기술 혁신이 우리 삶의 모든 측면을 형성하는 세상에서 생성적 사전 학습 트랜스포머(GPT) ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM)의 등장은 인공지능의 역사에서 중요한 한 장을 장식합니다.

인간과 유사한 언어로 이해하고 예측하며 상호 작용할 수 있다는 특징이 있는 이러한 획기적인 기술은 단순히 디지털 커뮤니케이션을 위한 도구가 아니라 다양한 산업 전반에 걸쳐 패러다임 전환의 촉매제 역할을 합니다.

이러한 정교한 도구는 디지털 상호 작용과 데이터 분석의 환경을 재편할 뿐만 아니라 이전에는 인공지능의 손길이 닿지 않았던 영역으로 진출하고 있습니다. 그중에서도 부동산 분야는 이러한 혁신적 영향력을 보여주는 대표적인 예입니다.

ChatBot은 여러분의 선호도를 이해하고 NPL 경매에 대한 실시간 업데이트를 제공하며 프로세스의 각 단계를 쉽고 정확하게 안내합니다. 이는 먼 꿈이 아니라 AI와 머신러닝의 발전으로 가능해진 현재의 현실이다. 이러한 기술을 통해 NPL 경매에 대한 모든 사람이 접근할 수 있도록 하는 정교하고 개인화된 도구를 만들 수 있었습니다.

이 혁명의 중심에는 텍스트 정보부터 이미지까지 다양한 형태의 데이터를 처리하고 분석할 수 있는 시스템인 Multi-Modal AI가 있습니다. 이 기능을 통해 부동산 자산에 대한 보다 포괄적인 이해가 가능하며 이전에는 얻을 수 없었던 통찰력을 제공합니다. 이러한 통찰력을 활용함으로써 사용자는 더 많은 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있으며 경쟁이 치열한 NPL 경매 세계에서 성공 가능성을 높일 수 있습니다.

랭체인(RangChain)의 통합은 부동산 데이터를 관리하고 분석하기 위한 강력한 프레임워크를 제공함으로써 이 프로세스를 더욱 향상시킵니다. RangChain은 다양한 데이터 소스 간의 원활한 연결을 가능하게 하여 사용자가 가장 정확하고 최신 정보에 액세스할 수 있도록 보장합니다. 멀티모달 AI와 RangChain의 이러한 시너지 효과는 부동산 거래 수행 방식의 패러다임 변화를 나타내며 효율성과 투명성이 더욱 향상된 시대를 열었습니다.

이 책 전체에서 우리는 이러한 기술적 변화의 다양한 측면을 탐구할 것입니다. 각 장은 부동산 ChatBot과의 상호 작용의 기본부터 다중 모드 AI가 가능하게 하는 고급 분석에 이르기까지 이러한 진화의 다양한 측면에 대한 자세한 통찰력을 제공합니다.

우리는 이러한 새로운 도구 사용에 대한 단계별 가이드를 제공하고 잠재력을 극대화하기 위한 팁과 전략을 제공할 것입니다. 앞서 나가기를 원하는 숙련된 투자자이든, 부동산 기회를 탐색하려는 신규 투자자이든, NPL 경매 초보 또는 전문가이든 이 책은 성공하는 데 필요한 지식과 기술을 갖추도록 설계되었습니다.

NPL 경매와 관련된 전통적인 프로세스, 과제 및 전략을 숙지하고 최신 경매를 이해하기 위한 기반을 마련합니다. 생성형 AI 및 ChatBot 기술 기반이 어떻게 실시간으로 여러분을 지원하고 경매 프로세스 전반에 걸쳐 맞춤형 지침과 지원을 제공하는지 알아 보십시오. 부동산 데이터를 관리하고 통합하는 RangChain의 기능을 탐색하여 가장 정확하고 포괄적인 정보를 손쉽게 얻을 수 있도록 보장합니다.

