AI 도우미를 단계별로 만드는 방법: 초보자 가이드

주요 시사점

• AI 도우미를 만들려면 먼저 기본 목적을 결정하고, 구축 방법을 선택하고, 적절한 데이터를 수집하고, 사용자 요청에 응답할 수 있는 시스템을 설정하세요.
• AI 도우미를 구축하기 위해 엔지니어가 될 필요는 없습니다. 달성하려는 목표에 따라 코드 없는 도구나 API를 사용하는 보다 유연한 옵션을 사용할 수 있습니다.
• 사용자 정의가 필요하거나, 더 많은 제어를 원하거나, 표준 도구가 처리할 수 없는 특정 작업이나 워크플로가 있는 경우 자신만의 AI 도우미를 만드는 것이 가장 좋습니다.
• 대부분의 AI 도우미는 계획, 구성, 출시 및 지속적인 개선이라는 유사한 수명 주기를 따릅니다.
• AI 도우미를 구축하는 것은 시간이 지남에 따라 모니터링, 개선 및 책임감 있는 사용이 필요한 지속적인 프로세스입니다.

이제 작성 도구, 브라우저 및 생산성 앱에 AI 도우미가 내장되어 있으므로 직접 만들 수 있는지 궁금할 것입니다. 이러한 도우미가 이메일, 요약 또는 질문에 도움을 줄 수 있다면 자신의 필요에 맞는 도우미를 만들 수 있는지 궁금해하는 것이 합리적입니다.

과거에는 AI 비서를 구축하려면 많은 기술력이 필요했습니다. 이제 원하는 작업을 결정하고, 올바른 도구를 선택하고, 응답 방법을 설정하여 코딩을 거의 또는 전혀 하지 않고도 앱을 만들 수 있습니다.

이 가이드는 AI나 엔지니어링에 대한 배경 지식이 없어도 AI 도우미 구축에 관심이 있는 모든 사람을 위한 것입니다. AI 도우미를 만드는 데 필요한 높은 수준의 단계, 그 과정에서 내려야 할 결정, 책임감 있게 수행하는 방법을 간략하게 설명합니다.

목차

• AI 비서 설명
• 나만의 AI 비서를 만드는 이유는 무엇입니까?
• 단계별로 나만의 AI 비서를 만드는 방법
• AI 도우미 구축 모범 사례
• 맞춤형 AI 도우미 생성의 한계
• AI 도우미를 만드는 방법 FAQ

AI 비서 설명

AI 도우미는 인공 지능을 사용하여 사람들이 자연스러운 대화 입력을 사용하여 작업을 완료하고, 질문에 답하고, 텍스트를 생성하도록 돕는 디지털 도구입니다.

AI 비서를 특히 강력하게 만드는 것은 다양성입니다. 모든 용도에 맞는 단일 도구는 아닙니다. 일부는 초안 작성 및 수정을 위해 설계되었지만 다른 일부는 문서 요약, 고객 질문 답변, 일정 관리 또는 팀 작업 흐름 지원을 위해 구축되었습니다. 최고의 어시스턴트는 모든 일을 다 하려고 하기보다는 특정 목적에 집중합니다.

AI 도우미를 사용할 때 일반적으로 프롬프트라고 하는 간단한 입력 또는 음성 요청을 사용하여 작업을 요청하는 것으로 시작합니다. 어시스턴트는 자연어 처리(NLP)를 사용하여 의도와 어조를 포함하여 요청하는 내용을 이해합니다. 응답을 생성하기 위해 기계 학습을 사용하여 방대한 양의 텍스트에 대해 훈련된 LLM(대형 언어 모델)을 사용합니다. 이러한 모델은 언어의 패턴을 인식하고 상황에 따라 반응합니다. 이것이 바로 AI 보조자가 자연스럽고 관련성 있게 들리는 방식으로 응답할 수 있는 이유입니다.

궁극적으로 AI 도우미를 정의하는 것은 그 뒤에 있는 기술뿐만 아니라 특정 작업, 워크플로 또는 사용자 그룹을 지원하도록 설계된 방식입니다.

