"나도 만들 수 있겠는데?"
인스타그램을 보니 , 사주 광고가 뜨는데 ,
질문을 묻고 답하고 , AI 방식같은데 .. ? 맞나 ... ?
맞으면 나도 할 수 있겠는데 ? 저게 어렵나 .. ? 사람들이 저걸 써 ?
그래서 저도 만들어봤습니다
결론부터 말씀드리면 이거 진짜 됩니다.
실제로 이렇게 동작합니다
사용자: 1990년 3월 15일생인데 올해 이직하기 좋은 시기가 언제일까요?
AI: 안녕하세요, 경금 일간이시군요.
1990년 경오년생으로 날카로운 칼과 같은 성향을 지니셨습니다.
결단력이 뛰어나고 정의로운 성격이시죠.
올해 2024년은 현재 비겁운의 영향을 받고 계십니다.
경쟁과 협력이 동시에 부각되는 시기예요.
이직 타이밍으로는 **8월 중순부터 10월 초**가 가장 적합합니다.
특히 9월이 가장 유리한데요...
[후속 질문 제안]
- "새로운 직장에서 주의해야 할 점이 있을까요?"
- "올해 연봉 협상은 어떻게 하는 게 좋을까요?"
이런 식으로 구체적이고, 근거가 있고, 후속 질문까지 제안해줍니다.
생각보다 단순한 구조
복잡한 건 다 빼고, 핵심 흐름만 보면
생년월일 입력 → 사주 계산 → 데이터 해석 → GPT에게 던지기 → 답변 받기
핵심 아이디어는 딱 하나
GPT한테 "갑자년생입니다" 라고 물어보는게 아니라 , "이 사람은 결단력 있는 성격이고 , 지금 경쟁의 시기입니다" 의
방식으로 미리 해석해서 던지는것 , 이게 RAG 기본 원리랑 똑같습니다 ( (RAG는 다음 글에서 자세히 )
LLM에게 필요한 정보를 구조화해서 주면 , 알아서 전문가처럼 답변하는 형태입니다 !
어떻게 만들었나
1단계: 사주 계산은 "치트키" 쓰기
사주 계산은 복잡합니다. 음력 변환, 절입 시각... 직접 하면 며칠 걸려요.
그래서 manseryeok이라는 검증된 라이브러리를 썼습니다.
(사실 LLM 자체를 만드는게 아니라면 이 또한 자체 AI를 만드는 방식과 동일 합니다)
2단계: 원본 데이터가 아니라 "해석본" 만들기
여기가 핵심입니다!
GPT한테 단순히 "갑자년생"이라고 주면 GPT도 막막해해요.
대신 이렇게 해석해서 줍니다:
- 성격: 경금 → "날카로운 칼 같은 기질, 결단력 있고 직선적"
- 현재 운: 비겁운 → "경쟁과 협력이 부각되는 시기"
- 타이밍: "하반기 특히 8-10월이 변화에 유리"
이렇게 이미 풀어서 GPT에게 던지는 게 비결입니다.
3단계: 프롬프트 마법 (제일 중요!)
이 단계가 AI 점집의 퀄리티를 결정합니다.
나쁜 프롬프트: "사주 봐줘"
좋은 프롬프트:
"당신은 40년 경력의 따뜻한 명리학자입니다.
이 사람은 결단력 있는 성격이고 , 지금 경쟁의 시기 입니다.
질문자가 불안해하니 먼저 공감하고 안심시켜주세요."
특히 사주,타로 등은 질문에서 감정을 감지해서 답변하는게 사주 AI의 키포인트라고 생각합니다.
4단계: 기술로 연결하기
FastAPI로 간단한 API 두 개만 만들면 됩니다:
- 사주 계산 API
- 채팅 API (분석 + GPT 호출)
외부 접근 가능하게 하면 끝!
만들고 나서 가장 중요한 점
결국 무엇을 만들더라도 '목적'이 중요합니다.
사주 AI 같은 경우, 사람들이 진짜 원하는 건 "정확한 예측"이 아니라 **"누군가 내 얘기를 들어주는 것"**이라고 생각했어요. 그래서 프롬프트를 짤 때도 감정 부분에 집중했습니다.
질문 속 불안함을 먼저 감지하고 **"요즘 많이 힘드시죠?"**라고 먼저 건네게 했더니, 가족들이 "사람보다 낫다"는 반응을 보였거든요. 사주 데이터를 근거로 들면서 위로를 건네니까 계속 찾게 되더라고요.
이 원리는 명리학뿐만 아니라 어떤 상담 서비스든 똑같을 것 같습니다. 연애 코치든, 이직 컨설턴트든 — 결국 사람들은 답보다 공감을 원하니까요.
어떤 목적으로 만드는지가 가장 중요한 것 같습니다.
다른 분야로도 응용 가능합니다
이 구조는 어떤 도메인에도 그대로 쓸 수 있어요
- 사주 대신 타로 카드
- 명리학 대신 MBTI 상담
- 연애 코치, 이직 컨설턴트, 재무 설계사...
핵심은 동일합니다:
- 도메인 데이터를 구조화해서 해석하기
- 그걸 LLM이 이해할 수 있는 컨텍스트로 만들기
- 적절한 페르소나와 톤으로 프롬프트 조립하기
1. 직접 만들어보고 싶다면?
전체 소스 코드나 상세 구현 방법이 궁금하시면 댓글로 남겨주세요!
특히 이런 부분이 궁금하시면 알려주세요:
- 사주 계산 라이브러리 연결 방법
- 프롬프트 엔지니어링 전체 템플릿
- 오행/십신 분석 로직
- FastAPI 서버 구조
- 감정 감지 알고리즘
마치며
처음엔 "이게 될까?" 싶었는데, 막상 완성하고 보니
**"기술보다 사람 마음을 어떻게 건드리느냐가 더 중요하구나"**라는 걸 깨달았습니다.
기술적으로는 별거 없었어요:
- 복잡한 계산은 라이브러리에 맡기고
- 데이터를 해석해서 컨텍스트로 만들고
- 프롬프트로 공감하는 페르소나 입히기
진짜 어려운 건 "이 사람이 지금 뭘 원하는지" 파악하는 거였습니다.
사주 AI든, 다른 서비스든 결국 같은 질문으로 돌아오더라고요. "어떤 마음으로 만들 것인가?"
여러분도 충분히 할 수 있습니다 . 저도 했는데요 ... ?