그리고 HuggingFace는 텍스트, 이미지, 오디오 등 라이브러리의 이미지를 활용하여 생활권의 주변 환경을 자동 인식하여 부동산의 가치를 퍼센트로 측정하는 모델로 나누는 등 특히 아파트, 거실 등 부동산 관련 이미지를 수집하고 라벨링하여 유형별 통계 및 트렌드를 분석하여 데이터를 관리하는 등 이러한 이미지에서 얻은 정보를 바탕으로 부동산의 대략적인 가치를 추정하는 등 이러한 정보들은 NPL경매 투자분석, 부동산 중개, 부동산 평가 등에 활용할 수 있으며 사용자들에게 더 정확하고 상세한 부동산 정보를 제공하는데 도움을 줄 수 있습니다. 생성형 AI와 ChatBot 기술의 등장으로 NPL 경매에 대한 접근이 더욱 포괄적이고 효율적으로 되었습니다. 이러한 변화는 단순히 편리함에 관한 것이 아닙니다. 이는 정보를 쉽게 이용할 수 있고 모든 사람이 기회를 얻을 수 있는 보다 공평한 시장을 만드는 것입니다.

이러한 기술 발전을 수용함으로써 여러분은 부동산의 새로운 시대의 선두에 서게 됩니다. 이 책에서 제공하는 지식과 도구는 NPL 경매의 복잡성을 자신감 있고 쉽게 탐색하고 새로운 기회를 열고 투자 목표를 달성하는 데 도움이 되도록 설계되었습니다.

부동산 NPL(Non Performing Loan) 경매 시장은 복잡한 권리 분석과 다양한 법적 절차를 이해해야 하는 분야입니다. 최근에는 ChatBot과 같은 인공지능 기술을 활용하여 이러한 공부 방법에 혁신을 가져오고 있습니다. 이러한 시스템은 사용자가 실시간으로 질문을 하고, 관련 정보를 즉각적으로 얻을 수 있도록 도와줍니다. 예를 들어, 경매 과정, 권리 분석, 물건 분석 등에 대한 이해를 돕기 위해 설계된 ChatBot은 사용자가 부동산 경매에 필요한 지식을 효율적으로 습득할 수 있도록 지원합니다. 이는 전통적인 학습 방법과 비교했을 때, 학습자가 보다 능동적으로 지식을 탐색하고 익힐 수 있는 기회를 제공합니다.

늦었다고 생각한 때가 가장 빠르다는 말이 있습니다만 생성형 AI는 지금이 가장 빠른 때입니다. 세상이 바뀌고 있습니다. 도전하는 자만이 미래를 성공할 수 있습니다. 이미 해외에서 ChatBot 방식으로 한국부동산경매사이트를운영중(URL 첨부)에 있습니다. 망설이지 마시고 시작하시기를 권해드립니다. 감사합니다.

Contents

Chapter 1
1. ChatGPT와 NPL 경매의 역학 16
가. NPL 및 부동산 경매시장의 개요 17
나. 경매 이론 및 NPL 경매 메커니즘 소개 19
다. NPL 경매 전략 강화에서 ChatGPT의 역할 20

2. NPL 경매 물건의 시세 예측을 위한 최신 기술 23 가. 빅데이터 및 AI 분석 기술 23
나. 드론 및 3D 모델링 기술 23
다. 가상현실(VR) 기술 23
라. 위성영상 및 GIS 데이터 분석 24
마. 블록체인 기반 데이터 공유 플랫폼 24

3. NPL경매 물건의 시세 예측을 위한 머신러닝
알고리즘 25
가. 랜덤 포레스트 (Random Forest) 25
나. 래디언트 부스팅 (Gradient Boosting) 25
다. 신경망 (Neural Network) 25
라. 회귀 분석 (Regression Analysis) 25
마. 클러스터링 (Clustering) 26

4. NPL경매 물건의 시세 예측을 위한 머신러닝
알고리즘의 성능을 평가하는 방법 27
가. 교차 검증 (Cross-Validation) 27
나. 평균 제곱근 오차 (RMSE, Root Mean Squared Error) 27
다. 결정계수 (R-Squared) 27
라. 시각화 및 잔차 분석 27
마. 새로운 데이터 셋 테스트 28