Go는 작업과 워크플로를 지원하도록 설계된 AI 도우미의 한 예입니다. 별도의 채팅 창이나 플랫폼으로 전환할 필요 없이 Go는 이메일, 문서, 메시지, 웹 앱 등 무엇을 작성하든 이미 사용하고 있는 도구 내에서 직접 작동합니다. 수동으로 작업을 설명하거나 컨텍스트를 제공할 필요 없이 작업 중인 내용을 이해하므로 관리할 추가 도구가 아닌 워크플로의 자연스러운 확장처럼 느껴집니다.

Go를 사용하면 집중력을 방해하거나 탭 전환, 복사 및 붙여넣기 등 프로세스에 추가 단계를 추가하지 않고도 필요할 때 정확히 필요한 곳에서 글쓰기 도움을 받을 수 있습니다.

AI 비서와 그 작동 방식을 자세히 살펴보려면 AI 비서에 대한 심층 가이드를 확인하세요.

나만의 AI 비서를 만드는 이유는 무엇입니까?

사람들은 기존 도구가 자신의 요구 사항에 맞지 않을 때 자체 AI 도우미를 구축합니다. 맞춤형 도우미는 특히 표준 도구가 처리할 수 없는 특정 작업이나 요구사항이 있는 경우 더 많은 제어력과 유연성을 제공합니다.

자신만의 어시스턴트를 구축하면 더 많은 옵션이 제공되지만 어시스턴트가 수행해야 하는 작업, 작동 방식, 최신 상태로 유지하는 방법에 대해서도 신중하게 생각해야 합니다.

1. 개인화

자신만의 AI 어시스턴트를 구축하면 동작, 어조, 초점을 정확한 요구 사항에 맞게 조정할 수 있습니다. 일반 보조자에 적응할 필요 없이 기대하는 방식에 응답하고 가장 관심 있는 작업을 지원하는 고유한 보조자를 디자인할 수 있습니다.

2. 효율성 향상

맞춤형 AI 도우미는 속도를 저하시키는 반복적이거나 시간 소모적인 작업을 간소화할 수 있습니다. 문서 요약이나 반복되는 질문에 대한 답변과 같은 특정 기능에 도우미를 집중시키면 시간이 지남에 따라 수동 작업이 줄어듭니다.

3. 특정 문제에 대한 맞춤형 솔루션

사전 구축된 어시스턴트는 많은 사용자에게 서비스를 제공하도록 설계된 반면, 맞춤형 어시스턴트는 단일 문제를 매우 효과적으로 해결하도록 구축될 수 있습니다. 이는 틈새 작업 흐름, 내부 도구 또는 전문 지식 기반에 특히 유용합니다.

4. 학습 기회

나만의 AI 도우미를 만들면 최신 AI 도구의 작동 방식을 이해할 수 있는 실용적인 방법이 제공됩니다. 간단한 설정만으로도 프롬프트, 컨텍스트, 데이터가 어떻게 반응하는지 확인할 수 있습니다.

5. 데이터와 행동에 대한 통제력 강화

디자인에 따라 맞춤형 AI 도우미는 어떤 데이터를 사용하고 어떻게 반응하는지에 대해 더 많은 투명성을 제공할 수 있습니다. 이는 내부 정보 또는 민감한 정보를 다루는 팀에 중요합니다.

6. 창의성과 실험성 향상

자신만의 어시스턴트를 구축하면 새로운 작업 흐름이나 상호 작용 스타일을 테스트할 수 있는 기회가 제공됩니다. 기성 도구에서는 허용되지 않는 방식으로 AI가 브레인스토밍, 초안 작성 또는 문제 해결을 지원하는 방법을 탐색할 수 있습니다.

7. 시간에 따른 확장성

맞춤형 AI 도우미는 요구 사항이 증가함에 따라 발전할 수 있습니다. 단일 사용 사례로 작게 시작한 다음 해당 기능과 통합을 확장할 수 있습니다.

8. 모든 용도에 맞는 단일 도구로부터의 독립성

자신만의 어시스턴트를 만들면 기능, 가격 또는 우선순위를 변경할 수 있는 도구에 대한 의존도가 줄어듭니다. 귀하의 필요에 맞는 경험을 자유롭게 디자인할 수 있습니다.

9. 혁신의 기회

맞춤형 도우미를 사용하면 단계를 자동화하고, 도구를 연결하고, 의사 결정을 실시간으로 지원할 수 있어 보다 새롭고 유연한 작업 방식이 가능해집니다.

