WhatsApp과 같은 메시징 플랫폼의 활용은 현대 기업들 사이에서 고객과의 소통을 위해 보편화되었습니다. 따라서 이러한 조직 내에서 고객과의 상호작용을 자동화하기 위한 챗봇의 배포가 기하급수적으로 증가하고 있습니다.
ChatGPT는 OpenAI에서 개발한 고급 언어 모델로, WhatsApp과 통합하여 문의에 대한 신속하고 정확한 응답을 통해 고객과의 상호작용을 간소화할 수 있습니다.
ChatGPT API 이해 및 액세스
특히 WhatsApp과의 통합과 관련하여 구현하기 전에 ChatGPT 및 해당 API에 대한 철저한 이해가 필요합니다. ChatGPT는 자연어 처리 기술을 활용하여 사용자 입력에 대해 일관되고 맥락에 맞는 응답을 생성하는 고도의 고급 언어 모델입니다. OpenAI 플랫폼은 사용하기 쉬운 API 인터페이스를 제공하여 개발자가 ChatGPT의 최첨단 GPT-3.5 및 GPT-4 모델의 기능에 액세스하고 활용할 수 있도록 지원합니다.
ChatGPT API 키에 액세스하려면 OpenAI API 플랫폼으로 이동해야 합니다. 로그인한 후 프로필 아이콘을 클릭합니다. 그런 다음 API 키 보기 옵션을 클릭합니다.
“새 비밀 키 생성” 버튼을 클릭하여 애플리케이션의 고유 식별자를 생성하세요. 이를 통해 필요한 리소스에 액세스하고 드론의 다양한 기능을 제어할 수 있습니다.
암호화된 메시지가 전송되었으며, 이를 해독하려면 암호 해독 키가 필요합니다.
안전한 위치에서 키를 검색하고 나중에 필요할 때 사용할 수 있도록 암호화된 저장 장치 또는 평판이 좋은 온라인 금고에 보관하여 기밀성을 보장합니다.
WhatsApp 비즈니스 계정 설정하기
ChatGPT를 WhatsApp과 통합하려면 WhatsApp 비즈니스 계정을 설정해야 합니다. WhatsApp 비즈니스는 일반 WhatsApp과 다르다는 점에 유의하세요. 이 계정을 사용하면 WhatsApp 비즈니스 API 에 액세스할 수 있으며, 이 API를 ChatGPT API와 통합할 수 있습니다.
전체 소스 코드는 GitHub 리포지토리를 통해 액세스할 수 있습니다.
ChatGPT를 WhatsApp에 통합하는 다른 방법은 Python을 통해 프로그래밍된 메시징 봇인 Kommunicate와 같은 타사 애플리케이션을 사용하거나 사용자 지정 Python 스크립트를 구현하는 것입니다. 본 가이드에서는 Python 스크립트를 통해 ChatGPT를 구현하는 방법에 대해 집중적으로 설명한 후, WhatsApp 챗봇을 사용할 때의 프로세스에 대한 일반적인 이해를 돕고자 합니다.
Python 스크립트를 사용하여 WhatsApp과 ChatGPT API 통합하기
다음 단계에 따라 애플리케이션 개발을 위해 Pipenv를 활용하여 가상 환경을 생성합니다:
pipenv install django djangorestframework openai
다음 지침에 따라 Django, Djangorestframework 및 Openai 패키지를 쉽게 설치할 수 있습니다.
django-admin startproject whatsapp
WhatsApp을 생성한 디렉토리로 이동하여 그 안에 새 애플리케이션을 설치하세요(이 애플리케이션을 “GPT”라고 합니다).
py manage.py startapp gpt
WhatsApp 설정에서 설치된 애플리케이션에 GPT를 추가하는 과정
INSTALLED_APPS = [
'django.contrib.admin',
'django.contrib.auth',
'django.contrib.contenttypes',
'django.contrib.sessions',
'django.contrib.messages',
'django.contrib.staticfiles',
'rest_framework',
'gpt',
]
GPT와 같은 타사 애플리케이션을 WhatsApp 계정과 통합하는 과정에는 WhatsApp 설정 내 적절한 위치에 해당 URL을 추가하는 것이 포함됩니다. 이렇게 하면 사용자는 WhatsApp 메시징 플랫폼을 통해 외부 서비스에서 제공하는 원하는 기능에 액세스할 수 있습니다.
