으로 접근하는 게 굉장히

효율적이고 신속하게 내가 원하는 결과물을 구현하는 데 도움이 된다. 이 점을 꼭 말씀드리고 싶습니다. 이상으로

오늘 영상은 여기까지 마치도록 하겠습니다. 감사합니다.

파이썬으로 나만의 AI 챗봇 만들기

다비드스튜디오 dabidstudio 

친근한 인터페이스와 간결한 답변 제공

영어 질문에도 한글로 답변 가능

챗봇 개발 준비 및 Streamlit 소개

파이썬 기본 문법 및 설치 필요

웹 기반 앱 개발의 신속성 강조

Streamlit의 단점: 디자인 커스터마이징 어려움

계단식 학습 방법: 개념 학습 후 코드 작성

유사 코드 활용 후 개념 학습 방법

두 번째 방법의 장점: 신속한 결과물 구현

Streamlit 공식 문서를 이용한 코드 개발

공식 문서에서 튜토리얼 및 예제 코드 활용

시스템, 유저, 어시스턴트 세 가지 파트로 구성

시스템 프롬프트를 활용한 챗봇 동작 제어

ChatGPT를 이용한 코드 수정 요청

ChatGPT를 이용한 코드 분석 및 설명 요청

코드 분석 결과를 통한 개념 학습

효율적인 학습 및 결과물 구현 강조