Build Your First AI ChatBot Using RAG & Make.com (SMS & Email AI Agent)

원본 영상: Build Your First AI ChatBot Using RAG & Make.com (SMS & Email AI Agent)

한 줄 요약

Make.com + Pinecone + OpenAI로 회사 데이터 전체를 벡터 DB에 저장하고, 고객 문의에 자동으로 컨텍스트 기반 응답을 생성·발송하는 RAG 챗봇을 구축한다.

핵심 내용

RAG 개념

RAG(Retrieval Augmented Generation): 회사 전체 데이터를 수집 → 벡터 임베딩으로 변환 → 벡터 DB에 저장 → 질의 시 유사도 검색으로 관련 데이터 인출 → AI가 답변 생성
데이터 소스: 웹사이트, 이메일, PDF 문서(PandaDoc 등), Notion

3단계 워크플로 구조

Workflow 1 — 데이터 수집 → Airtable

Apify의 Website Content Crawler로 웹사이트 전체 스크래핑 (월 1회 자동 실행 설정 가능)
Gmail mailhook으로 수신 이메일을 즉시 캡처 (폴링 방식 대신 mailhook 사용 → 비용 절감)
ChatGPT로 이메일 HTML 태그·서명 등 제거 후 순수 텍스트 정리
Airtable에 upsert (중복 방지): URL 또는 message ID로 기존 레코드 검색 후 있으면 업데이트, 없으면 신규 생성

Workflow 2 — Airtable → Pinecone (벡터 DB)

Airtable 자동화(Automation)에서 신규 레코드 생성 시 스크립트로 Make.com 웹훅에 레코드 ID 전송
Make.com에서 Airtable 레코드 전체 내용 조회
특수문자·이모지·URL 제거 후 텍스트 정제
OpenAI text-embedding-3-small 모델로 임베딩(숫자 벡터로 변환)
Pinecone에 벡터 저장
Airtable uploaded 체크박스 업데이트

Workflow 3 — 메시지 수신 → RAG 검색 → 응답 발송

웹훅으로 메시지 수신 (SMS, 이메일, 채팅 위젯 등 단일 엔드포인트로 통합)
ChatGPT로 수신 메시지에서 검색어(query) 추출 (JSON 형식 반환)
검색어를 text-embedding-3-small로 임베딩
Pinecone에서 유사 벡터 20개 조회 (metadata 포함)
Array Aggregator로 20개 결과를 단일 텍스트로 병합
OpenAI Assistants(메시지 스레드 기반)에 Pinecone 결과 + 고객 컨텍스트 전달 → 응답 생성
Router로 메시지 유형 분기 (이메일/SMS/채팅 위젯) → 각 채널로 발송

전술·요소

항목	내용
이메일 수집 방식	Gmail 포워딩 → Make.com mailhook (폴링 대비 대폭 절약)
Airtable 중복 방지	URL(웹) 또는 message ID(이메일)로 search → upsert
임베딩 모델	OpenAI `text-embedding-3-small` (수집·검색 동일 모델 사용 필수)
Pinecone 조회 수	기본 10 → 20으로 증가 권장 (“슛을 많이 쏠수록 득점 확률 높아짐”)
스레드 ID 관리	OpenAI Assistants thread ID를 CRM에 저장해 대화 히스토리 유지
고객 여정 단계	`customer_stage` + `objective` 변수로 AI 응답 톤 및 CTA 분기
보안 검토 레이어	응답 발송 전 ChatGPT 모듈로 적절성 검증 (0/1 반환) 권장
Apify 테스트	초기 Max Pages를 5로 제한 후 검증 완료 시 전체로 확장

수치·사례

Apify 무료 크레딧: 월 $5, 페이지당 약 $0.005 → 약 1,000페이지/월 무료 처리 가능 (본인 언급)
OpenAI API: $5 선불 충전 후 크레딧 소진 방식, 시작 비용 낮음 (본인 언급)
Airtable: 이 시스템에 필요한 특정 기능(자동화 스크립트) 포함 플랜 월 $20 (본인 언급)
실증: DJing 회사 데이터로 테스트, “웨딩 DJ 가격” 문의에 실제 DJ 5명 목록·가격대 포함 답변 생성 확인

도구·워크플로

사용 도구

Make.com — 전체 자동화 오케스트레이션
Apify (Website Content Crawler) — 웹 스크래핑
Airtable — 중간 스테이징 DB (Source, Message, URL, Uploaded 필드)
Pinecone — 벡터 데이터베이스 (인덱스 생성 시 임베딩 모델 일치 필수)
OpenAI API — 임베딩(text-embedding-3-small) + 어시스턴트(스레드 기반 대화)
GoHighLevel — CRM (SMS·채팅 위젯 수신·발송, 연락처 조회)
Gmail — 이메일 포워딩 소스

핵심 프롬프트 패턴

이메일 정제 프롬프트: HTML 태그·서명·헤더 제거, 순수 텍스트만 반환
검색어 추출 프롬프트: 수신 메시지 분석 → 쉼표 구분 복수 쿼리 반환 (JSON)
응답 생성 어시스턴트: 메시지 유형(SMS/이메일/채팅), 고객 여정 단계, 목표, Pinecone 검색 결과를 컨텍스트로 주입

Airtable → Make.com 연결 방식 Airtable 기본 웹훅 미지원 → Automation에서 JavaScript 스크립트로 fetch 요청: 신규 레코드 ID를 Make.com 웹훅 URL에 POST → Make.com에서 해당 ID로 전체 레코드 조회