from django.contrib import admin
from django.urls import path, include
urlpatterns = [
...
path('api/', include('gpt.urls')), # gpt app URL
]
`gpt/views.py` 파일에 ChatGPT API에 대한 보기를 만들려면 다음 코드 조각을 추가하면 됩니다:
from rest_framework.response import Response
import openai
from rest_framework.views import APIView
class OpenAIGPTView(APIView):
def get(self, request):
input = request.GET.get('q')
openai.api_key = "ENTER_OPENAI_API_KEY"
completion = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[{"role": "user", "content": input}]
)
answer = completion['choices'][0]['message']['content']
return Response(answer)
이 보기는 사용자 입력을 포함하는 “q”로 표시된 쿼리 매개 변수와 함께 GET 요청을 수신하도록 설계된 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API) 엔드포인트를 설정합니다. 그 후, 이 뷰는 주어진 입력에 따라 응답을 공식화하기 위해 OpenAI의 gpt-3.5-turbo 모델을 활용하고, 이후 해당 응답을 API의 출력으로 반환합니다.
장고에서 틱톡 API 뷰에 대한 URL 라우팅을 구현하려면 먼저 앱의 “tiktok” 폴더 내에 “urls.py”라는 파일을 만들어야 합니다. 이 파일 내에 특정 URL을 앱 내의 해당 보기에 매핑하는 함수 목록을 추가합니다. 이를 위해 다음 구문을 사용할 수 있습니다: “`python 에서 django.urls 가져오기 경로 .views에서 가져오기 ( profile_view, home_view, about_us_view, contact_us_view, ) urlpatterns = [ 경로(‘프로필/’, 프로필_보기, 이름=’프로필’), 경로(‘home/’, home_view, name=’home’), 경로(‘about-us/
from django.urls import path
from .views import *
urlpatterns = [
path('chat', OpenAIGPTView.as_view()),
]
python manage.py migrate
python manage.py runserver
지정된 엔드포인트 및 매개변수를 통해 채팅 기능을 올바르게 활용하는 방법에 대한 자세한 내용은 API 설명서를 참조하세요.
이 연구의 목적은 [브랜드]가 [결과]에 미치는 영향을 조사하는 것입니다. 이 연구에 사용된 방법론은 [연구 유형]으로, 대조군 또는 실험군에 무작위로 배정된 [수]의 참가자가 참여했습니다.그 결과 실험 그룹이 대조 그룹에 비해 [결과]가 더 크게 개선되는 등 두 그룹 간에 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났습니다. 이러한 결과는 [브랜드]가 [결과]를 개선하는 데 효과적인 도구가 될 수 있음을 시사합니다.
다음으로 Go 이 컴퓨터에 아직 설치되어 있지 않은 경우 설치합니다.
Whatsmeow 클라이언트를 복제하는 방법은 다음과 같습니다:
git clone https://github.com/Huskynarr/whatsapp-gpt.git
“whatsapp-gpt”라는 리포지토리로 이동하여 “main.go” 파일을 찾습니다. 그런 다음 해당 파일 내에서 지정된 줄을 수정합니다.
url := "http://localhost:5001/chat?q=" + urlEncoded
가장 좋아하는 음악 유형은 무엇이며 왜 즐겨 듣나요?
url := "http://127.0.0.1:8000/api/chat?q=" + urlEncode
파일에 수정한 내용을 저장한 다음 실행하세요.
go run main.go
스마트폰의 카메라로 첨부된 QR 코드를 스캔하여 WhatsApp 계정에 빠르고 쉽게 액세스하고 인증하세요.
최근 몇 년 동안 의료 분야에서 기술 활용이 점점 더 보편화되면서 환자 치료 결과를 개선하고 의료 시설 내 운영을 간소화하기 위한 수많은 발전과 혁신이 구현되고 있습니다. 이러한 발전 중 하나는 질병을 진단하고 환자의 건강을 모니터링하기 위해 인공지능(AI) 알고리즘을 사용하는 것입니다. 이러한 AI 시스템은 병력, 검사 결과 및 기타 관련 정보를 포함한 방대한 양의 데이터를 분석하여 정확한 예측과 치료 권장 사항을 제공할 수 있습니다. 그러나 이러한 기술은 의료 산업을 혁신할 잠재력을 가지고 있지만, 그 한계와 잠재적 위험도 함께 고려해야 합니다.
