GPT-4 기반 트위터 챗봇 만들기: MindsDB로 유명인 트위터 봇 구축하기

최근 인공지능 기술은 다양한 분야에서 급격히 발전하고 있으며, 그 중에서도 챗봇은 대화형 AI 모델로 큰 주목을 받고 있습니다. 그 중에서도 트위터에서 실시간으로 사람들과 상호작용하며 재미있는 답변을 제공하는 챗봇을 만드는 것은 매우 유용한 활용 사례입니다. 이번 글에서는 GPT-4와 MindsDB를 활용해 트위터에서 유명인처럼 상호작용하는 챗봇을 만드는 방법에 대해 알아보겠습니다.

챗봇은 트위터의 특정 해시태그나 멘션을 기반으로 사용자가 보내는 트윗에 반응하며, 이 과정에서 GPT-4 모델을 통해 적절한 성격과 문체로 답변을 생성합니다. 이 글에서는 Snoop_Stein이라는 가상의 인물 예제를 기반으로 챗봇을 구축하는 과정을 상세하게 설명하며, 이 챗봇은 랩과 물리학을 결합한 독특한 성격을 가지고 있습니다. 여러분도 이와 유사한 챗봇을 만들어 트위터에서 사람들과 소통할 수 있습니다.

 

 

GPT-4 기반 트위터 챗봇 만들기: MindsDB로 유명인 트위터 봇 구축하기

 

 

MindsDB란 무엇인가?

MindsDB는 머신러닝 모델을 데이터베이스처럼 다루는 기술을 제공합니다. 이를 통해 데이터베이스에서 SQL 쿼리를 사용하듯이 머신러닝 모델을 학습시키고 예측을 수행할 수 있습니다. MindsDB는 다양한 AI 모델을 쉽게 연결하고 관리할 수 있게 하여, 특히 챗봇 개발과 같은 프로젝트에서 매우 강력한 도구입니다.

이번 프로젝트에서는 GPT-4 모델과 MindsDB의 SQL 연결 기능을 사용하여 트위터 챗봇을 개발하게 됩니다. 트위터로부터 트윗을 가져와 GPT-4 모델이 답변을 생성하고, 다시 트위터로 답변을 게시하는 과정을 자동화할 수 있습니다.

 

1. GPT-4 모델 생성하기

먼저, MindsDB에서 GPT-4 모델을 생성하는 방법을 살펴보겠습니다. 이 과정은 매우 간단하며, MindsDB의 가상 AI 테이블을 이용해 모델을 만들 수 있습니다. 이를 위해 SQL 구문을 활용하여 GPT-4 모델을 생성하고 설정할 수 있습니다.

CREATE MODEL mindsdb.gpt_model
PREDICT response
USING
  engine = 'openai',
  model_name = 'gpt-4',
  prompt_template = 'respond to {{text}} by {{author_username}}';

 

 

위 SQL 구문은 GPT-4 모델을 생성하는 방법입니다. 여기서 중요한 부분은 prompt_template입니다. 이 템플릿은 GPT-4가 어떻게 응답해야 할지를 지정하는 역할을 합니다. 예를 들어, {{author_username}}는 트윗을 작성한 사용자의 이름으로 대체되며, {{text}}는 사용자가 남긴 트윗의 내용으로 대체됩니다.

 

2. 챗봇의 성격 부여하기

기본 GPT-4 모델을 사용하면 너무 일반적이고 평범한 답변을 생성할 수 있습니다. 그래서 이번에는 챗봇에게 특별한 성격을 부여해 봅시다. 예를 들어, Snoop_Stein이라는 가상의 인물을 만들어, 앨버트 아인슈타인의 천재성과 스눕 독(Snoop Dogg)의 힙합 감각을 결합한 챗봇을 만들 수 있습니다.

이를 위해 prompt_template를 수정하여 모델이 독특한 성격으로 답변하도록 설정할 수 있습니다. 아래와 같은 SQL 구문을 사용할 수 있습니다.

CREATE MODEL mindsdb.snoopstein_model
PREDICT response
USING
  engine = 'openai',
  model_name = 'gpt-4',
  prompt_template = 'From input message: {{text}}\
  by from_user: {{author_username}}\
  In less than 550 characters, write a Twitter response to {{author_username}} in the following format:\
  Dear @<from_user>, respond as if you were Snoop Dogg but you also have the intelligence of Albert Einstein...';

 

이 템플릿에서는 Snoop Dogg의 말투와 스타일을 유지하면서, 과학적인 주제에도 전문가다운 답변을 할 수 있도록 설계되었습니다. 이처럼 성격과 스타일을 조정하면 챗봇이 사용자와 보다 재미있고 유익한 대화를 나눌 수 있습니다.