이러한 이점을 이해하고 나면 다음 단계는 개념부터 배포까지 AI 도우미를 만드는 방법을 배우는 것입니다.

단계별로 나만의 AI 비서를 만드는 방법

AI 도우미를 구축하려면 코드 없는 도구를 사용하든 사용자 지정 코드를 작성하든 동일한 단계를 거치게 됩니다. 기술적 능력은 필요하지 않지만 어시스턴트의 역할을 결정하는 것부터 시간이 지남에 따라 개선하는 것까지 각 단계에서 건전한 선택을 해야 합니다.

AI 비서를 팀원으로 상상해 보세요. 무엇을 해야 하는지, 어떻게 작동해야 하는지, 작업에 어디에 적합한지 더 명확하게 정의할수록 더 도움이 될 것입니다.

Step 1. 목적 및 핵심업무 정의

AI 도우미에게 원하는 작업을 명확하게 정의하는 것부터 시작하세요. 가장 효과적인 보조자는 많은 일을 처리하려고 하기보다는 하나의 주요 책임에 집중합니다.

이 단계에서는 다음과 같은 몇 가지 실용적인 질문에 답하는 것이 도움이 됩니다.

• 이 어시스턴트는 어떤 문제를 해결해야 할까요?
• 어떤 특정 작업을 일관되게 처리해야 합니까?
• 누가 그것을 사용할 것인가?

예를 들어, 고객 문의를 지원하기 위해 구축된 어시스턴트는 일반적인 질문에 답변하고 복잡한 문제를 에스컬레이션하는 데에만 집중할 수 있습니다. 글쓰기 보조원은 일정이나 조사를 관리하기보다는 텍스트 초안 작성, 재작성 및 요약에 집중할 수 있습니다.

처음부터 범위를 좁게 유지하면 어시스턴트를 더 쉽게 구축하고, 테스트하고, 개선할 수 있습니다.

2단계. 사용자가 상호작용하는 방법 결정

다음으로, 사람들이 실제로 어시스턴트를 매일 어떻게 사용할 것인지 결정하십시오. 여기에는 인터페이스와 그것이 나타나는 컨텍스트가 모두 포함됩니다. 컨텍스트에는 문서, 메시지, 작업 목록 등 사용자가 이미 작업 중인 위치가 포함됩니다.

주요 결정은 다음과 같습니다.

• 텍스트 기반인지 음성 기반인지 여부
• 웹사이트, 내부 도구, 문서 편집기, 브라우저 확장 프로그램 등 라이브 위치
• 프롬프트 입력, 버튼 클릭, 텍스트 선택 등 사용자가 이를 트리거하는 방법

대부분의 초보자는 디자인과 테스트가 더 간단하기 때문에 텍스트 기반 도우미로 시작합니다. 음성 도우미는 강력할 수 있지만 음성 인식 및 응답 타이밍과 관련하여 복잡성을 더합니다.

3단계. 빌드 접근 방식(코드 없음 또는 코드) 선택

빌드 접근 방식에 따라 출시 속도와 나중에 제어할 수 있는 정도가 결정됩니다. 어시스턴트가 수행해야 하는 작업과 사람들이 이를 어떻게 사용할 것인지 알고 나면 어시스턴트 구축 방법을 결정하세요.

크게 두 가지 접근 방식이 있습니다.

• 대부분의 기술 설정을 처리하는 노코드 또는 로우코드 플랫폼
• 더 심층적인 제어를 위해 API와 사용자 정의 로직을 사용하는 코드 기반 접근 방식

코드 없는 도구는 문서의 질문에 답하고, 콘텐츠를 요약하고, 미리 정의된 지침을 따르는 도우미를 만드는 가장 빠른 방법인 경우가 많습니다. 기술적인 능력이 있거나 고급 통합, 복잡한 논리 또는 동작에 대한 완전한 제어가 필요한 경우 코드 기반 접근 방식이 적합합니다.

이 선택은 속도, 유연성 및 장기 유지 관리에 영향을 미칩니다. 하나의 올바른 접근 방식은 없으며 목표와 리소스에 가장 적합한 접근 방식만 있습니다.

4단계. 데이터 수집 및 준비

AI 비서는 접근할 수 있는 정보만큼만 우수합니다. 빌드하기 전에 어시스턴트가 의존할 콘텐츠를 수집하고 준비하는 데 시간을 투자하세요.