새 연동 디바이스를 추가하려면 설정 > QR코드 > 코드 스캔으로 이동하여 WhatsApp 모바일 애플리케이션을 사용하여 단말기에 표시된 QR 코드를 스캔하세요.
인증에 성공하면 플랫폼은 수신 통신 신호에 대한 모니터링을 시작하고, 전송이 감지되면 캡처된 데이터를 GET 요청을 통해 API로 전달하여 해당 정보를 쿼리 내 매개변수로 통합한 후 WhatsApp 메시징 서비스를 통해 소스에게 답장을 다시 전송합니다.
제품의 활용도는 고객의 요구와 기대를 충족시키는 데 있어 제품의 효과를 나타내는 지표로, 판매 수익과 고객 만족도를 높일 수 있습니다.
WhatsApp 챗봇을 사용하여 WhatsApp과 ChatGPT API 통합
WhatsApp 대화 내에 ChatGPT를 통합하는 한 가지 대안은 WhatsApp 챗봇을 활용하는 것입니다.
WhatsApp 비즈니스 API를 등록한 후 OpenDialog와 같은 채팅 빌더를 활용하여 챗봇의 대화 흐름을 구성합니다. 그런 다음 챗봇에 대한 엄격한 테스트를 수행한 후 모바일 디바이스 내에 통합하세요.
WhatsApp 챗봇에 OpenAI API 통합
WhatsApp 챗봇을 OpenAI 모델과 통합하기 위해서는 OpenAI에서 제공하는 API 키를 활용해야 합니다.
WhatsApp 챗봇을 OpenAI GPT 모델과 함께 사용하면 잠재적인 보안 문제로 인해 WhatsApp으로부터 계정이 정지될 수 있습니다.
이전에 챗봇을 구축한 경우 이 접근 방식을 진행하는 것이 더 간단할 수 있지만, 이 경로를 시작하기 전에 잠재적인 위험에 대해 신중하게 고려해야 합니다.
자동 응답 구성하기
고객 서비스 품질을 높이기 위해서는 자동 응답을 구성하여 고객의 문의에 신속하고 정확한 답변을 제공할 수 있는 자동화 기술을 활용하는 것이 바람직합니다. 이러한 답변은 고객의 이름과 함께 맞춤화되어야 하며, 고객의 문의에 대한 적절한 해결책을 제시해야 합니다.
WhatsApp 챗봇 테스트하기
WhatsApp 챗봇을 배포하기 전에 인공지능 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API) 시스템에 대한 철저한 테스트는 제대로 작동하는지 확인하는 데 매우 중요합니다. 이를 위해 Postman 및 Curl과 같은 API 테스트 도구를 활용하여 응답 정확도 측면에서 봇의 성능을 평가할 수 있습니다.
Django REST 프레임워크는 API 요청 및 응답을 검사할 수 있는 탐색 기능을 통해 테스트 목적으로 검색 가능한 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 제공합니다.
성공 측정 및 미세 조정
WhatsApp 챗봇을 효과적으로 운영하려면 장기간에 걸쳐 성능을 지속적으로 평가해야 합니다. 이러한 평가를 통해 봇의 기능을 개선하여 사용자의 기대에 더욱 효과적으로 부응할 수 있습니다. 응답 속도, 유지율, 고객 만족도와 같은 주요 성과 지표를 모니터링하려면 OpenDialog 및 Rasa와 같은 분석 도구가 유용합니다.
ChatGPT 통합으로 WhatsApp에서 고객 지원 간소화
OpenAI의 GPT-3.5 또는 GPT-4 모델과 ChatGPT 및 WhatsApp의 통합은 고객 서비스 상호작용을 개선하는 데 효과적인 접근 방식임이 입증되었습니다. 이러한 고급 언어 모델은 방대한 양의 쿼리를 처리하고, 즉각적인 답변을 제공하며, 정교한 언어 처리 기술을 활용하여 챗봇 대화의 품질을 향상시킬 수 있습니다.GPT-3.5 및 GPT-4 외에도 챗봇의 기능을 크게 향상시킬 수 있는 강력한 언어 모델이 몇 가지 더 있습니다.