[RASA 나만의 챗봇 만들기] 한국어 data 설계해보기

 

 

오늘의 목표 : 간단한 일상 대화해보기

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※ 사용 IDE : Visual studio Code

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Anaconda prompt를 이용해서  Rasa를 운영할 수 있는데, 개발자가 편의를 위해서 Visual Studio Code(이하:vscode)에서도 연결이 가능합니다. 이와 관련해서 관련 블로그 경로를 추가했으니, 참고하시면 될 것 같습니다.

rasa server와 core 실행 사진

 

[Python] VSCode와 Anaconda 연동 - tyanjournal

 

1. config.yml

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초기화된 config.yml

 

기본적으로 모든 pipeline과 pilicies가 주석 처리되어 있습니다. Rasa에서는  pipeline과 policies를 사용해 model을 customize 할 수 있습니다. 우선 제가 설정해놓은 config.yml 파일을 참고해서 동일하게 설정해주세요.

pipeline과 policies 관련해서 추후 다시 설명드리겠습니다.

 

우선 language : ko로 변경해주세요

 

오늘 우리가 해볼 것은 간단한 안부인사를 설정해볼 겁니다.

 

2. 대화 흐름 및 nlu, rules, stories 및 domain 설정

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1) 대화 흐름

대화 흐름

2) nlu, rules, stories 설정

nlu, rules, stories 설정

● intent.yml

   -  사용자가 입력할 문구를 기입

● rules.yml

   -  주석 처리 후 추후 필요시 수정

● stories.yml

   -  사용자와 봇의 대화 흐름을 기입

 

3) domain.yml 설정

domain.yml

● intents : intent.yml에서 정의한 intent 명 모두 기입

● response : intent가 정해질 때 봇의 응답 문구 입력

    ★★★★★★★ 이름은 utter_[intent명]으로 기입할 것!

3. Rasa model training

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Rasa 관련 명령어는 아래 내용 참고하시면 됩니다.

 

* Rasa 명령어
rasa train                 :  Rasa training 명령어
rasa run actions      :  actions server 구동 명령어(추후 설명 예정)
rasa shell -vv           : Rasa core 실행 명령어(-vv 입력 시 core 처리과정 확인 가능)
rasa shell                 : Rasa core 실행 명령어(단순 출력만 확인 가능 빠르게 검토할 때 유용함)
rasa run -m models --enable-api --cors "*" -vv : 웹에서 Rasa 구동시키는 명령어

* Rasa  구동 종료 단축키
ctrl + c

우선 우리는 rasa train과 rasa shell만 실행하겠습니다.

Rasa 구동 사진

우리가 설계한 것과 동일하게 대화 흐름이 진행되는 것을 볼 수 있습니다.

 

 

3. 웹에서 Rasa 구동해보기

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여기서 한 발 더 나아가 chrome 브라우저에서 구동되는 것을 더 해볼게요

index.html

0.00MB

 

 

 

1) 첨부된 파일을 rasa_init폴더에 넣기

2) cmd 창에서 ctrl+c 눌러 모두 종료

3) rasa run -m models --enable-api --cors "*" -vv 명령어 기입

    (rasa running 뜰 때까지 기다리기)

4) 추가한 파일에서 alt+B 눌러 chrome 브라우저 실행

 

Rasa 웹에 띄운 사진

 

 

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오늘은 여기까지 해서 포스팅을 마무리하겠습니다.

추가로 궁금하신 사항은 댓글로 남겨주시면 답변드리겠습니다