여기에는 다음이 포함될 수 있습니다.

• 문서, FAQ 또는 도움말 문서
• 내부 메모 또는 지침
• 정책이나 절차 등 구조화된 정보

데이터를 준비하는 것은 일반적으로 데이터를 명확하게 구성하고, 오래된 콘텐츠를 제거하고, 어시스턴트가 원하는 방식을 반영하는지 확인하는 것을 의미합니다. 깨끗하고 집중된 데이터는 보다 정확하고 예측 가능한 결과로 이어집니다.

예를 들어, 오래된 문서에 대해 교육을 받은 지원 보조원이 잘못된 답변을 제공할 것입니다.

5단계. 어시스턴트 인텔리전스 구축 및 구성

이 단계에서는 어시스턴트를 AI 모델에 연결하고 작동 방식을 정의합니다. 여기에는 어시스턴트가 자연어 처리 기술을 사용하여 요청을 해석하고, 컨텍스트를 적용하고, 목표에 맞는 응답을 생성하는 방법을 안내하는 설정 지침이 포함됩니다.

중요한 고려 사항은 다음과 같습니다.

• 응답은 얼마나 간결하거나 상세해야 합니까?
• 어시스턴트가 사용해야 하는 톤
• 범위 내에 있거나 범위를 벗어나는 주제
• 어시스턴트가 요청된 요청이 기술적 능력을 넘어서는 경우 연기하거나 말해야 하는 경우

예를 들어, 추측을 피하고 원본 자료에 충실하며 중립적이고 전문적인 어조로 응답하도록 보조자에게 지시할 수 있습니다. 이 단계의 명확한 지침은 더 많은 데이터를 추가하는 것보다 더 큰 차이를 만드는 경우가 많습니다.

6단계. 사용자 경험 디자인

유능한 비서라도 인터페이스가 혼란스러우면 좌절감을 느낄 수 있습니다. 이 단계에서는 상호 작용을 명확하고 예측 가능하게 만드는 데 중점을 둡니다.

좋은 디자인에는 다음이 포함되는 경우가 많습니다.

• 간단한 입력 영역
• 어시스턴트가 무엇을 도울 수 있는지에 대한 명확한 안내
• 요청을 이해하지 못할 때 유용한 대체 응답

예제 프롬프트나 간단한 지침을 포함하면 최초 사용 시 크게 개선되고 좌절감을 줄일 수 있습니다.

7단계. 격차 테스트, 개선 및 수정

어시스턴트를 출시하기 전에 현실적인 시나리오로 압력 테스트를 해보세요. 예상된 입력과 예상치 못한 입력을 모두 시도하여 어려움을 겪는 부분을 확인하세요.

주의 사항:

• 부정확하거나 모호하거나 반복적인 응답
• 반복되는 오해
• 잘 대답할 수 없는 질문

프롬프트, 지침 또는 데이터를 약간만 수정하면 눈에 띄는 개선이 이루어지는 경우가 많습니다. 테스트는 완벽함이 아니라 조정이 필요한 일반적인 패턴을 식별하는 것입니다.

8단계. 배포 및 사용 가능하게 만들기

테스트가 완료되면 어시스턴트를 배포할 방법과 위치를 결정하세요.

다음 사항을 고려하세요.

• 공개적이든 내부적이든
• 누가 액세스할 수 있나요?
• 기본 사용량을 모니터링하는 방법

팀 설정에서는 액세스를 확장하기 전에 먼저 내부적으로 배포하고 피드백을 수집할 수 있습니다.

9단계. 성능 모니터링 및 시간 경과에 따른 반복

AI 도우미 만들기는 시작과 함께 끝나지 않습니다. 어시스턴트의 품질을 지속적으로 모니터링하고 반복하면 어시스턴트의 유용성과 정확성을 유지하는 데 도움이 됩니다.

정기적인 유지 관리에는 다음이 포함될 수 있습니다.

• 사용자 피드백 검토
• 데이터 소스 업데이트
• 프롬프트 및 경계 구체화

시간이 지남에 따라 이 프로세스는 어시스턴트가 오래되거나 신뢰할 수 없게 되는 대신 사용자의 요구에 따라 발전하는 데 도움이 됩니다.

