프롬프트 심화: GPT 응용 서비스 설계

1. 개인 맞춤형 운동 루틴 생성 서비스

프롬프트:

“개인의 운동 목표 (예: 근력 향상, 체중 감량, 유연성 증가), 운동 경험 (초급, 중급, 고급), 운동 가능 시간, 선호하는 운동 종류 (예: 웨이트 트레이닝, 요가, 필라테스), 그리고 보유한 운동 장비 정보를 입력받아 맞춤형 운동 루틴을 생성해 주는 웹 기반 응용 서비스를 설계해 주세요.

  1. 서비스 개요: 서비스의 목적과 주요 사용자층을 명확히 설명합니다.
  2. 서비스 구조: 사용자 인터페이스 (UI) 주요 화면 구성 (예: 입력 폼, 루틴 결과 화면), 데이터베이스 구조 (저장해야 할 사용자 정보 및 운동 정보), 그리고 GPT 모델과의 연동 방식을 포함한 서비스의 전반적인 구조를 설명합니다.
  3. 아키텍처: 프론트엔드, 백엔드, 데이터베이스, GPT API 연동 등 주요 컴포넌트와 그들의 상호 작용 방식을 간략하게 기술합니다.
  4. 프로세스: 사용자가 정보를 입력하고 맞춤형 루틴을 제공받는 전체적인 흐름을 단계별로 설명합니다.
  5. 주요 기능: 사용자가 이용할 수 있는 핵심 기능들을 상세하게 나열합니다. (예: 루틴 생성, 루틴 저장, 운동 기록, 통계 확인 등)”

실행 결과:

1. 서비스 개요:

“FitFlow”는 개인의 다양한 운동 조건과 목표에 맞춰 최적화된 운동 루틴을 제공하는 웹 기반 서비스입니다. 운동 초보자부터 숙련자까지, 시간과 장소에 구애받지 않고 맞춤형 운동 계획을 통해 효율적으로 목표를 달성하도록 돕는 것을 목표로 합니다.

2. 서비스 구조:

  • 사용자 인터페이스 (UI):
    • 입력 폼: 운동 목표, 경험, 가능 시간, 선호 운동, 보유 장비 등을 선택/입력하는 화면
    • 루틴 결과 화면: 생성된 맞춤형 운동 루틴 (운동 종류, 세트 수, 반복 횟수, 휴식 시간 등) 표시 화면
    • 루틴 저장 화면: 생성된 루틴을 저장하고 관리하는 화면
    • 운동 기록 화면: 사용자의 운동 기록을 입력하고 관리하는 화면
    • 통계 화면: 운동 빈도, 소모 칼로리 등의 통계 정보를 시각화하여 제공하는 화면
  • 데이터베이스 구조:
    • 사용자 정보 테이블: 사용자 ID, 운동 목표, 경험, 가능 시간, 선호 운동, 보유 장비, 저장된 루틴 정보 등
    • 운동 정보 테이블: 운동 ID, 운동 이름, 운동 종류, 관련 근육 부위, 권장 세트/반복 횟수, 운동 설명 등
  • GPT 모델 연동: 사용자가 입력한 정보를 백엔드 서버에서 GPT API로 전달하고, GPT 모델은 이 정보를 기반으로 맞춤형 운동 루틴 텍스트를 생성하여 백엔드 서버로 반환합니다.

3. 아키텍처:

  • 프론트엔드: React 또는 Vue.js 기반으로 사용자 인터페이스를 구축하고, 백엔드 API와 통신합니다.
  • 백엔드: Python (Flask 또는 Django) 또는 Node.js (Express) 기반으로 API 서버를 구축하여, 사용자 요청 처리, 데이터베이스 연동, GPT API 호출 등을 담당합니다.
  • 데이터베이스: PostgreSQL 또는 MySQL을 사용하여 사용자 정보 및 운동 정보를 저장하고 관리합니다.
  • GPT API: OpenAI의 GPT API를 활용하여 맞춤형 운동 루틴 텍스트를 생성합니다.

