파이썬으로 AI를 활용하여 간단한 챗봇을 만들기 : 파이썬과 AI의 조합

파이썬으로 간단한 챗봇을 만드는 방법은 여러 가지가 있지만, 여기서는 가장 기본적인 방법인 규칙 기반 챗봇과 조금 더 발전된 형태인 챗봇 프레임워크를 이용하는 방법을 소개하겠습니다.

이 포스팅은 구글의 대형 텍스트 기반 AI 모델 Gemma 3.27를 활용하였습니다.

Google AI Studio

1. 규칙 기반 챗봇 (Rule-Based Chatbot)

규칙 기반 챗봇은 미리 정의된 규칙에 따라 사용자의 입력에 응답하는 가장 간단한 형태의 챗봇입니다.

• 원리: 사용자의 입력(문장)을 분석하여 특정 키워드나 패턴을 찾고, 해당 키워드나 패턴에 맞는 미리 정의된 응답을 출력합니다.

• 장점: 구현이 간단하고 이해하기 쉽습니다.

• 단점: 복잡한 대화나 예상치 못한 입력에 대한 처리가 어렵습니다.

예제 코드:

def chatbot(user_input):
    user_input = user_input.lower()  # 사용자 입력을 소문자로 변환

    if "안녕하세요" in user_input or "반갑습니다" in user_input:
        return "안녕하세요! 무엇을 도와드릴까요?"
    elif "이름이 뭐에요" in user_input:
        return "저는 챗봇입니다."
    elif "날씨" in user_input:
        return "오늘 날씨는 맑습니다."
    elif "안녕" in user_input or "잘 가" in user_input:
        return "안녕히 가세요!"
    else:
        return "잘 이해하지 못했습니다. 다시 말씀해 주시겠어요?"

# 챗봇 실행
while True:
    user_input = input("사용자: ")
    response = chatbot(user_input)
    print("챗봇:", response)

설명:

1. chatbot(user_input) 함수는 사용자의 입력을 받아 처리합니다.

2. user_input.lower()를 사용하여 사용자 입력을 소문자로 변환하여 대소문자 구분을 없앱니다.

3. if 문을 사용하여 사용자 입력에 특정 키워드가 포함되어 있는지 확인하고, 해당 키워드에 맞는 응답을 반환합니다.

4. else 문은 어떤 규칙에도 해당하지 않는 경우 기본 응답을 반환합니다.

5. while True 루프를 사용하여 챗봇을 계속 실행하고, 사용자의 입력을 받아 응답을 출력합니다.

2. 챗봇 프레임워크 사용
챗봇 프레임워크는 챗봇 개발을 더 쉽고 효율적으로 만들어주는 도구입니다. 챗봇 프레임워크를 사용하면 자연어 처리, 대화 관리, 외부 API 연동 등 다양한 기능을 쉽게 구현할 수 있습니다.
Rasa: 오픈 소스 챗봇 프레임워크로, 자연어 이해(NLU)와 대화 관리(Dialogue Management) 기능을 제공합니다.
Dialogflow: Google에서 제공하는 챗봇 플랫폼으로, 자연어 이해(NLU) 기능을 제공하며, 다양한 채널과 연동할 수 있습니다.
Botpress: 오픈 소스 챗봇 프레임워크로, 시각적인 인터페이스를 제공하여 챗봇 개발을 쉽게 할 수 있습니다.
Rasa를 사용한 간단한 챗봇 예제:
Rasa를 사용하려면 먼저 Rasa를 설치해야 합니다.

pip install rasa

Rasa 프로젝트를 생성하고, 필요한 파일을 작성해야 합니다. Rasa 공식 문서를 참고하여 프로젝트를 설정하고 챗봇을 개발할 수 있습니다. (https://rasa.com/docs/rasa/)

Rasa 프로젝트 구조:

• data/nlu.yml: 자연어 이해(NLU) 데이터를 정의합니다. (사용자의 발화와 의도, 개체 등을 정의)

• data/stories.yml: 대화 흐름(stories)을 정의합니다. (사용자의 발화와 챗봇의 응답을 연결)

• domain.yml: 챗봇의 도메인(의도, 개체, 슬롯, 응답 등)을 정의합니다.

• actions.py: 챗봇의 동작(custom actions)을 정의합니다.

참고 자료:

• Rasa 공식 문서: https://rasa.com/docs/rasa/

• Dialogflow: https://cloud.google.com/dialogflow

• Botpress: https://botpress.com/

추가적으로 고려할 사항:

• 자연어 처리(NLP): 챗봇의 성능을 향상시키기 위해 자연어 처리 기술을 활용할 수 있습니다. (토큰화, 형태소 분석, 개체명 인식 등)

• 머신러닝(ML): 챗봇의 학습 능력을 향상시키기 위해 머신러닝 기술을 활용할 수 있습니다. (분류, 회귀, 군집화 등)

• API 연동: 외부 API와 연동하여 챗봇의 기능을 확장할 수 있습니다. (날씨 정보, 뉴스 정보, 상품 정보 등)

이 외에도 다양한 방법으로 챗봇을 만들 수 있습니다. 챗봇 개발에 대한 더 자세한 내용은 관련 자료를 참고하시기 바랍니다.