5. NPL 경매 물건의 시세 예측을 위한 머신러닝
알고리 즘의 학습 데이터 구성 29
가. 과거 NPL 경매 낙찰 데이터 수집 29
나. 주변 실거래가 데이터 통합 29
다. 지역 개발계획 및 규제 정보 반영 29
라. 물건 상태 및 권리관계 데이터 29
마. 인구 통계, 교통 여건 등 부가 데이터 30

Chapter 2
1. ChatGPT 가입 방법 32

2. 채팅 시작하기 34

3. 맞춤형 GPTs란 무엇인가? 38
가. 특정 요구사항과 맥락에 맞춰 조정된 AI 모델 38
나. My GPTs 만들기 40

4. Instructions(사용자 지침) 45
가. ChatGPT Instructions 사용 가이드 45
1) Instructions의 작동 원리 45
2) Instructions 사용 방법 45
3) My GPTs “부동산경매 권리분석” Instructions 예시 47
나. 타인 GPTs의 Instructions를 추출하는 방법 49
다. My GPTs의 Instructions 유출을 방지하는 방법 49
라. 인스트럭션과 프롬프트 작성시 권장 TOOL 49

5. Knowledge(지식) 59

6. Capabilities(능력) 60

7. Actions(액션) 61
가. OpenAI Actions in GPTs 소개 62
나. Add actions 66
다. GPTs Actions 스키마(Schema)에 대한 정보 68
라. SERP API용 GPTs Actions 스키마 정보 69
마. 스키마(Schema) 입력 70
바. GPTs "Real Estate Guide"의 스키마 JSON 71
사. GPTs "Real Estate Guide"의 스키마 JSON과 해석 74
아. "Real Estate Guide" GPTs의 스키마를 추출하는 방법 77
자. GPTs Actions API 스키마를 자동으로 생성하는데
도움을 주는 GPT 81

8. Privacy policy(개인정보 정책) URL 설정 83

9. My GPTs 화면에 도메인 주소 링크하기 84

10. 저장하기(Save) 90

11. Zapier를 GPTs에 자동화하는 워크플로
통합작업 및 특성 92
가. Zapier AI Actions 개요 94
나. GPT와 어시스턴트의 차이점 94

12. GPTs actions와 zapier 설정하는 방법 98
가. zapier 설정하기 98
나. Zapier 이메일 자동화 연동 Instructions 예시 104

13. 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering) 108
가. 프롬프트 질문 잘하는 요령 110
나. 부동산경매 권리분석 GPTs 프롬프트 예시 116
다. 프롬프트를 자동으로 최적화 시켜주는 PrompTune 119
라. ChatGPT를 마스터하기 위한 "프롬프트 지침“
논문 요약 121
마. ChatGPT를 활용한 부동산 마케팅 연구 126
바. Chat Completions API, GPTs, Assistants API의 차이점 129
사. Assistants API를 사용하여 만든 ChatBot의 주요 기능 133
아. OpenAI의 Assistants API를 활용한 프로젝트 예시 136
1) 부동산 경매 물건 분석 튜터(tutor) 136
2) 부동산 경매 권리 분석 튜터(tutor) 136
3) 부동산 경매 수익률 분석 튜터(tutor) 136
4) 부동산 경매 공부 도우미 141
5) 스트림릿(Streamlit)을 사용한 애플리케이션 개발 143
6) OpenAI Assistant API와 Streamlit을 결합한
프로젝트의 장점 144

14. Assistants API 사용 AI ChatBot 만들기 146
가. OpenAI API key 발급하기 146
나. Assistants API, Python을 활용하여 ChatBot 만들기 150
다. LangChain으로 “NPL 경매 ChatBot” 만들기 156
라. LangChain과 RAG(검색 증강 생성) 167

