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운영 가능한 AI 챗봇 MVP 설계와 구현 (카카오 1:1, Firebase, Firestore, Webhook)

처음 강의를 열었을 때 가장 많이 받은 질문이 있었습니다. “챗봇 만들고 싶은데, 왜 이렇게 복잡하죠?” 모델 선택, 툴 연동, 자동화, 운영 구조까지 한 번에 붙이려다 시작도 못 하고 멈추는 경우가 정말 많습니다. 저 역시 같은 시행착오를 겪었습니다. 기능을 늘릴수록 구조는 복잡해지고, 정작 **안정적으로 운영 가능한 상태**에는 도달하지 못했습니다. 그래서 방향을 바꿨습니다. **지금 바로 배포하고 관리할 수 있는 최소 구조**만 남겼습니다. 이 강의는 그 결과물입니다. 수강생의 핵심 문제는 두 가지입니다. 1. 기술 자체보다 구조가 복잡해 끝까지 완성하지 못한다. 2. 만들어도 사용자 접근과 사용 흐름을 통제하기 어렵다. 이 강의는 이를 이렇게 해결합니다. * 카카오 1:1 webhook 단일 함수로 전체 흐름을 단순화합니다. * Firestore `allowed_users` 기반으로 접근 제어 구조를 명확히 합니다. * 허용 사용자와 미허용 사용자의 응답 흐름을 분리해 운영 혼선을 줄입니다. 즉, “데모용 챗봇”이 아니라 **실제 환경에서 배포·관리·통제가 가능한 AI 챗봇 MVP**를 완성합니다. 강의를 마치면, 수강생은 복잡한 확장 설계 없이도 자신의 챗봇을 안정적으로 운영할 수 있는 상태에 도달합니다.

4명 이 수강하고 있어요.

난이도 초급

수강기한 6개월

  • 최원영
실습 중심
실습 중심
AI 코딩
AI 코딩
AI 활용법
AI 활용법
처음하는배포
처음하는배포
토이프로젝트
토이프로젝트
실습 중심
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AI 코딩
AI 코딩
AI 활용법
AI 활용법
처음하는배포
처음하는배포
토이프로젝트
토이프로젝트

수강 후 이런걸 얻을 수 있어요

  • 카카오 1:1 AI 챗봇을 실제 운영 가능한 형태로 직접 배포할 수 있습니다. 단일 webhook 함수, Firestore 기반 접근 제어, 허용/차단 UX까지 포함한 MVP 완성본을 갖게 됩니다.

  • 허용 사용자 기반의 접근 제어를 스스로 운영할 수 있습니다. allowed_users 문서만으로 신규 승인, 이용 중지, 기간 관리 등 핵심 운영 흐름을 직접 제어할 수 있는 실무 능력을 확보합니다.

 JavaScript, Firebase, firestore, robot, 인공지능(AI)


이 강의는 단순한 영상 묶음이 아니라,
실제로 운영 가능한 AI 챗봇 MVP를 기준으로 계속 확장되는 실전 강의입니다.

현재 공개된 내용만으로도

  • 카카오 1:1 AI 챗봇의 전체 구조 이해

  • Firebase + Firestore 기반의 안전한 데이터 설계

  • 접근 제어를 포함한 MVP 운영 흐름
    을 모두 학습할 수 있습니다.

이후 업데이트에서는

  • 실제 운영 중 발생하는 예외 처리 패턴

  • 사용자 접근 관리 고도화

  • AI 응답 제어 및 비용 안정화 전략

  • 서비스 확장을 고려한 구조 개선
    실전 운영 단계에서 반드시 마주치게 되는 문제들을 순차적으로 다룰 예정입니다.

📌 이 강의는
‘완벽해질 때까지 기다렸다가 공개하는 방식’이 아니라,
실무에서 바로 쓰이는 MVP를 기준으로, 현실적인 업데이트를 이어가는 방식을 선택했습니다.

따라서
지금 수강하시는 분들은

  • 가장 단순한 구조부터

  • 실제 운영 관점의 확장 흐름까지
    함께 따라오실 수 있습니다.

※ 강의 내용이 확장됨에 따라,
향후 강의 가격은 인상될 수 있습니다.


본 강의의 GitHub 전체 코드 레포지토리는 공개되지 않습니다.

강의를 끝까지 수강하고 (선택)
강의 내용에 대해 의미 있는 피드백을 남겨주신 분들 중
실제로 이 구조를 이해하고 활용하려는 분들께만
비공개 GitHub 레포지토리 접근 권한을 별도로 제공합니다.

