타로 카드와 LLM으로 나만의 AI 점술가 만들기

이 가이드에서는 타로 카드를 해석하고 점술 경험을 제공하는 AI 애플리케이션을 만드는 방법을 살펴봅니다. 이 프로젝트는 대규모 언어 모델(LLM)과 그 실제 적용을 이해하기 위한 교육 도구 역할을 합니다. 이 글은 교육 목적으로만 제공됩니다.

개발을 시작하기 전에 AI 점술가의 요구사항을 개략적으로 설명하는 것이 중요합니다. 핵심 기능은 사용자가 선택한 타로 카드에 기반한 운세 예측을 제공하는 것입니다. 사용자는 과거, 현재, 도전, 조언, 결과 등 다섯 가지 카드를 선택합니다. 애플리케이션은 사용자의 질문과 관련하여 이러한 카드를 해석해야 합니다.

기술 선택은 프로젝트의 확장성과 성능에 영향을 미칩니다. 다음은 제안된 기술 스택입니다: * **데이터베이스:** 타로 카드 정보는 데이터셋 크기가 작고 카드 선택이 무작위이므로 JSON 파일로 충분합니다. * **AI 모델:** Google Gemini 1.5 Flash는 타로 카드 정보와 사용자 쿼리를 기반으로 건설적이고 통찰력 있는 응답을 생성하는 능력 때문에 선택되었습니다.

고품질 데이터는 AI 모델에 필수적입니다. 타로 카드 데이터는 쉽게 접근하고 구조화할 수 있도록 JSON 형식으로 변환하여 저장해야 합니다. JSON 형식에는 이름, 슈트, 이미지, 설명, 해석과 같은 필드가 포함됩니다. 해석 필드에는 답변 생성에 중요한 키워드가 포함됩니다.

개발 과정에는 JSON 파일에서 타로 카드 데이터를 읽고 Google Gemini 1.5 Flash를 사용하여 LLM 인스턴스를 만드는 것이 포함됩니다. 각 카드의 이름, 슈트, 설명 및 해석을 추출하여 해석하는 함수가 생성됩니다. 그런 다음 이 함수는 선택된 다섯 장의 카드(과거, 현재, 도전, 조언, 결과) 각각에 대해 호출됩니다.

잘 구조화되고 맥락에 맞는 프롬프트를 작성하는 것이 통찰력 있고 신비로운 응답을 생성하는 열쇠입니다. 프롬프트는 다음과 같아야 합니다: * 카드 세부 정보를 소개하고 사용자의 질문과 연결합니다. * 신비롭고 공감적인 언어를 사용하여 점술가의 어조를 모방합니다. * 사용자의 질문에 직접적으로 답하고 질문에 맞춰 답변을 조정합니다.

LLM 모델은 시스템 프롬프트와 함께 호출되어 사용자의 질문과 선택한 타로 카드를 기반으로 응답을 생성합니다. 그런 다음 응답을 해석하여 지침과 통찰력을 제공합니다. AI는 미래에 대한 절대적인 예측을 하는 대신 가능성, 개인적 성장 및 자기 성찰을 제공합니다.

간단한 JSON 구조와 Google Gemini 1.5 Flash와 같은 언어 모델을 사용하여 사용자 쿼리에 대한 통찰력 있는 답변을 효율적으로 생성할 수 있습니다. 핵심은 카드 세부 정보를 포함하고 점술가의 스토리텔링 스타일을 불러일으키는 좋은 프롬프트를 작성하는 것입니다. 이 접근 방식은 사용자에게 공감하는 개인화되고 의미 있는 응답을 제공합니다.