AI 도우미 구축 모범 사례

AI 비서를 책임감 있게 구축하는 것은 AI 비서를 효과적으로 구축하는 것만큼 중요합니다. 특히 시간이 지남에 따라 사람들이 AI 비서에 더 많이 의존하기 시작하면 더욱 그렇습니다. 명확한 가드레일은 어시스턴트가 유용하고 신뢰할 수 있으며 사용자 기대에 부응하도록 보장합니다.

이러한 모범 사례는 사용량이 증가함에 따라 AI 도우미가 정확하고 예측 가능하며 신뢰할 수 있는 상태를 유지하는 데 도움이 됩니다.

명확한 경계와 기대치를 정의하십시오.

어시스턴트가 해야 할 일과 하지 말아야 할 일을 명시적으로 설명하세요. 명확한 한계는 오해의 소지가 있거나 지나치게 확신하는 응답을 방지합니다.

예를 들어, 문서를 요약하도록 설계된 보조자는 요청하더라도 법적 또는 의학적 조언을 제공해서는 안 됩니다.

인간을 계속해서 파악하라

AI 비서는 대체자가 아닌 협력자로서 가장 잘 작동합니다. 중요한 결정이나 민감한 콘텐츠에는 사람의 검토가 필수적입니다.

초안, 요약 또는 권장 사항은 공유하거나 조치를 취하기 전에 검토해야 합니다.

제한사항을 투명하게 공개하세요.

AI 비서는 자신이 틀렸을 때에도 자신감 있게 말할 수 있습니다. 투명성을 고려하여 디자인하면 사용자가 도구에 지나치게 의존하지 않고도 도구를 신뢰할 수 있습니다.

특히 사실 또는 연구 기반 결과에 대한 응답을 확인하도록 사람들에게 권장합니다.

사용자 데이터 및 개인정보 보호

개인 정보 보호는 처음부터 고려되어야 합니다. 특히 직장이나 고객 응대 보조원을 위해 데이터가 저장, 처리 및 공유되는 방식을 이해합니다.

적절한 보호 장치가 마련되어 있지 않으면 민감한 정보에 대한 접근을 제한하십시오.

기발함이 아닌 명확성을 위한 디자인

명확하고 일관된 행동은 화려한 대응보다 더 가치가 있습니다. 예측 가능성은 신뢰를 구축하고 혼란을 줄입니다.

단순한 언어와 일관된 어조는 일반적으로 업무 환경에서 지나치게 대화적이거나 창의적인 스타일보다 더 효과적입니다.

실제 사용을 기반으로 지속적으로 개선

피드백과 모니터링은 보조자가 실제 요구 사항에 부합하도록 유지하는 데 도움이 됩니다. 혼란스럽거나 부정확한 답변을 검토하면 더 나은 데이터나 더 명확한 지침이 필요한 부분이 드러나는 경우가 많습니다.

맞춤형 AI 도우미 생성의 한계

자신만의 AI 어시스턴트를 구축하면 유연성이 제공되지만 사전에 고려해 볼 만한 몇 가지 절충안도 있습니다. 이는 기존 AI 비서의 편의성을 비교하는 데 중요합니다.

• 필요한 시간과 노력:기본 보조자라도 기존 도구를 사용할 때보다 계획, 구성, 테스트, 개선하는 데 시간이 걸립니다.
• 지속적인 유지 관리:프롬프트, 데이터 및 통합의 정확성과 관련성을 유지하려면 정기적인 업데이트가 필요합니다.
• 데이터 종속성:기본 모델에 관계없이 데이터가 부족하거나 제한되어 있으면 결과가 약해집니다.
• 규모에 따른 비용:초기 비용은 낮을 수 있지만 채택이 증가함에 따라 사용량, 통합 및 API 호출이 추가될 수 있습니다.
• 신뢰성 위험:주의 깊은 가드레일이 없으면 보조자는 일관되지 않게 행동하거나 극단적인 경우 실패할 수 있습니다.
• 개인정보 보호 및 규정 준수 책임:자체 어시스턴트를 구축할 때 사용자 데이터를 처리하고 보호하는 방법에 대한 책임은 귀하에게 있습니다.
• 성숙한 도구에 비해 제한된 범위:맞춤형 도우미는 단일 사용 사례로 시작하는 경우가 많으며 기존 제품의 폭이 부족할 수 있습니다.

