네, 완벽하게 가능합니다!

개발하신 RAG 시스템에 **Kakao i Open Builder(카카오 챗봇 빌더)**와 TTS(Text-to-Speech) API를 결합하면, 사용자가 카카오톡으로 질문했을 때 "텍스트 답변"과 "음성 답변"을 동시에 제공하는 시스템을 구축할 수 있습니다.

이 구조는 시각(텍스트)과 청각(음성) 정보를 동시에 제공하여 사용자 경험을 극대화하는 훌륭한 접근 방식입니다.

전체적인 시스템 아키텍처와 데이터 흐름을 그림으로 먼저 보여드리고, 상세 구현 단계를 설명해 드리겠습니다.

시스템 작동 프로세스 (Workflow)

사용자가 카카오톡방에서 질문을 던진 순간부터 답변을 받기까지의 흐름은 다음과 같습니다.

1. 사용자 질문 (KakaoTalk)

• 사용자가 카카오톡 챗봇에게 "이번 달 매출 보고서 요약해 줘"라고 질문합니다.
• Kakao i Open Builder가 이 메시지를 받아서 귀하가 구축한 **스킬 서버(Skill Server, 백엔드)**로 전달합니다.

2. RAG 시스템 가동 (Text Generation)

• 스킬 서버는 받은 질문을 RAG 시스템에 보냅니다.
• RAG는 벡터 DB에서 관련 문서를 검색(Retrieve)하고, LLM이 이를 바탕으로 "이번 달 매출은 전월 대비 10% 상승했습니다..."라는 텍스트 답변을 생성합니다.

3. 음성 변환 (TTS API)

• 스킬 서버는 생성된 텍스트 답변을 TTS API(Google TTS, OpenAI Voice, Naver Clova Voice 등)로 보냅니다.
• TTS API는 텍스트를 읽어서 MP3 또는 WAV 오디오 파일로 변환하여 생성하거나, 해당 오디오를 재생할 수 있는 URL 링크를 반환합니다.

4. 카카오톡 답변 전송 (Text + Audio)

• 스킬 서버는 **최종 응답(JSON 포맷)**을 Kakao i Open Builder에 보냅니다.
• 이 응답에는 두 가지가 포함됩니다:

① 텍스트 말풍선: RAG가 생성한 텍스트.

② 오디오 플레이어(또는 링크): 사용자가 클릭하면 바로 음성을 들을 수 있는 오디오 블록.

구현 시 고려해야 할 핵심 사항

성공적인 개발을 위해 다음 세 가지 기술적 포인트를 챙겨야 합니다.

1. 스킬 서버(Skill Server) 구축

• 카카오톡은 직접 RAG와 통신하지 못합니다. 중간에서 API 요청을 주고받을 중계 서버가 필요합니다.
• 주로 **Python (FastAPI, Flask)**을 사용하여 개발하며, 이 서버 안에서 RAG 함수와 TTS 함수를 순차적으로 호출합니다.

2. 지연 시간 (Latency) 관리

• 프로세스: [질문 $\rightarrow$ 검색 $\rightarrow$ LLM 생성 $\rightarrow$ TTS 변환 $\rightarrow$ 전송]
• 이 과정이 길어지면 카카오톡에서 "답변 시간이 초과되었습니다"라는 오류가 뜰 수 있습니다.
• 해결팁:

① RAG 답변 생성을 최대한 빠르게 최적화합니다.

② TTS 변환은 스트리밍 방식을 사용하거나, 텍스트 답변을 먼저 보내고 오디오는 비동기적으로(약간 늦게) 보내는 방식을 고려할 수 있습니다.

3. 카카오톡 UI 구성 (오디오 전달 방식)

카카오톡 챗봇에서 오디오를 제공하는 방식은 보통 두 가지입니다.

• 오디오 플레이어 타입: 카카오 챗봇의 '뮤직/오디오' 플러그인이나 커스텀 말풍선을 사용하여 재생 버튼이 달린 형태로 전송합니다. (가장 깔끔함)
• 링크 전달: "🔊 음성으로 듣기" 버튼을 만들고, 클릭하면 오디오 파일이 있는 웹페이지나 파일 링크로 연결합니다.

결론 및 제안

이미 RAG 시스템을 개발하셨다면, 가장 어려운 부분은 끝난 상태입니다. 이제 남은 것은 '연결' 뿐입니다.

다음 단계로 무엇을 도와드릴까요?

1. 구현 코드 예시: Python(FastAPI)으로 카카오톡 스킬 서버에서 RAG와 TTS를 호출하는 간단한 예제 코드를 작성해 드릴까요?
2. TTS 선택 가이드: 한국어 발음이 가장 자연스러운 TTS API(네이버 클로바 vs 구글 vs OpenAI)를 비교해 드릴까요?