일하다 모르는거 정리하는 블로그

챗봇으로 연차, 반차 작성해보기 ※ 연차, 반차 예시 ※ 연차, 반차 구동 nlu.yml 작성하기 아래와 같이 사용자의 말뭉치에서 뽑아낼 Entity명과 Slot명을 작성 후 이후에 사용할만한 말뭉치를 추가로 작성 모델 training을 위해 여러 예시 문장을 작성하시면 됩니다. 연차, 반차에 필요한 날짜(inform_date)와 사유(reason) intent를 추가로 작성해주시면 됩니다. nlu 예시파일 더보기 version: "2.0" nlu: - intent: greet examples: | - 좋은 아침 - 안녕 - 반가워 - intent: mood_answer examples: | - 오늘 기분 어때? - 밥은 잘 잡쉈어? - 하는 일 모두 무탈하지? - 잘 지내지? - intent: requ..

오늘의 목표 : 간단한 일상 대화해보기 ※ 사용 IDE : Visual studio Code 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. [Python] VSCode와 Anaconda 연동 - tyanjournal VS Code에서 Anaconda 환경의 python 설정하기 tyanjournal.com 1. config.yml 기본적으로 모든 pipeline과 pilicies가 주석 처리되어 있습니다. Rasa에서는 pipeline과 policies를 사용해 model을 customize 할 수 있습니다..

data 폴더 안에 있는 yml 파일 설명 Rasa 초기화 후 해당 폴더를 확인해보면 몇가지 폴더로 구분된 yml파일을 확인할 수 있습니다. 우선 data 폴더를 보면 nlu, rules, stories 이름을 가진 yml 파일을 확인 할 수 있습니다. Rasa 홈페이지에 가보면 각 파일에 대한 내용이 설명되어 있습니다. NLU Training Data Read more about how to format training data with Rasa NLU for open source natural language processing. rasa.com 간단히 요약하면 아래 표와 같이 이해하시면 편할 듯 합니다. yml 파일 설명 예시 nlu 사용자의 메세지에서 intent와 entity를 뽑아내기 위한 모..

1. Rasa 설치를 위한 Anaconda 가상환경 설정 및 라이브러리 설치 1) Anaconda prompt 실행 2) 가상환경 생성 명령어(Incl. python) conda create –n 가상환경이름 python==3.7.9 (저는 rasa로 이름 지정했음) 3) 가상환경 실행 conda activate [가상환경] 4) 각종 라이브러리 설치(아래 명령어 복사 후 prompt 창에서 우클릭하면 바로 실행됩니다.) 명령어 명령어 용도 pip install –U pip pip 패키지 다운 pip install -U pip setuptools wheel 빌드도구 다운 pip install rasa==2.8.27 Rasa 다운 pip install spacy 자연어 처리 라이브러리(SpaCy) 다운 p..

Anaconda 설치하기 Setting up your environment How to set up your environment before installing Rasa rasa.com 위 url을 참고하여 확인해보면, Rasa 3.x 기준 Ubuntu, macOS, Window에서 공식적으로 지원하며 가상환경을 통해 설정하는 것을 추천하고 있습니다. 하지만, 제가 개발한 환경은 이와 달리, Anaconda를 이용한 Rasa 2.x 에서 개발했습니다.(멘토님 제안) 아래부터 순서대로 진행하시면 됩니다. 1. Anaconda 공식 홈페이지 이동 Anaconda | Anaconda Distribution Anaconda's open-source Distribution is the easiest way to..

본 포스트는 2022년 7~8월 한달 간 진행한 RASA 개발 프로젝트에 대한 전반적인 개요와 관련 기술에 대해 공유하기위해 작성하게 됐습니다. 향후 RASA 문법, Tomcat 서버와 RASA 서버간 통신 등 실제 코드에 대해서 지속적으로 포스팅 할 예정이니 참고바랍니다. 국비지원 학원에서 최종프로젝트로 업무비서 챗봇을 개발했습니다. 해당 프로젝트에서 사용한 프레임워크와 서버, IDE 등은 아래와 같습니다. eGovFramework(전자정부프레임워크) Tomcat MySQL RASA 특정 회사의 그룹웨어를 eGovFramework를 이용하여 개발했고, Restful 통신하여 RASA와 Tomcat Server 간 통신하여, Database에 저장하도록 개발했습니다. 개발과정에서 크게 이슈 되었던 부분은..