LLM을 활용한 카카오톡 대화 요약: 효과적인 데이터 수집 방법 [3]

데이터 수집의 중요성

AI 모델의 성능은 데이터의 품질과 양에 크게 좌우됩니다. 특히, 카카오톡 대화 요약과 같은 자연어처리(NLP) 모델을 개발할 때는 다양한 유형의 데이터를 확보하고 평가해야 합니다. 이번 글에서는 프로젝트의 성능 향상을 위해 데이터를 어떻게 수집하고 활용할 것인지를 다뤄보겠습니다. 📊

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왜 데이터 수집이 필요할까?

1️⃣ 테스트 데이터 확보

• AI 서비스를 개발하기 전에 다양한 시나리오에서 모델을 테스트해야 합니다.
• 실제 카카오톡 대화를 활용할 수 없는 경우, 유사한 데이터로 모델 성능을 검증할 필요가 있습니다.

2️⃣ 모델 평가 데이터 구축

• 평가 데이터가 많을수록 모델의 성능을 객관적이고 일반적인 기준으로 측정할 수 있습니다.
• 편향되지 않은 평가 데이터를 확보해야 실제 환경에서 모델이 잘 동작하는지 판단할 수 있습니다.

3️⃣ 모델 학습을 위한 데이터 확보

• 프롬프트 엔지니어링(Few-Shot, Zero-Shot)으로 원하는 성능이 나오지 않는다면, 파인튜닝(Fine-tuning)이 필요할 수 있습니다.
• 자체 모델을 개발하려면 충분한 양의 학습 데이터가 필수적입니다.

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데이터 수집의 3가지 방법론

데이터를 수집하는 방법에는 크게 크롤링 및 API 활용, 데이터 허브 이용, 합성 데이터 생성의 세 가지가 있습니다. 각각의 장단점과 활용 사례를 살펴보겠습니다.

📌 1. 데이터 크롤링 및 API 활용 (비정제 데이터 수집)

크롤링(Crawling)과 API(Application Programming Interface)를 활용하면 웹상의 대화 데이터를 직접 수집할 수 있습니다. 다만, 크롤링한 데이터는 전처리 과정이 필요합니다.

✅ 활용 방법

• 웹 크롤링: BeautifulSoup, Scrapy, Selenium 등을 활용하여 특정 웹사이트에서 데이터를 수집
• API 활용: 카카오톡, 트위터, 페이스북 등에서 제공하는 공식 API를 사용하여 데이터 수집 가능

✅ 예제

import requests

API_URL = "https://api.example.com/chat-history"
response = requests.get(API_URL)
if response.status_code == 200:
    chat_data = response.json()
    print(chat_data)

이처럼 API를 활용하면 비정제된 데이터(raw data)를 수집할 수 있으며, 후처리 과정을 거쳐 학습 데이터로 사용할 수 있습니다.

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📌 2. 데이터 허브 활용 (정제 데이터 수집)

데이터 허브(Data Hub)는 사전 정제된 고품질 데이터셋을 제공하는 플랫폼입니다. 이를 활용하면 데이터 수집과 전처리의 부담을 줄이고, 바로 모델 학습에 활용할 수 있습니다.

✅ 대표적인 데이터 허브

1. AI Hub (링크)
   • 한국정보화진흥원(NIA)에서 운영하는 국내 최대 AI 데이터 플랫폼
   • SNS 데이터 고도화와 같은 카카오톡 대화와 유사한 데이터셋 제공
   • 활용 방법: AI Hub 사이트에서 SNS를 검색 → SNS 데이터 고도화 클릭 → 다운로드 후 res 폴더에 저장
2. Hugging Face (링크)
   • 글로벌 AI 연구자들이 다양한 NLP 데이터셋과 모델을 공유하는 플랫폼
   • Datasets 카테고리에서 대화형 데이터 찾기 가능
   • 예제: Hugging Face Datasets 라이브러리를 활용하여 데이터 다운로드
   • from datasets import load_dataset dataset = load_dataset("glue", "sst2") print(dataset["train"][0])
3. 데이터셋 구매
   • 특정 도메인의 데이터가 필요할 경우, 데이터셋을 구매하여 활용하는 방법도 있음

허브 데이터를 활용하면 크롤링보다 신뢰도가 높은 정제 데이터를 빠르게 확보할 수 있다는 장점이 있습니다. 🏆

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📌 3. 직접 데이터 생성 (합성 데이터 활용)

크롤링이나 데이터 허브에서 원하는 데이터를 찾기 어렵다면, 직접 데이터를 생성하는 방법도 있습니다. 최근에는 ChatGPT API 등을 활용하여 대화 데이터를 합성하는 방법이 주목받고 있습니다.

✅ 합성 데이터 생성 예제

import openai

openai.api_key = "your-api-key"
response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-4",
    messages=[{"role": "user", "content": "친구와 점심 메뉴에 대해 이야기하는 카톡 대화를 생성해줘."}]
)
print(response["choices"][0]["message"]["content"])  

이처럼 ChatGPT API를 활용하면 필요한 형태의 데이터를 직접 생성할 수 있습니다. 합성 데이터를 사용할 때는 실제 데이터와의 차이를 최소화하도록 주의해야 합니다.

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✅ 마무리

이번 글에서는 카카오톡 대화 요약 프로젝트에서 데이터를 수집하는 다양한 방법을 살펴보았습니다. 데이터의 품질과 양이 모델의 성능에 미치는 영향을 고려하여 가장 적합한 데이터 수집 방법을 선택하는 것이 중요합니다. 🔍

📌 정리하자면: ✔️ 크롤링 & API를 활용하면 비정제 데이터를 수집할 수 있음
✔️ AI Hub, Hugging Face 등 데이터 허브를 활용하면 정제된 데이터를 쉽게 확보 가능
✔️ ChatGPT API를 사용하면 합성 데이터를 직접 생성 가능

다음 글에서는 수집한 데이터를 어떻게 전처리하고, 모델 입력 형식에 맞게 변환하는지에 대해 다뤄보겠습니다! 🚀

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