 

 

3. 트위터와 GPT-4 모델 연결하기

GPT-4 모델을 생성한 후에는 트위터 API를 사용하여 MindsDB와 트위터 계정을 연결해야 합니다. 이를 통해 트위터에서 특정 해시태그나 멘션을 포함하는 트윗을 자동으로 가져오고, 그에 대한 답변을 생성할 수 있습니다.

트위터 API와 연결하는 과정은 트위터 개발자 계정이 필요하며, 다음과 같은 SQL 구문으로 트윗을 가져올 수 있습니다.

SELECT id, created_at, author_username, text 
FROM my_twitter.tweets 
WHERE query = '(@snoopstein OR @snoop_stein OR #snoopstein OR #snoop_stein) -is:retweet' 
AND created_at > '2023-03-20' 
LIMIT 20;

 

이 쿼리는 트위터에서 특정 조건을 만족하는 트윗을 가져오며, 이 데이터를 GPT-4 모델과 결합하여 답변을 생성할 수 있습니다.

 

 

4. 트윗에 답변 달기

GPT-4 모델이 트윗에 대한 답변을 생성하면, 이를 다시 트위터에 게시하는 작업을 수행해야 합니다. 이 역시 SQL 쿼리를 통해 처리할 수 있습니다. MindsDB의 SQL 연결 기능을 사용하면 트윗에 대한 답변을 자동으로 게시할 수 있습니다.

INSERT INTO my_twitter_v2.tweets (in_reply_to_tweet_id, text)
SELECT t.id AS in_reply_to_tweet_id, r.response AS text
FROM my_twitter.tweets t
JOIN mindsdb.snoopstein_model r
WHERE t.query = '(@snoopstein OR @snoop_stein OR #snoopstein OR #snoop_stein) -is:retweet -from:snoop_stein'
AND t.created_at > "{{PREVIOUS_START_DATETIME}}"
LIMIT 10;

 

이 쿼리는 MindsDB에서 트위터의 새로운 트윗을 주기적으로 확인하고, GPT-4 모델이 생성한 답변을 자동으로 게시합니다.

 

 

5. 자동화 작업 설정하기

챗봇을 매번 수동으로 실행하는 대신, 자동화 작업을 설정하여 주기적으로 트위터에서 새로운 트윗을 가져오고, 그에 대한 답변을 자동으로 게시할 수 있습니다. MindsDB의 CREATE JOB 명령을 사용하면 일정 주기마다 작업을 실행하도록 설정할 수 있습니다.

CREATE JOB mindsdb.gpt4_twitter_job AS (
  INSERT INTO my_twitter_v2.tweets (in_reply_to_tweet_id, text)
  SELECT t.id AS in_reply_to_tweet_id, r.response AS text
  FROM my_twitter.tweets t
  JOIN mindsdb.snoopstein_model r
  WHERE t.query = '(@snoopstein OR @snoop_stein OR #snoopstein OR #snoop_stein) -is:retweet -from:snoop_stein'
  AND t.created_at > "{{PREVIOUS_START_DATETIME}}"
  LIMIT 10
)
EVERY hour;

 

 

이 작업은 매 시간마다 트위터에서 새로운 트윗을 확인하고, 해당 트윗에 대한 답변을 자동으로 생성 및 게시합니다. 작업이 정상적으로 실행되고 있는지 확인하려면 다음과 같은 명령을 사용할 수 있습니다.

SELECT * FROM jobs WHERE name="gpt4_twitter_job";
SELECT * FROM jobs_history WHERE name="gpt4_twitter_job";

 

 

결론

이번 글에서는 GPT-4와 MindsDB를 활용하여 트위터에서 유명인처럼 상호작용하는 챗봇을 만드는 과정을 살펴보았습니다. 이를 통해 트위터에서 실시간으로 유저들과 소통하고, 독특한 성격을 부여한 챗봇을 통해 재미있고 유익한 대화를 나눌 수 있습니다.

MindsDB는 머신러닝 모델을 데이터베이스처럼 관리할 수 있도록 해주며, SQL 쿼리를 통해 다양한 AI 모델을 쉽게 연결하고 사용할 수 있습니다. 트위터 챗봇뿐만 아니라, 제품 리뷰 분석, 텍스트 요약, 번역 등 다양한 응용 프로그램에서 사용할 수 있습니다.