Python에서 챗봇을 단계별로 만드는 방법 [Python Chatterbox 가이드]

Python에서 챗봇을 만드는 방법?

지난 몇 년 동안 Python의 챗봇 은 기술 및 비즈니스 부문에서 큰 인기를 얻었습니다. 이 지능형 봇은 인간의 자연스러운 언어를 모방하고 인간과 대화하는 데 매우 능숙하여 다양한 산업 분야의 기업에서 이를 채택하고 있습니다. 전자 상거래 회사에서 의료 기관에 이르기까지 모든 사람이 이 멋진 도구를 활용하여 비즈니스 이점 을 얻고 있는 것 같습니다 . 이 기사에서는 Python을 사용 하는 챗봇과 Python에서 챗봇을 만드는 방법에 대해 알아봅니다.

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챗봇이란?

챗봇은 자연어로 인간과 상호 작용하도록 설계된 AI 기반 소프트웨어입니다. 이러한 챗봇은 일반적으로 청각 또는 텍스트 방식을 통해 대화하며 인간의 언어를 쉽게 모방하여 인간과 같은 방식으로 인간과 의사 소통할 수 있습니다. 챗봇은 틀림없이 자연어 처리의 최고의 응용 프로그램 중 하나입니다.

챗봇은 규칙 기반 및 자가 학습의 두 가지 주요 변형으로 분류할 수 있습니다.

규칙 기반 접근 방식은 챗봇이 처음에 훈련된 미리 결정된 규칙 집합을 기반으로 질문에 답하도록 훈련합니다. 이러한 설정된 규칙은 매우 간단하거나 매우 복잡할 수 있습니다. 규칙 기반 챗봇은 간단한 쿼리를 잘 처리할 수 있지만 일반적으로 더 복잡한 쿼리/요청은 처리하지 못합니다.

이름에서 알 수 있듯이 자가 학습 봇은 스스로 학습할 수 있는 챗봇입니다. 이들은 인공 지능 및 머신 러닝과 같은 고급 기술을 활용하여 인스턴스와 행동에서 스스로를 훈련합니다. 당연히 이러한 챗봇은 규칙 기반 봇보다 훨씬 더 똑똑합니다. 자가 학습 봇은 검색 기반 또는 생성의 두 가지 범주로 더 나눌 수 있습니다.

1. 검색 기반 챗봇

검색 기반 챗봇은 미리 정의된 입력 패턴에 따라 작동하고 응답을 설정하는 챗봇입니다. 질문/패턴이 입력되면 챗봇은 휴리스틱 접근 방식을 사용하여 적절한 응답을 제공합니다. 검색 기반 모델은 고객 경험을 향상시키기 위해 봇의 흐름 및 톤과 같은 맞춤형 기능으로 목표 지향 챗봇을 설계하는 데 광범위하게 사용됩니다.

2. 제너레이티브 챗봇

검색 기반 챗봇과 달리 생성 챗봇은 미리 정의된 응답을 기반으로 하지 않으며 seq2seq 신경망을 활용합니다. 이것은 소스 코드가 한 언어에서 다른 언어로 번역되는 기계 번역의 개념을 기반으로 합니다. seq2seq 접근 방식에서는 입력이 출력으로 변환됩니다.

첫 번째 챗봇은 1966년 Joseph Weizenbaum이 단 200줄의 코드로 심리 치료사의 언어를 모방할 수 있는 ELIZA를 만들 때로 거슬러 올라갑니다. 그러나 기술의 급속한 발전 덕분에 오늘날 스크립트로 작성된 챗봇에서 파이썬의 챗봇으로 먼 길을 왔습니다.

오늘날의 챗봇

오늘날 우리는 자연어 처리(NLP)를 사용하여 인간의 명령(텍스트 및 음성)을 이해하고 경험에서 배우는 스마트 AI 기반 챗봇을 보유하고 있습니다. 챗봇은 온라인에서 활발한 활동을 하는 기업 및 브랜드(웹사이트 및 소셜 네트워크 플랫폼)를 위한 주요 고객 상호 작용 도구가 되었습니다.

