🚀 기본적인 GPT 챗봇 만들기 (API 연동 챗봇)

✅ 목적: 단순히 OpenAI GPT API와 연동해서 텍스트 챗봇 만들기

필수 구성 요소:

구성 요소 추천 도구
🧠 LLM API OpenAI GPT (gpt-3.5-turbo, gpt-4 등)
💻 서버 Node.js (Express, NestJS 등)
💬 프론트엔드 React / Next.js / Vue.js (선택)
🔑 API 키 보관 .env 파일 (dotenv 라이브러리 사용)

예시 흐름:

  1. 사용자가 메시지를 입력
  2. 서버가 OpenAI API 호출
  3. 응답을 받아 사용자에게 표시

📄 내 문서를 읽고 답하는 챗봇 (RAG 챗봇)

✅ 목적: 내 PDF, 텍스트, 웹 문서를 GPT가 보고 답하게 만들기

추가 구성 요소:

구성 요소 추천 도구
📄 문서 로더 LangChain.js DocumentLoaders
🧠 임베딩 OpenAI Embedding, HuggingFace 등
🧊 벡터 데이터베이스 Pinecone, Weaviate, Chroma, FAISS
🔍 검색 → 프롬프트 구성 LangChain.js RetrievalQAChain

보통 GPT + LangChain + 벡터DB 조합으로 구성합니다.


💼 사내 문서 챗봇 or 고급 챗봇

✅ 목적: 유저 인증, 개인화, 대규모 문서 관리, 멀티모달 등

추가 기능:

기능 도구
👤 사용자 인증 Firebase Auth, JWT, OAuth 등
💾 DB 저장 PostgreSQL / MongoDB 등
🔧 세션 유지 / 채팅 저장 Redis / DB 기반
🎨 멀티모달 (음성, 이미지) Whisper (음성), DALL·E (이미지 생성)
📦 전체 구성 관리 Docker, Vercel, Railway 등으로 배포