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업무 자동화2GOSOO Lab 실무 검증 완료

[바이브코딩] AI 챗봇 30분 만에 만들기 + 내 데이터 학습시키기

작성: 2GOSOO AI LAB•시간: 5분 분량•날짜: 2026-06-21
#업무#AI프롬프트#Prompt20
AI 챗봇 인터페이스와 사용자 질의응답 화면

📢 [프롬프트 라이브러리 요약]

회사 매뉴얼, 교재, FAQ — 이 파일들로 나만의 AI 챗봇을 30분 만에 만듭니다. 코딩 초보도 OK.

💡 사용 팁

정말 30분이면 끝납니다. requirements.txt 설치에 10분, ingest.py 실행 5분, app.py 실행 5분, 테스트 10분.

🚀 2GOSOO Lab 실무 검증

이 프롬프트로 만든 챗봇이 회사 내부 FAQ, 약관 설명, 제품 매뉴얼 질문응대에 실제 사용 중입니다. CS팀 업무 시간 60% 절감 효과.

💡 프롬프트 수정 팁 (이렇게 활용하세요!)

영문/한글 프롬프트 텍스트 중에서 [ ] 괄호나 특정 명사(예: 대상, 분위기, 장소 등)를 본인이 원하는 내용으로 살짝만 수정해서 복사+붙여넣기 하시면 완벽한 나만의 결과물이 탄생합니다! 🎨✨

원본 프롬프트

ENGLISH PROMPT
You are an AI engineer specializing in RAG (Retrieval Augmented Generation)
applications. I want to build a custom AI chatbot that answers questions
based ONLY on my own documents.

My technology stack: Python 3.9+, no paid APIs except OpenAI/C Laude API.

Please create a complete, working chatbot application with these features:

FILES TO INCLUDE:
1. app.py — Main application (Streamlit or Gradio interface)
2. ingest.py — Document processing script
3. requirements.txt — All dependencies
4. .env.example — API key template

FUNCTIONALITY:
- Upload PDF, TXT, DOCX files
- Click "Ingest" to process documents into embeddings
- Ask questions in a chat interface
- Get answers based ONLY on the uploaded documents
- Show source citations (which document + page)

TECHNICAL REQUIREMENTS:
- Use ChromaDB or FAISS for vector storage
- Use sentence-transformers for embeddings (free, no API needed)
- Use GPT-4o-mini or Claude Haiku for answering (cheapest option)
- Streamlit UI (simplest for non-developers)
- Store embeddings locally (no cloud dependency)

PLEASE OUTPUT:
1. Each file's complete code (copy-paste ready)
2. Step-by-step setup instructions (for a non-developer)
3. Cost estimation (how much per 1000 questions)
4. Troubleshooting guide for common errors

IMPORTANT: EVERY line of code must be functional. No placeholders or pseudocode.
KOREAN TRANSLATION
RAG 기반 언어 모델을 설계하는 AI 엔지니어로서, 문서 검색 시스템의 청킹 전략과 검색 품질 최적화 방안을 제안합니다.
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