4. 프로세스:

  1. 사용자가 웹사이트에 접속하여 운동 목표 및 관련 정보를 입력합니다.
  2. 프론트엔드에서 입력된 정보를 백엔드 API로 전송합니다.
  3. 백엔드 API는 수신된 사용자 정보를 GPT API에 전달하여 맞춤형 운동 루틴 생성을 요청합니다.
  4. GPT 모델은 사용자 정보를 분석하여 최적의 운동 루틴 텍스트를 생성하고 백엔드 API로 반환합니다.
  5. 백엔드 API는 GPT 모델로부터 받은 운동 루틴 텍스트를 가공하여 프론트엔드로 전송합니다.
  6. 프론트엔드는 가공된 운동 루틴을 사용자에게 보기 좋게 표시합니다.
  7. 사용자는 생성된 루틴을 저장하거나, 운동 기록을 남기거나, 통계 정보를 확인할 수 있습니다.

5. 주요 기능:

  • 개인 맞춤형 운동 루틴 생성
  • 생성된 운동 루틴 저장 및 관리
  • 사용자별 운동 기록 입력 및 관리
  • 운동 빈도, 소모 칼로리 등 운동 통계 정보 시각화 제공
  • 다양한 운동 종류 및 장비 지원
  • 운동 루틴에 대한 사용자 피드백 반영 기능 (향후)

2. 감정 기반 음악 추천 서비스

프롬프트:

“사용자의 현재 감정 상태 (예: 행복, 슬픔, 분노, 평온)를 텍스트로 입력받아, 그 감정에 어울리는 음악 트랙을 추천해 주는 모바일 응용 서비스를 설계해 주세요.

  1. 서비스 개요: 서비스의 목적과 주요 사용자층을 명확히 설명합니다.
  2. 서비스 구조: 사용자 인터페이스 (UI) 주요 화면 구성 (예: 감정 입력 화면, 추천 결과 화면), 음악 데이터베이스 구조 (음악 정보, 감정 태그), 그리고 GPT 모델과의 연동 방식을 포함한 서비스의 전반적인 구조를 설명합니다.
  3. 아키텍처: 모바일 앱 (프론트엔드), 백엔드 서버, 음악 데이터베이스, GPT API 연동 등 주요 컴포넌트와 그들의 상호 작용 방식을 간략하게 기술합니다.
  4. 프로세스: 사용자가 감정을 입력하고 음악 추천 결과를 받는 전체적인 흐름을 단계별로 설명합니다.
  5. 주요 기능: 사용자가 이용할 수 있는 핵심 기능들을 상세하게 나열합니다. (예: 감정 입력, 음악 추천, 미리 듣기, 재생 목록 저장, 추천 피드백 등)”

실행 결과:

1. 서비스 개요:

“MoodTune”은 사용자가 현재 느끼는 감정을 텍스트로 입력하면, GPT 모델이 이를 분석하여 해당 감정에 가장 잘 어울리는 음악 트랙을 추천해 주는 모바일 응용 서비스입니다. 사용자의 감정 변화에 따라 적절한 음악을 제공하여 정서적인 안정과 즐거움을 선사하는 것을 목표로 합니다.

2. 서비스 구조:

  • 사용자 인터페이스 (UI):
    • 감정 입력 화면: 사용자가 현재 감정을 자유롭게 텍스트로 입력하는 화면
    • 추천 결과 화면: 입력된 감정에 따라 추천된 음악 트랙 목록 (제목, 아티스트, 앨범 커버) 표시 화면
    • 미리 듣기 화면: 추천된 음악의 짧은 부분을 재생하는 화면
    • 재생 목록 저장 화면: 마음에 드는 음악을 재생 목록에 저장하고 관리하는 화면
    • 추천 피드백 화면: 추천 결과에 대한 사용자의 만족도를 평가하고 피드백을 제공하는 화면
  • 음악 데이터베이스 구조:
    • 음악 정보 테이블: 음악 ID, 제목, 아티스트, 앨범, 장르, 오디오 파일 경로 등
    • 감정 태그 테이블: 음악 ID, 감정 태그 (행복, 슬픔, 분노, 평온 등), 감정 강도 등
  • GPT 모델 연동: 사용자가 입력한 감정 텍스트를 백엔드 서버에서 GPT API로 전달하고, GPT 모델은 이 텍스트를 분석하여 관련 감정 키워드를 추출합니다. 백엔드 서버는 추출된 감정 키워드를 기반으로 음악 데이터베이스를 쿼리하여 적절한 음악 트랙을 추천합니다.

