📘 [4편] GPT가 면접 답변을 평가한다 – 피드백 프롬프트 설계

📘 [4편] GPT가 면접 답변을 평가한다 – 피드백 프롬프트 설계

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자, 이젠 사용자가 말한 답변 텍스트를 GPT에게 넘겨서
면접관처럼 피드백을 받는 기능을 구현해봅니다.

이번 편의 핵심은
단순한 "좋아요/나빠요"가 아니라
구조, 전달력, 내용성, 어휘력 등을 기준으로 평가받는 시스템을 만드는 것!

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🎯 이번 목표

✅ 답변을 GPT에 전달할 수 있는 프롬프트 설계
✅ 면접관 역할을 명시하여 평가 유도
✅ 구조화된 피드백(JSON) 형태로 받기
✅ 프론트에서 시각화 준비

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💬 GPT 프롬프트 예시 (한국어 기준)

당신은 채용 면접 전문가입니다. 아래 면접 답변을 보고 다음 항목에 대해 평가해주세요:

1. 구조 (논리적인 흐름)
2. 전달력 (말투, 어투, 명확성)
3. 내용성 (질문에 대한 핵심 포함 여부)
4. 어휘력 (다양한 단어 사용 여부)

각 항목은 1~5점으로 채점하고, 종합 피드백을 한 문단으로 제공해주세요.

[면접 답변]
"제가 이전 회사에서 맡았던 프로젝트는..."

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✅ OpenAI GPT API에 요청 보내기

export const evaluateAnswer = async (answer) => {
  const prompt = `
당신은 채용 면접관입니다. 아래 답변을 보고 평가해주세요.

[답변]
${answer}

- 구조: 1~5점
- 전달력: 1~5점
- 내용성: 1~5점
- 어휘력: 1~5점
- 종합 피드백: 한 문단
- 개선 포인트: 간단한 한 문장
JSON 형태로 아래와 같이 답변해주세요:

{
  "structure": 4,
  "delivery": 3,
  "content": 5,
  "vocabulary": 4,
  "feedback": "...",
  "suggestion": "..."
}
  `;

  const response = await axios.post(
    'https://api.openai.com/v1/chat/completions',
    {
      model: "gpt-4",
      messages: [{ role: "user", content: prompt }],
      temperature: 0.7,
    },
    {
      headers: {
        Authorization: `Bearer ${process.env.REACT_APP_OPENAI_API_KEY}`,
        "Content-Type": "application/json",
      },
    }
  );

  return JSON.parse(response.data.choices[0].message.content);
};

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🧪 피드백 예시 출력

반응형

{
  "structure": 4,
  "delivery": 3,
  "content": 5,
  "vocabulary": 4,
  "feedback": "답변은 전체적으로 구조화되어 있으며, 전달하고자 하는 핵심 메시지가 잘 드러납니다. 다만 일부 문장에서 어미가 반복되어 전달력이 조금 떨어질 수 있습니다.",
  "suggestion": "말 끝을 정리하고 핵심 문장을 짧게 정리해보세요."
}

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✅ 프론트에서 활용하기

• 점수를 카드 UI로 표현 (ex. 별점, 게이지)
• 종합 피드백은 본문 텍스트로 출력
• 개선 포인트는 마이크 아이콘 옆에 툴팁처럼 노출

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✅ 이번 글 요약

기능 완료 여부

GPT 프롬프트 설계	✅
답변 평가 항목 정의	✅
JSON 형태 피드백 요청	✅
프론트 시각화 준비	✅

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📘 다음 글 예고

다음 글에서는
→ GPT 피드백을 실제로 UI에 렌더링하는 카드형 UI
→ 점수 시각화 + 개선 문장 노출
→ 사용자의 몰입감 있는 결과 피드백 화면을 구현합니다!

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