이 문서는 Google Cloud Translation API를 사용해 자동 번역되었습니다.
어떤 문서는 원문을 읽는게 나을 수도 있습니다.
- How to Build a Chatbot with DialogflowEnglish document is available
{.links-list}
Dialogflow로 챗봇을 구축하는 방법
오늘날의 디지털 커뮤니케이션 시대에 챗봇은 기업이 고객 서비스 및 지원을 자동화하는 데 널리 사용되는 도구가 되었습니다. 이전에 API.ai로 알려졌던 Dialogflow는 개발자가 다양한 플랫폼을 위한 강력한 챗봇을 구축할 수 있게 해주는 자연어 처리(NLP) 플랫폼입니다.
이 튜토리얼에서는 Dialogflow로 챗봇을 구축하는 과정을 안내합니다. 다음 주제를 다룰 것입니다.
- Dialogflow 에이전트 만들기
- 에이전트에 인텐트 추가
- 에이전트에 엔터티 추가
- 이행 이행
- 웹 애플리케이션과 챗봇 통합
¶ Dialogflow 에이전트 만들기
Dialogflow 에이전트는 챗봇의 핵심 구성요소입니다. 여기에는 대화형 인터페이스를 구축하는 데 필요한 모든 의도, 엔터티 및 이행 논리가 포함됩니다. Dialogflow 에이전트를 만들려면 다음 단계를 따르세요.
- Dialogflow 콘솔에 로그인합니다.
- 에이전트 만들기 버튼을 클릭합니다.
- 상담원 이름을 입력하고 기본 언어와 시간대를 선택합니다.
- 만들기 버튼을 클릭합니다.
¶ 에이전트에 인텐트 추가
의도는 챗봇의 빌딩 블록입니다. 대화 뒤에 있는 사용자의 의도 또는 목표를 나타냅니다. 에이전트에 인텐트를 추가하려면 다음 단계를 따르세요.
- 왼쪽 메뉴에서 인텐트 탭을 클릭합니다.
- 인텐트 생성 버튼을 클릭합니다.
- 의도의 이름을 입력하고 사용자가 의도를 트리거하기 위해 말할 수 있는 몇 가지 샘플 문구를 제공합니다.
- 훈련 문구 추가 버튼을 클릭하고 문구를 입력하여 인텐트에 훈련 문구를 추가합니다.
- 응답 또는 처리 웹후크를 추가하여 의도가 트리거될 때 수행해야 하는 작업을 지정합니다.
¶ 에이전트에 엔티티 추가
엔터티는 사용자 입력에서 특정 정보를 추출하는 데 사용됩니다. 예를 들어 사용자가 날씨 업데이트를 요청하면 엔터티는 날씨가 요청된 위치를 추출합니다. 에이전트에 엔티티를 추가하려면 다음 단계를 따르십시오.
- 왼쪽 메뉴에서 엔티티 탭을 클릭합니다.
- 엔티티 생성 버튼을 클릭합니다.
- 엔터티 이름을 입력하고 엔터티 값에 대한 동의어 및 예를 추가합니다.
- 엔터티를 저장합니다.
¶ 이행 구현
처리는 인텐트가 트리거될 때 실행되는 논리입니다. 사용자에게 응답을 제공하거나 외부 API를 호출하거나 기타 사용자 지정 논리를 수행하는 데 사용할 수 있습니다. Dialogflow는 두 가지 유형의 이행을 지원합니다.
- 인라인 편집기: Dialogflow 콘솔 내에서 직접 Node.js에 처리 논리를 작성할 수 있습니다.
- Webhook: 이행을 처리하기 위해 외부 서비스를 사용할 수 있습니다.
인라인 편집기를 사용하여 이행을 구현하려면 다음 단계를 따르십시오.
- 왼쪽 메뉴에서 처리 탭을 클릭합니다.
- 스위치를 전환하여 인라인 편집기를 활성화합니다.
- 편집기 내의 index.js 파일에 이행 로직을 작성합니다.
function weatherHandler(agent) {
const city = agent.parameters.city;
const apiKey = "YOUR_API_KEY";
const url = `https://api.openweathermap.org/data/2.5/weather?q=${city}&appid=${apiKey}`;
return axios.get(url)
.then((response) => {
const weather = response.data.weather[0].description;
const temperature = response.data.main.temp;
agent.add(`The weather in ${city} is ${weather} with a temperature of ${temperature} degrees.`);
})
.catch((error) => {
console.log(error);
agent.add(`I'm sorry, I couldn't find the weather for ${city}.`);
});
}
let intentMap = new Map();
intentMap.set('Get Weather', weatherHandler);
agent.handleRequest(intentMap);
웹후크를 사용하여 fulfillment를 구현하려면 다음 단계를 따르세요.
- 왼쪽 메뉴에서 처리 탭을 클릭합니다.
- Webhook URL 필드에 Webhook 서비스의 URL을 입력합니다.
- 변경 사항을 저장합니다.
¶ 웹 애플리케이션과 챗봇 통합
챗봇을 만든 후 Dialogflow Messenger 통합 또는 Dialogflow API를 사용하여 웹 애플리케이션과 통합할 수 있습니다. Dialogflow Messenger 통합을 통해 코드를 변경할 필요 없이 웹사이트에 챗봇을 쉽게 추가할 수 있습니다. Dialogflow Messenger 통합을 사용하여 챗봇을 통합하려면 다음 단계를 따르세요.
- 왼쪽 메뉴에서 통합 탭을 클릭합니다.
- Dialogflow 메신저 타일을 클릭합니다.
- 챗봇의 모양과 동작을 구성합니다.
- 통합 코드를 복사하여 웹 애플리케이션에 붙여넣습니다.
또는 Dialogflow API를 사용하여 챗봇을 웹 애플리케이션과 통합할 수 있습니다. 이를 위해서는 클라이언트 라이브러리 또는 Axios와 같은 HTTP 클라이언트를 사용하여 API에 HTTP 요청을 해야 합니다. Dialogflow API를 사용하여 챗봇을 통합하려면 다음 단계를 따르세요.
- Google Cloud Console에서 새 서비스 계정을 만듭니다.
- 서비스 계정 키를 다운로드하고 JSON 파일로 저장합니다.
- npm을 사용하여 Dialogflow 클라이언트 라이브러리를 설치합니다.
npm install dialogflow
- 클라이언트 라이브러리를 사용하여 Dialogflow API에 요청합니다.
const dialogflow = require('dialogflow');
const uuid = require('uuid');
const sessionId = uuid.v4();
const sessionClient = new dialogflow.SessionsClient({
keyFilename: 'path/to/service-account-key.json'
});
const sessionPath = sessionClient.sessionPath('PROJECT_ID', sessionId);
async function sendMessageToDialogFlow(message) {
const request = {
session: sessionPath,
queryInput: {
text: {
text: message,
languageCode: 'en-US'
}
}
};
const responses = await sessionClient.detectIntent(request);
const result = responses[0].queryResult;
return result.fulfillmentText;
}
¶ 결론
이 튜토리얼에서는 Dialogflow로 챗봇을 구축하는 방법을 배웠습니다. Dialogflow 에이전트 생성, 에이전트에 인텐트 및 항목 추가, 이행 논리 구현, 챗봇을 웹 애플리케이션과 통합하는 프로세스를 다루었습니다. 이 가이드에서 얻은 지식을 사용하여 이제 Dialogflow로 나만의 챗봇을 구축하고 사용자에게 원활한 대화 환경을 제공할 수 있습니다.