3. 아키텍처:

  • 모바일 앱 (프론트엔드): Flutter, React Native 등의 프레임워크를 사용하여 사용자 인터페이스를 구축하고, 백엔드 API와 통신합니다.
  • 백엔드: Python (Flask 또는 Django) 또는 Node.js (Express) 기반으로 API 서버를 구축하여, 사용자 요청 처리, GPT API 호출, 음악 데이터베이스 연동 등을 담당합니다.
  • 음악 데이터베이스: Spotify API, Apple Music API 등 외부 음악 스트리밍 서비스의 API를 활용하거나, 자체 음악 데이터베이스를 구축하여 음악 정보를 관리합니다.
  • GPT API: OpenAI의 GPT API를 활용하여 사용자 감정 텍스트를 분석하고 관련 키워드를 추출합니다.

4. 프로세스:

  1. 사용자가 모바일 앱을 실행하고 현재 느끼는 감정을 텍스트로 입력합니다.
  2. 모바일 앱은 입력된 감정 텍스트를 백엔드 API로 전송합니다.
  3. 백엔드 API는 수신된 감정 텍스트를 GPT API에 전달하여 감정 분석을 요청하고 관련 키워드를 추출합니다.
  4. 백엔드 API는 추출된 감정 키워드를 기반으로 음악 데이터베이스를 쿼리하여 감정에 맞는 음악 트랙 목록을 가져옵니다.
  5. 백엔드 API는 추천된 음악 트랙 목록을 모바일 앱으로 전송합니다.
  6. 모바일 앱은 추천된 음악 목록을 사용자에게 표시하고, 미리 듣기 및 재생 기능을 제공합니다.
  7. 사용자는 마음에 드는 음악을 재생 목록에 저장하거나, 추천 결과에 대한 피드백을 제공할 수 있습니다.

5. 주요 기능:

  • 사용자 감정 텍스트 입력 및 분석
  • 입력된 감정에 따른 맞춤형 음악 트랙 추천
  • 추천된 음악 미리 듣기 기능
  • 개인 재생 목록 생성 및 관리 기능
  • 추천 결과에 대한 사용자 피드백 제공 기능
  • 음악 스트리밍 서비스 연동 (향후)

3. 질문 의도 분석 기반 FAQ 추천 서비스

프롬프트:

“사용자가 텍스트로 질문을 입력하면, 질문의 의도를 분석하여 가장 관련성이 높은 FAQ (자주 묻는 질문) 항목과 답변을 추천해 주는 웹 기반 응용 서비스를 설계해 주세요.

  1. 서비스 개요: 서비스의 목적과 주요 사용자층을 명확히 설명합니다.
  2. 서비스 구조: 사용자 인터페이스 (UI) 주요 화면 구성 (예: 질문 입력 창, 추천 결과 화면), FAQ 데이터베이스 구조 (질문 텍스트, 답변 텍스트), 그리고 GPT 모델과의 연동 방식을 포함한 서비스의 전반적인 구조를 설명합니다.
  3. 아키텍처: 프론트엔드, 백엔드 서버, FAQ 데이터베이스, GPT API 연동 등 주요 컴포넌트와 그들의 상호 작용 방식을 간략하게 기술합니다.
  4. 프로세스: 사용자가 질문을 입력하고 관련 FAQ 항목과 답변을 받는 전체적인 흐름을 단계별로 설명합니다.
  5. 주요 기능: 사용자가 이용할 수 있는 핵심 기능들을 상세하게 나열합니다. (예: 질문 입력, FAQ 추천, 답변 확인, 관련 질문 보기, 검색 기능 등)”

실행 결과:

1. 서비스 개요:

“QuickHelp”는 사용자가 궁금한 점을 텍스트로 질문하면, GPT 모델이 질문의 의도를 정확하게 파악하여 가장 관련성이 높은 FAQ 항목과 그에 대한 답변을 즉시 제공하는 웹 기반 서비스입니다. 사용자의 문의에 대한 빠르고 정확한 해결을 지원하여 고객 지원 효율성을 높이는 것을 목표로 합니다.

