쉽게 챗봇 만들기1

금주부터는 차근 차근 회사에서 사용 할 간단한 챗봇을 만들어 보도록 하겠습니다.

회사에서는 꾸준하게 Ai에 대한 요구가 있고 돈은 없고.. 어떻게 하면 저렴한 비용으로 챗봇을 만들어서 회사를 만족할 수 있을까? 간단하게 회사에서 사용 할 챗봇을 근사하게 만들어봅시다.

내가 만들 챗봇의 기능, 목적, 사용자, 그리고 사용 시나리오를 명확히 정의해야합니다.

어떤 정보를 조회해야 하는지, 사용자는 어떤 질문을 할 것인지, 챗봇이 제공해야 하는 서비스의 범위는 어디까지인지 범위를 정합니다.

챗봇 시스템의 전반적인 아키텍처를 설계합니다.

주요 컴포넌트는 다음과 같습니다:

- 사용자 인터페이스: 웹, 모바일 앱, 메신저 등

- 대화 엔진: 챗봇의 핵심 로직

- DB 인터페이스: MSSQL 데이터베이스와의 통신을 담당

어떤 언어로 챗봇 개발을 할것인지 적절한 도구와 프레임워크를 선택합니다.

- 프로그래밍 언어: Python, JavaScript (Node.js), Java 등

- 챗봇 프레임워크: Rasa, Microsoft Bot Framework, Google Dialogflow 등

- 데이터베이스 드라이버: pymssql (Python), Tedious (Node.js), JDBC (Java) 등

챗봇 프로그램을 개발하는 과정은 다음과 같습니다:

1) 사용자 인터페이스 개발

웹 애플리케이션 또는 모바일 앱을 통해 사용자가 챗봇과 상호작용할 수 있도록 UI를 개발합니다.

2) 대화 엔진 개발

챗봇의 핵심 로직을 구현합니다. 사용자의 질문을 이해하고 적절히 응답할 수 있도록 자연어 처리(NLP)와 머신러닝 알고리즘을 사용합니다.

Rasa를 사용할 경우:

사용자 입력을 이해하기 위한 NLU (Natural Language Understanding) 모델 훈련

대화 흐름을 관리하기 위한 대화 모델(Domain, Stories, Rules) 정의

3) DB 인터페이스 개발

데이터베이스와 통신하여 정보를 조회하고 응답할 수 있도록 데이터베이스 연결을 설정합니다.

내부 데이터 접근 및 사용을 안전하게 보호하기 위해 인증 및 권한 관리 시스템을 구현합니다.

SSL/TLS를 사용하여 데이터 전송을 암호화합니다.

민감한 데이터에 대한 접근을 제한하고 로깅 및 모니터링 시스템을 도입합니다.

오늘은 챗봇을 만들기 위한 기획 단계! 사전준비에 대해서 알아 보았습니다. 모두 탄탄한 기획으로 시행착오 없는 완벽한 시스템 구축하셨으면 합니다.

오늘 남긴 발자취 보시는 모든 분들의 올바른 길라잡이가 되었나요? 언제나 궁금한점 있으면 덧글로 남겨주세요. 감사합니다. :)

거침없는 발자취