요구 사항이 광범위하고 시간에 민감하거나 이미 기존 도구에서 잘 지원되는 경우 확립된 AI 도우미를 사용하는 것이 더 실용적인 선택일 수 있습니다.

AI 도우미를 만드는 방법 FAQ

나만의 AI 도우미를 만들려면 어떻게 해야 하나요?

작업을 정의하고, 빌드 접근 방식을 선택하고, 관련 정보를 연결하고, 시간이 지남에 따라 응답을 개선하여 자신만의 AI 도우미를 만듭니다. 오늘날 대부분의 사용자 정의 도우미는 모델을 처음부터 훈련하는 대신 명확한 지침으로 대규모 언어 모델을 구성하여 구축됩니다.

AI 도우미를 구축하려면 코딩 방법을 알아야 합니까?

아니요. 많은 사람들이 이면에서 기술 설정을 처리하는 노코드 또는 로우코드 플랫폼을 사용하여 AI 도우미를 만듭니다. 코딩은 고급 사용자 정의, 심층 통합 또는 어시스턴트가 다른 시스템과 상호 작용하는 방식에 대한 완전한 제어를 원하는 경우에만 필요합니다.

AI 비서를 구축하는 데 얼마나 걸리나요?

간단한 AI 도우미는 특히 코드가 없는 도구와 기존 콘텐츠를 사용하여 도우미를 교육하는 경우 몇 시간 또는 며칠 내에 생성될 수 있는 경우가 많습니다. 여러 통합, 자세한 프롬프트 또는 지속적인 테스트를 포함하는 고급 도우미는 설계하고 개선하는 데 몇 주가 걸릴 수 있습니다.

맞춤형 AI 도우미는 어떤 작업을 처리할 수 있나요?

맞춤형 AI 도우미는 FAQ 답변, 문서 요약, 텍스트 초안 작성 또는 재작성, 정보 정리, 연결된 도구를 통한 작업 실행 등의 작업을 처리할 수 있습니다. 대부분의 보조원은 다양한 작업을 다루기보다는 좁은 범위의 책임에 집중할 때 가장 잘 일합니다.

Go는 특정 작업에 탁월한 AI 비서의 좋은 예입니다. Go는 특히 글쓰기와 의사소통에 초점을 맞춘 AI 도우미입니다. 이미 사용하고 있는 도구 내에서 콘텐츠 초안을 작성하고, 어조와 명확성을 위해 메시지를 다듬고, 아이디어를 생성하는 데 도움을 줍니다. 또한 Google Drive, Gmail, Jira 등 수백 개의 커넥터 에이전트를 사용하여 가장 중요한 앱의 컨텍스트를 직접 동기화하여 특정 작업에 더욱 효과적으로 적용할 수 있습니다.

AI 비서를 구축하는 데 비용이 많이 드나요?

AI 도우미를 만드는 것은 처음에는 비용이 저렴할 수 있으며, 특히 무료 계층이나 코드 없는 도구를 사용할 때 더욱 그렇습니다. 사용량이 증가하거나 통합이 확장되거나 더 높은 성능이 필요함에 따라 비용이 증가할 수 있으므로 확장 및 지속적인 유지 관리를 계획하는 것이 중요합니다.

기존 AI 도우미를 대신 사용하는 것이 언제 더 합리적일까요?

요구 사항이 광범위하거나, 워크플로가 현재 도구로 잘 지원되거나, 설정이나 유지 관리 없이 즉각적인 가치를 원하는 경우에는 기존 AI 도우미를 사용하는 것이 더 나은 선택인 경우가 많습니다. 사전 빌드된 도구가 완전히 충족하지 못하는 특정 요구사항이 있는 경우 사용자 정의 도우미를 빌드하는 것이 더 합리적입니다.

글쓰기 및 커뮤니케이션 워크플로의 경우 Go는 설정이 필요 없이 즉각적인 가치를 제공하는 AI 도우미입니다. 이미 사용하고 있는 도구에서 직접 작동하고 상황을 자동으로 이해하므로 맞춤형 솔루션을 구축하고 유지 관리하는 오버헤드 없이 글쓰기 지원을 원하는 전문가에게 실용적인 선택이 됩니다.