GPT-4와 벡터 검색을 활용한 FAQ 자동 응답 시스템 구축 방법

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GPT-4와 벡터 검색을 활용한 FAQ 자동 응답 시스템 구축 방법

GPT-4와 벡터 검색(FAISS)를 결합하여 FAQ 자동 응답 시스템을 구축하는 방법을 설명합니다. 이 시스템은 고객 질문에 맞춤형 답변을 제공하고, RAG(Retrieval-Augmented Generation) 방식을 통해 정확성과 최신성을 강화합니다.


1. 시스템 개요

1-1. 기능 구성

  1. FAQ 데이터베이스 구축: 자주 묻는 질문과 답변을 벡터화하여 저장.
  2. 질문 검색 및 유사도 평가: 입력된 질문과 유사한 데이터를 벡터 검색으로 조회.
  3. GPT-4 기반 응답 생성: 검색된 데이터와 추가 정보를 결합하여 답변 생성.
  4. 웹 및 챗봇 연동: Flask 또는 Telegram API를 활용한 사용자 인터페이스 제공.

2. 구축 단계

2-1. FAQ 데이터 준비 및 벡터화

python-코드 복사
from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings

# 예제 FAQ 데이터
faq_data = [
    "쿠팡파트너스 가입 방법은?",
    "수익 정산 주기는 언제인가요?",
    "최소 지급 기준은 얼마인가요?",
    "제휴 링크 생성 방법을 알려주세요.",
    "쿠팡파트너스 수익률은 얼마인가요?"
]

# 임베딩 생성
embeddings = OpenAIEmbeddings()
vector_db = FAISS.from_texts(faq_data, embeddings)

# 벡터 저장
vector_db.save_local("faq_index")

2-2. 질문 검색 및 응답 생성

python-코드 복사
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.llms import OpenAI

# 데이터베이스 로딩
vector_db = FAISS.load_local("faq_index", embeddings)
retriever = vector_db.as_retriever()

# 프롬프트 템플릿 설정
template = """
당신은 쿠팡파트너스 전문가입니다. 아래 질문에 대한 자세한 답변을 작성하세요.

질문: {question}
"""

prompt = PromptTemplate(template=template, input_variables=["question"])

# GPT-4 활용 RAG 시스템
qa = RetrievalQA.from_chain_type(llm=OpenAI(temperature=0.7), retriever=retriever)

# 질문 예제
query = "쿠팡파트너스 수익 정산 주기는?"
result = qa.run(query)
print(result)

출력 예시:

답변:
쿠팡파트너스의 수익 정산 주기는 매월 15일에 지급됩니다. 최소 지급 기준은 1만 원이며, 기준 금액 미달 시 이월 처리됩니다.

2-3. 웹 API 연동 (Flask 기반)

python-코드 복사
from flask import Flask, request, jsonify

app = Flask(__name__)

@app.route('/faq', methods=['POST'])
def faq():
    user_input = request.json['question']
    response = qa.run(user_input)
    return jsonify({'response': response})

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

테스트 예제 (POST 요청):

json-코드 복사
POST http://127.0.0.1:5000/faq  
Body: { "question": "최소 지급 기준은 얼마인가요?" }

응답 예시:

json-코드 복사
{
  "response": "쿠팡파트너스의 최소 지급 기준은 1만 원이며, 미달 시 이월됩니다."
}

3. 추가 기능 및 최적화 전략

3-1. 데이터 추가 및 확장

  • 새로운 질문/답변 추가 시 데이터 업데이트:
python-코드 복사
new_faq = [
    "쿠팡파트너스에서 어떤 상품을 추천해야 할까요?",
    "수익률을 높이는 방법은?"
]

# 추가 임베딩 생성
vector_db.add_texts(new_faq)
vector_db.save_local("faq_index")

3-2. 사용자 데이터 분석 및 개선

  1. 로그 추적: 사용자 질문 및 답변 기록을 저장하여 인기 질문 분석.
  2. 전환율 분석: 클릭된 쿠팡 링크와 구매율 분석으로 성과 최적화.
python-코드 복사
import pandas as pd

# 로그 저장
logs = []
logs.append({"question": query, "response": result})
pd.DataFrame(logs).to_csv("faq_logs.csv", index=False)

3-3. SEO 최적화 적용

  1. 질문 키워드 기반 메타 태그 생성.
  2. 구글 트렌드와 연동하여 자주 검색되는 키워드 적용.
python-코드 복사
title = f"{query} – 완벽한 가이드"
description = f"{result[:150]}"
print("Title:", title)
print("Description:", description)

결과 예시:

  • Title: "쿠팡파트너스 수익 정산 주기 – 완벽한 가이드"
  • Description: "쿠팡파트너스 수익 정산은 매월 15일 지급되며, 최소 지급 기준은 1만 원입니다."

3-4. 사용자 경험 개선 (챗봇 연동)

Telegram 챗봇 연동 예제:

python-코드 복사
import requests

TOKEN = 'YOUR_TELEGRAM_BOT_TOKEN'
URL = f'https://api.telegram.org/bot{TOKEN}/sendMessage'

def send_telegram_message(chat_id, text):
    payload = {
        'chat_id': chat_id,
        'text': text
    }
    response = requests.post(URL, json=payload)
    return response.json()

# 예제 메시지 전송
send_telegram_message('CHAT_ID', result)

4. 결론: 자동 FAQ 시스템의 강점

  1. 실시간 질문 대응: 최신 정보를 기반으로 자동 응답 제공.
  2. SEO 최적화: 트렌드 키워드 반영 및 검색 엔진 상위 노출 강화.
  3. 유연한 확장성: 데이터베이스 업데이트와 사용자 로그 분석을 통한 지속 개선.
  4. 수익 최적화: FAQ 내 쿠팡파트너스 링크 삽입으로 클릭과 구매 유도.

이 시스템은 고객 서비스 자동화, 전환율 증가, 콘텐츠 관리 효율화를 동시에 달성할 수 있습니다.

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