이는 단순 코드 공유가 아닌,
강의 내용을 진지하게 따라온 분들께 드리는 보조 자료이며
강의의 방향성과 가치를 지키기 위한 운영 방식입니다.


지금 바로 운영할 수 있는
나만의 AI 챗봇 MVP



챗봇을 만들고 싶은데, 복잡한 구조 때문에 시작도 못 하고 계신가요?

저도 같은 고민을 했습니다.
기능을 늘릴수록 구조는 복잡해지고,
정작 운영 가능한 상태에는 도달하지 못했습니다.

그래서 지금 바로 배포하고 관리할 수 있는 최소 구조만 남겼습니다.

Firebase와 Firestore를 기반으로
단일 webhook 함수만으로
실제 운영 가능한 AI 챗봇 MVP를 만들고 관리하는 방법을 알려드립니다.



이 강의에서 얻어갈 수 있는 것

복잡함 대신, 바로 운영 가능한 챗봇을 만듭니다.

스타트업에서 배운 '생태계' 설계 경험을 바탕으로, 기술보다 중요한 시스템 구조를 잡아드립니다. 복잡한 확장 없이도 즉시 판매 가능한 MVP를 완성하는 비결을 익히세요.

단순한 '데모'가 아닌, 실제 운영 환경을 기준으로 한 AI 챗봇 MVP를 만드는 데 집중합니다. Firestore 권한 제어를 통해 수강생/결제자만 접근 가능하도록 설정하고, 허용된 사용자에게만 AI 응답을 제공하는 안정적인 운영 흐름을 구축합니다.

기능 구현에만 매몰되어 배포를 못 해본 경험, 혹은 접근 제어 부재로 운영이 무너진 경험이 있다면, 이제 실무 운영이 가능한 챗봇을 직접 설계하고 배포할 수 있습니다. 허용 사용자 관리, 이용 상태 제어 등
실제 서비스 운영에 필요한 핵심 로직을 스스로 구현하게 됩니다.

진짜 운영 가능한 AI 챗봇 MVP를 스스로 설계하고 배포할 수 있는 상태에 도달합니다.
AI 시대에 필요한 것은
기능이 아니라 구조를 선택하고 책임지는 설계 능력입니다.

스타트업에서 기술은 생태계로 작동함을 배웠습니다.


단순히 코드를 잘 짜는 것을 넘어, 미래를 내다보는 구조 선택의 중요성을 깨달았습니다.

프론트엔드 경험과 함께 대규모 데이터 수집·처리 시스템을 직접 설계했습니다. 100만 개 이상의 패션 상품 데이터를 안정적으로 크롤링하는 구조를 담당했죠.

이 과정에서 시스템 전체를 책임지는 설계 능력이 중요하다는 확신을 얻었습니다.

완전한 비전공자로서 수많은 시행착오를 겪었기에, 여러분의 어려움을 누구보다 잘 이해합니다.


AI 시대, 여러분도 생태계의 일원이 될 수 있습니다. 쉽게, 단순하게, 핵심만 담아 여러분의 AI 챗봇을 완성하세요.



강의 개요

결제받는 AI 챗봇 MVP

Section 1


카카오 1:1 AI 챗봇 MVP 구축 전략 학습 가이드

본 섹션에서는 카카오 1:1 AI 챗봇 MVP를 안정적으로 구축하기 위한
전체 전략과 학습 가이드를 제공합니다. 미리보기 팟캐스트, 영상, 학습 가이드를 통해 강의 전반의 내용을 파악하고 효과적인 학습 계획을 수립할 수 있습니다.

Section 2


전체 아키텍처 및 데이터 흐름 이해

AI 챗봇 서비스 구현의 핵심인 전체 시스템 아키텍처를 한 장으로 명확하게 이해하고, 유료화 기능을 가능하게 하는 데이터 흐름의 주요 포인트를 학습합니다. 이를 통해 서비스의 근간이 되는 기술 구조를 파악할 수 있습니다.

Section 3


Firebase 프로젝트 세팅 및 기본 구조 설계

Firebase 프로젝트 생성부터 필수 설정까지 진행하며, 챗봇 운영에 필요한 Firestore 데이터 구조를 효율적으로 설계하는 방법을 배웁니다. 안정적인 백엔드 환경 구축의 기초를 다지는 과정입니다.




강의 추천 대상

이런 분들께 추천드려요

AI 챗봇 MVP를 실제 서비스 형태로 운영해보고 싶은 개발자

사용자 접근 제어 구조가 막막한 챗봇 기획자




수강 전 참고 사항


실습 환경

  • JavaScript 개발 환경이 필요합니다.

