2차 미니프로젝트 [KT 에이블스쿨 7기] 2025.04.29(화)

2025.04.29 (화)

 

 

 

미니 프로젝트를 7번을 한다는 후기를 보고,

'에이, 이걸 어떻게 7번을 해~' 라고 속으로 생각한 나를 비웃는 

2차 미니프로젝트의 일정.... ㅇㅅㅇ;;a...

 

두번째 챕터인 '생성형 AI'를 마치고 바로 시작한 미니프로젝트 ! 

이번 주제는 '제품 리뷰 데이터'를 자동으로 수집하고 분석하는 Agent를 만드는 것 !

이번에도 역시 배운 내용을 실제 사용할 수 있는 재밌는 주제인 듯 합니다.

 

그러면 리뷰 시작하겠습니다 !

 

 

 

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1. 미니프로젝트 안내

○ 개요

  : 스스로 문제를 Agent를 생성해보고, 조별로 상호 학습 및 토론으로 미션을 완성하는 시간

 

○ 미션

  : 프로젝트 가이드에 따라 Agent를 구현하고, 발표 자료(PPT) 제작

 

2. 미니프로젝트 개요

○ 주제

  : 노코드 기반 제품 리뷰 데이터 수집/전처리/분석 맞추형 Agent(GPT) 구축

    → 주어진 제품의 리뷰 데이터를 수집 및 분석하고 의미있는 인사이트를 도출하고, 보고서를 작성하는 맞춤형 GPT 구축

 

○ 학습 과목

  : 프롬프트 엔지니어링, Zapier AI Actions, SerpAI, Sora

 

○ 관련 학습 과목 

   ① 데이터 수집/전처리/분석/보고서작성

   ② GPTs를 활용한 맞춤형 GPT 설계

   ③ 웹 검색 API (SerpAPI)

   ④ Zapier AI Actions

 

○ 프로젝트 최종 목표

   ① 데이터 수집/전처리/분석 파이프 라인 설계

   ② 데이터 분석 기반의 인사이트를 제공하는 맞춤형 GPT 구현

   ③ 분석 인사이트 기반의 제품 홍보 숏폼 영상 제작

 

○ 프로젝트 진행 방법

   ① 1일차 : 데이터 수집/전처리/ 분석 Agent 구현

   ② 2일차 : 통합 Agent 구현 및 분석 보고서 생성, 숏폼 영상 제작

   ③ 3일차 : 산출물 정리 및 발표 자료 작성, 조별 발표

 

3. 도메인 이해

○ 고객의 피드백 자산인 리뷰를 생성형 AI를 활용해 분석하고 보고서를 작성해 한 눈에 보고, 인사이트를 도출

 

○ 데이터 분석 절차

   ① 데이터 분석 목표

   ② 데이터 수집

   ③ 데이터 정제

   ④ 데이터 분석

   ⑤ 분석 보고서

 

4. 데이터 소개

○ 리뷰 데이터 활용

  : 제품 개선 및 피드백 분석 / 마케팅 전략 수립 / 경쟁 제품과의 비교 분석 / 고객 만족도 분석

 

○ 리뷰 데이터에 포함되어야 하는 정보

  : 제품 이름 / 리뷰 출처 / 리뷰 내용 / 작성 날짜 / 평점 / 작성자 정보

 

5. 미니프로젝트 목표 및 진행

○ 미니프로젝트 기대효과 

  : 데이터 기반 마케팅 전략 수립 / AI 자동화 경험 강화 / 콘텐츠 제작 비용 및 시간 절감 / 고객 맞춤형 커뮤니케이션 강화

 

6. 실제 수행 내용

 

1) 1일차 - 데이터 수집/전처리/ 분석 Agent 구현

   ① 데이터 수집 Agent 구현 : SerpAPI(Google Product Review Results API, Google Shopping API) 사용

   ② 데이터 전처리 Agent 구현 : 제거해야 할 노이즈나 중복 항목 정의 (GPT가 수집할 때 지시)

   ③ 데이터 분석 Agent 구현 : 데이터 분석 및 시각화 Agent 구현 (GPT에게 프롬프트로 지시)

 

