[5월 4주차-5/27]ChatGPT와 뉴스 검색 챗봇 만들기: 자연어 처리 실전 프로젝트

 

요즘은 ChatGPT를 활용한 다양한 자연어 처리(NLP) 응용 서비스가 쏟아지고 있다. 오늘 수업에서는 뉴스 검색 챗봇이라는 흥미로운 프로젝트를 직접 구현해보며, OpenAI의 GPT API를 활용해 어떻게 실제 서비스를 만들 수 있는지 배웠다.

✅ 프로젝트 개요

이 챗봇은 사용자의 질문을 이해한 뒤, 뉴스API를 통해 관련 뉴스를 검색해주는 서비스다. 사용자는 "요즘 AI 관련 이슈 알려줘"와 같이 자연어로 질문하면, 챗봇은 적절한 뉴스 제목과 링크를 응답으로 보여준다.

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🔧 사용 기술 및 환경

• 언어: Python 3.10+
• API: OpenAI GPT API, NewsAPI
• 웹 크롤링: BeautifulSoup
• 인터페이스: Gradio (간단한 웹 UI)
• 실행 환경: Google Colab / Jupyter Notebook

# 필요한 패키지 설치
openai==1.31.0
httpx==0.24.1
beautifulsoup4==4.12.2
gradio==3.40.0

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🧱 전체 구조

1. 사용자의 질문 입력
2. GPT 모델을 통해 핵심 키워드 추출
3. NewsAPI를 사용해 관련 뉴스 검색
4. 결과를 요약/정리하여 사용자에게 반환

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🧠 GPT API 활용 방식

사용자가 입력한 문장을 GPT에게 넘기면, 우리는 그로부터 검색에 적합한 키워드를 뽑는다. 예를 들어 다음과 같은 프롬프트가 사용된다.

prompt = f"""
사용자가 다음과 같이 질문했어:
'{user_input}'
이 질문의 핵심 키워드 3개를 영어로 뽑아줘.
"""

GPT는 여기에 대해 "AI", "Regulation", "Policy" 같은 응답을 준다.

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🔍 NewsAPI로 뉴스 검색

추출한 키워드를 기반으로 NewsAPI에 쿼리를 보내 최신 뉴스 기사를 받아온다.

url = f"https://newsapi.org/v2/everything?q={' OR '.join(keywords)}&apiKey=..."

이렇게 수집된 뉴스는 사용자의 질문에 맞게 다시 요약되어 전달된다.

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💬 Gradio로 웹 UI 구성

Gradio를 이용하면 몇 줄의 코드로 간단한 웹 기반 챗봇 인터페이스를 만들 수 있다.

import gradio as gr

iface = gr.Interface(fn=chat_with_bot, inputs="text", outputs="text")
iface.launch()

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📌 정리

이 프로젝트를 통해 다음을 배울 수 있었다:

• OpenAI GPT API를 활용한 자연어 이해 및 키워드 추출
• 외부 API(NewsAPI)를 활용한 실시간 정보 검색
• 웹 크롤링 기본기 (BeautifulSoup)
• Gradio로 빠르게 서비스 형태로 구현

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🚀 참고 자료

• OpenAI API 문서
• NewsAPI 문서
• BeautifulSoup4 공식 문서