  • Firebase 계정이 필요합니다.

  • 로컬 개발을 위한 코드 에디터(VS Code 권장)가 필요합니다.

선수 지식 및 유의사항

  • JavaScript 기본 문법 이해가 필요합니다.

  • Firebase Firestore 기본 개념에 대한 이해가 있으면 좋습니다.

  • 간단한 웹훅(webhook) 개념을 알면 학습에 도움이 됩니다.

  • AI 챗봇을 실제로 운영하고 싶은 분들께 추천합니다.

학습 자료

  • 강의에서 제공하는 소스 코드 및 관련 자료를 활용합니다.

  • Firebase 공식 문서를 참고하여 추가 학습을 진행할 수 있습니다.

  • 카카오 개발자 문서를 통해 챗봇 연동 방식을 익힐 수 있습니다.


이런 분들께
추천드려요

학습 대상은
누구일까요?

  • 챗봇을 팔아보고 싶은데, 구현 범위가 계속 커져서 배포를 한 번도 못 해본 사람 모델, 자동화, 데이터, UI를 한 번에 붙이려다 매번 중단되고 “내가 할 수 있는 게 맞나” 상태에서 멈춰 있습니다.

  • 이미 수강생/결제자는 있는데, 접근 제어가 없어 운영이 무너지는 사람 누구나 봇을 쓰는 상태라 유료 전환이 어렵고, 승인/중지/만료 처리를 수동으로 못 해 답변 품질과 신뢰가 동시에 떨어지는 상황입니다.

선수 지식,
필요할까요?

  • 자바스크립트 기초: 변수, 함수, `async/await`

  • JSON 읽기/수정: 요청/응답 body 구조 이해

  • Firebase 기초: Functions 배포 1회 경험 또는 콘솔 사용 가능 수준

  • Firestore 기초: 컬렉션/문서/필드 개념 이해

  • 카카오 챗봇 기초: 스킬 webhook URL 연결해본 경험 (초급 수준이면 충분)

안녕하세요
입니다.

https://github.com/tac0de
이전에 몸담았던 스타트업에서 저는 단순히 “코드를 잘 작성하는 방법”이 아니라, 기술이 하나의 서비스와 생태계로 작동하는 방식을 배웠습니다. 소규모 팀이었지만, 개별 기술 스택보다도 미래를 어떻게 바라보고 어떤 구조를 선택할 것인가를 더 중요하게 고민하는 환경이었습니다.

주요 역할은 프론트엔드 개발이었으며, 서비스의 안정성과 핵심 흐름을 다루는 백엔드 영역에도 함께 참여했습니다. 특히 웹 환경에서 대규모 데이터를 효율적이고 합법적으로 수집·처리하는 시스템을 직접 설계하고 구현한 경험이 있습니다.
FTP/SFTP 및 Web 기반 수집 구조를 통해 100만 개 이상의 패션 상품 데이터를 안정적으로 크롤링·관리하는 파이프라인을 담당했습니다.

이러한 경험을 통해 저는 특정 언어나 프레임워크보다, 시스템 전체를 이해하고 책임지는 설계 역량이 장기적으로 훨씬 중요하다는 확신을 갖게 되었습니다. 현재는 웹 기반 환경에서 AI를 중심으로 한 아키텍처 설계와 개발 방식에 집중하며, AI 시대에 적합한 시스템 구조를 지속적으로 연구하고 있습니다.

저는 비전공자로 시작했지만, 독학 과정에서 수많은 시행착오를 직접 겪어왔습니다. 그렇기에 수강생 분들이 실제로 막히는 지점, 이해가 어려운 포인트를 현실적으로 짚어드릴 수 있다고 생각합니다.
강의에서는 기술을 과시하기보다, 왜 이런 선택을 하는지, 어떻게 생각하면 되는지를 전달하는 데 집중합니다.

AI 기술이 빠르게 발전하는 지금, 개발자는 더 이상 도구를 소비하는 역할에 머물러서는 안 된다고 생각합니다.
쉽게, 단순하게, 효율적으로, 그리고 핵심만 전달하는 것.
이것이 제가 강의를 설계하는 기준이자 철학입니다.

커리큘럼

전체

7개 ∙ (1분)

강의 게시일: 
마지막 업데이트일: 

수강평

아직 충분한 평가를 받지 못한 강의입니다.
모두에게 도움이 되는 수강평의 주인공이 되어주세요!

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