○ 진행 순서

① 웹 검색 API 선택

  : SerpAPI에서 선택가능한 API 중에 리뷰 데이터를 수집할 수 있는 API를 조사함

    → 그 결과 (Google Product Review Results API, Google Shopping API, Walmart Search API)를 이용하기로 결정

    → API들을 한 번에 포함하는 Schema와 Action을 생성

 

작성한 API Action Schema

 

 

② Zapier AI Actions 생성

  : 수집한 데이터를 Google Spreadsheet에 저장할 Zapier AI Actions 생성

   → 수집한 데이터를 자동으로 Google Spreadsheet에 기입

 

추가한 Actions

 

 

③ GPTs Guideline을 작성

  : 데이터를 SerpAPI를 활용해 수집하고 Zapier AI Actions를 이용해 저장, 전처리/분석을 수행하고 보고서과 프롬프트 작

   → 목적에 맞는 수행을 하도록 Instructions 등을 작성

 

작성한 Guideline

 

2) 2일차 - 통합 Agent 구현, 분석 보고서 및 영상 제작

   ① 통합 Agent 구현 : 모든 과정을 수행할 수 있는 GPTs로 통합 구현 (생략)

   ② 제품 데이터 분석 보고서 생성

   ③ 데이터 분석 결과 보고서 기반 제품 홍보 동영상 제작 

 

○ 진행 순서

① 보고서 생성

 

생성된 팀 내 베스트 보고서

 

 

김민서 에이블러님 보고서

 

 

김용준 에이블러님 보고서

 

② 영상 생성

 

생성된 홍보 영상 - 1

 

생성된 홍보 영상 - 2

 

 

 

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직접 생성한 AI를 이용해서 실제 데이터 수집과 분석, 보고서 작성 등을 수행했습니다 !

배웠던 프롬프트 엔지니어링을 실제로 사용해보니 생각보다 어렵고 재밌었습니다. 

하지만 자세하게 작성을 하고 설명을 해도, 

ChatGPT 내가 말한 모든 내용을 그대로 수행하지 않는다는 것도 느꼈습니다.

 

그래서 강사님께서는 고급과정에서 Python같은 프로그래밍을 통해 API를 직접 불러오면

웹 서핑과 데이터 수집 및 분석 과정에서 더욱 정확한 수행이 가능하단 것을 체감할 수 있었습니다.

 

그리고 사담으로,

이번 미니프로젝트의 첫째날에는 저희 조 밖에 안와서 ㅋㅋ큐ㅠㅠ

완전 전세내서 사용했습니다 ! 

전세낸 강의장

 

그리고 지난 미니프로젝트에서 리뷰하지 못했던 다과 파트 리뷰합니다 !

이거 때문에 강의장에 온다고 하는 걸지도 ...?

참고로 타임마다 확인하시고 부족한 과자와 커피는 채워주십니다... 진짜 최고.. ☆

커피와 과자는 물론, 정말 센스있게도 핸드크림까지 비치되어 있습니다.

정말 핸드크림은..정말..b

 

커피, 과자, 그리고 핸드크림

 

그리고 빠질 수 없는 구내식당 ! 

오늘의 식단은 어묵볶음, 생채, 배추김치, 샐러드, 미니우동(새우튀김) 이었습니다 ~ :D

가벼우면서도 너무 맛있는 식단이었습니다 ! 

 

2025.04.29 (화) 구내식당 식단

 

 

이번 미니프로젝트도 재미있게 수행한 것 같습니다 ! 

아마 3일차에는 발표 자료를 만들고 전체 발표를 하는 시간을 갖기 때문에 따로 리뷰는 없을 듯 합니다.

 

KT에이블스쿨 수강 자격을 왜 많은 기업에서 좋아할까? 

라고 시작할 때 의문을 가지고 시작했지만, 

이렇게 배운 내용을 실무에 직접 적용하여 수행해보는 시간을 통해 

기업에서 실무를 수행할 때 많은 이점이 있을 것이라 생각하는 시간이었습니다 ! 

 

앞으로도 많은 미니 프로젝트가 남아있을텐데 

그 시간동안 많이 배우고 적용해보며 의미있는 시간되길 기대해봅니다 ! 

 

모두들 오늘도 고생하셨습니다 :D

졸려서 얼른 자러 가보겠습니다 ~ ^0^