Chapter 3
1. 대화형 인공지능의 유형 10가지 비교 192

2. ChatGPT4o를 프롬프팅으로 부동산 데이터 분석과
비교한 예시 193

3. Google의 NoteBookLM과 Microsoft의
Copilot 활용 197
가. Google의 NoteBookLM 197
나. Microsoft의 Copilot(Side Bar) 203

4. Obsidian에 ChatGPT, DeepL 등 활용 208

5. 인간처럼 사고하는 멀티모달(Multi Modal) AI 216
가. ChatGPT4o를 학원에 접목한 주요 특징과 활용 222
나. ChatGPT4o를 학원에 접목한 주요 특징 223
다. ChatGPT4o를 활용한 부동산경매 225
라. ChatGPT4o를 사용한 주요 장점 234
마. ChatGPT4o의 방대한 데이터 셋의 역할 235
바. ChatGPT4o의 데이터 셋의 활용 방안 236
사. ChatGPT4o의 경량화된 구조가 효율성에 미치는 영향 238
아. ChatGPT4o를 활용한 멀티모달의 기능과 활용 239
자. ChatGPT4o를 학원에 활용한 사례 240

6. ChatGPT4o와 GPTs Actions를 NPL경매에 적용 242
가. NPL 경매 의사결정 프로세스의 자동화 242
나. 부동산 NPL 경매 분석에 적합한 외부 API 245
다. 부동산 NPL 경매 데이터를 분석할 때 가장
중요한 요소 246

7. 검색 엔진 최적화(SEO)와 생성형 AI의
현재와 미래 248
가. 대표적인 검색 엔진 네이버(Cue)와 구글(SGE) 248
나. 생성형 AI가 SEO에 미치는 영향 251
다. 생성형 AI가 검색 엔진 알고리즘에 미치는 영향 253
라. 생성형 AI가 검색 엔진의 개인화 기능에 미치는 영향 255
마. 생성형 AI가 검색 엔진 사용자 경험의 개선 방향 257

8. 생성형 AI(Gen AI)의 경매에서 역할과 비교 259
가. 생성형 AI가 기존 경매 시장에 가져올 변화 259
나. 생성형 AI가 경매 시장에서의 혁신 261
다. 생성형 AI가 경매 시장에서 새로운 비즈니스 모델 263
라. 생성형 AI가 경매 시장에서의 정확도 265
마. 생성형 AI가 경매에서의 실시간 데이터 분석 267
바. 생성형 AI의 경매 데이터 분석을 자동화 269
사. 생성형 AI의 경매에서 실시간 데이터 수집 271
아. 생성형 AI의 경매에서 실시간 데이터를 수집하는 기술 273
자. 생성형 AI가 경매에서 실시간 데이터 수집의 알고리즘 275
차. 생성형 AI가 경매에서 데이터를 분석하는 방식 277

9. HuggingFace의 최신기술로 부동산 이미지
분류와 활용 279
가. HuggingFace의 주요 기능과 특징 279
나. HuggingFace를 활용하여 부동산 이미지를 자동으로
분류하는 방법 282
다. HuggingFace로 부동산 이미지를 분류할 때의 모델 284
라. 부동산 이미지를 분류할 때 얻을 수 있는 정보 285
마. 부동산 이미지를 분류하여 파악할 수 있는 건물의
용도와 상태 287
바. 부동산 이미지를 분류하여 거래 가격 예측 가능 289
사. 부동산 이미지 분류에 사용되는 최신 기술 291
아. 부동산 이미지 분류에서 최신 기술의 장단점 294
자. 부동산 이미지 분류에서 AI가 사람보다 더
정확한 이유 297

10. 부동산 NPL 경매와 My ChatBot 299

11. 부동산경매 Assistant API와 GPTs의 Chatbot
비교 301

12. OpenAI의 Assistants API와 RangChain 304

13. NPL경매 공부방법이 "ChatBot 방식"으로
획기적 전환 307

14. AI 詩人 Phoenix 312

15. 나의 고향 거제를 “ChatGPT 4o"에게 물어보니~ 315

Epilogue 318