2. 서비스 구조:

  • 사용자 인터페이스 (UI):
    • 질문 입력 창: 사용자가 궁금한 내용을 텍스트로 입력하는 화면
    • 추천 결과 화면: 입력된 질문에 따라 추천된 FAQ 항목 제목과 간략한 답변 미리보기 표시 화면
    • 답변 확인 화면: 선택한 FAQ 항목의 전체 답변 내용을 상세하게 보여주는 화면
    • 관련 질문 보기 화면: 현재 질문과 유사한 다른 FAQ 항목들을 보여주는 화면
    • 검색 기능: 키워드를 기반으로 FAQ 항목을 검색하는 기능
  • FAQ 데이터베이스 구조:
    • FAQ 테이블: FAQ ID, 질문 텍스트, 답변 텍스트
  • GPT 모델 연동: 사용자가 입력한 질문 텍스트를 백엔드 서버에서 GPT API로 전달하고, GPT 모델은 이 텍스트를 분석하여 질문의 핵심 의도를 파악하고 관련 키워드를 추출합니다. 백엔드 서버는 추출된 키워드를 기반으로 FAQ 데이터베이스를 쿼리하여 관련 FAQ 항목과 답변을 추천합니다.

3. 아키텍처:

  • 프론트엔드: HTML, CSS, JavaScript 기반으로 사용자 인터페이스를 구축하고, 백엔드 API와 통신합니다. React, Vue.js 등의 프레임워크를 사용할 수도 있습니다.
  • 백엔드: Python (Flask 또는 Django) 또는 Node.js (Express) 기반으로 API 서버를 구축하여, 사용자 요청 처리, GPT API 호출, FAQ 데이터베이스 연동 등을 담당합니다.
  • FAQ 데이터베이스: PostgreSQL, MySQL, 또는 Elasticsearch 등을 사용하여 FAQ 항목과 답변을 저장하고 효율적으로 검색합니다.
  • GPT API: OpenAI의 GPT API를 활용하여 사용자 질문 텍스트를 분석하고 질문 의도를 파악하여 관련 키워드를 추출합니다.

4. 프로세스:

  1. 사용자가 웹사이트에 접속하여 궁금한 점을 질문 입력 창에 텍스트로 입력합니다.
  2. 프론트엔드에서 입력된 질문 텍스트를 백엔드 API로 전송합니다.
  3. 백엔드 API는 수신된 질문 텍스트를 GPT API에 전달하여 질문 의도 분석을 요청하고 관련 키워드를 추출합니다.
  4. 백엔드 API는 추출된 키워드를 기반으로 FAQ 데이터베이스를 쿼리하여 관련성이 높은 FAQ 항목과 답변을 가져옵니다.
  5. 백엔드 API는 추천된 FAQ 항목 제목과 간략한 답변 미리보기를 프론트엔드로 전송합니다.
  6. 프론트엔드는 추천된 FAQ 목록을 사용자에게 표시합니다.
  7. 사용자는 추천된 FAQ 항목을 선택하여 상세 답변을 확인하거나, 관련 질문을 보거나, 키워드 검색을 통해 다른 FAQ를 찾아볼 수 있습니다.

5. 주요 기능:

  • 사용자 질문 텍스트 입력 및 질문 의도 분석
  • 질문 의도 기반 관련 FAQ 항목 및 답변 추천
  • 추천된 FAQ 답변 상세 확인 기능
  • 현재 질문과 관련된 다른 FAQ 항목 보기 기능
  • 키워드 기반 FAQ 검색 기능
  • FAQ 데이터베이스 관리 기능 (관리자용)

이처럼 GPT-3.5 Turbo를 활용하면 사용자의 자연어 입력을 이해하고, 그 의도에 맞는 응용 서비스를 설계하고 구현하는 데 강력한 도구를 제공받을 수 있습니다. 각 프롬프트의 실행 결과는 서비스의 기본적인 구조와 기능을 구체화하는 데 도움이 될 것입니다.