Python을 사용하는 챗봇은 브랜드와 고객 간의 인스턴트 메시징을 용이하게 하기 때문에 유용한 도구입니다. Apple의 Siri, Amazon의 Alexa, Microsoft의 Cortana를 생각해 보십시오. 이것들은 단지 훌륭하지 않습니까? Python에서 챗봇을 만드는 방법을 배우는 것이 이미 궁금하지 않으세요?

원천

기본적으로 Python을 사용하는 챗봇은 사용자가 제공한 정보를 받아들인 다음 복잡한 AI 알고리즘을 사용하여 분석하고 서면 또는 구두 응답을 제공하도록 프로그래밍되어 있습니다. 이러한 봇은 행동과 경험을 통해 학습할 수 있으므로 광범위한 쿼리와 명령에 응답할 수 있습니다.

원천

현재 Python의 챗봇은 이미 기술 분야를 지배하기 시작했지만 Gartner는 2020년까지 챗봇이 고객-브랜드 상호작용의 거의 85%를 처리할 것으로 예측합니다 .

업계에서 챗봇의 인기와 채택이 증가함에 따라 세계에서 가장 광범위하게 사용되는 프로그래밍 언어 중 하나인 Python에서 챗봇을 만드는 방법을 배우면 시장 가치를 높일 수 있습니다.

오늘은 ChatterBot Python 라이브러리를 사용하여 Python에서 간단한 챗봇을 만드는 방법을 알려 드리겠습니다. 시작하겠습니다!

ChatterBot 라이브러리

ChatterBot은 사용자 입력에 자동 응답을 제공하도록 설계된 Python 라이브러리입니다. ML 알고리즘 의 조합을 사용 하여 다양한 유형의 응답을 생성합니다. 이 기능을 통해 개발자는 Python을 사용하여 인간과 대화하고 적절하고 관련성 높은 응답을 전달할 수 있는 챗봇을 구축할 수 있습니다. 뿐만 아니라 ML 알고리즘은 봇이 경험을 통해 성능을 개선하는 데 도움이 됩니다.

ChatterBot의 또 다른 뛰어난 기능은 언어 독립성입니다. 라이브러리는 여러 프로그래밍 언어로 봇을 훈련할 수 있도록 설계되었습니다.

ChatterBot은 어떻게 작동합니까?

사용자가 챗봇(ChatterBot에서 개발)에 특정 입력을 입력하면 봇은 나중에 사용할 수 있도록 응답과 함께 입력을 저장합니다. 이 데이터(수집된 경험)를 통해 챗봇은 새로운 입력이 입력될 때마다 자동 응답을 생성할 수 있습니다.

프로그램은 입력과 일치하는 가장 가까운 명령문에서 가장 적합한 응답을 선택한 다음 이미 알려진 명령문 및 응답 선택에서 응답을 전달합니다. 시간이 지남에 따라 챗봇이 더 많은 상호 작용을 할수록 응답 정확도가 향상됩니다.

원천

파이썬에서 챗봇을 만드는 방법?

단계별 접근 방식을 취하고 Python 챗봇을 구축하는 프로세스를 세분화합니다.

Python에서 챗봇을 빌드하려면 필요한 모든 패키지를 가져와야 하고 챗봇 프로젝트에서 사용하려는 변수를 초기화해야 합니다. 또한 텍스트 데이터로 작업할 때 ML 모델을 설계하기 전에 데이터 세트에 대한 데이터 사전 처리를 수행해야 합니다.

이것이 바로 토큰화가 텍스트 데이터에 도움이 되는 부분입니다. 이는 큰 텍스트 데이터 세트를 더 작고 읽을 수 있는 청크(예: 단어)로 조각화하는 데 도움이 됩니다. 완료되면 단어를 보조 정리 형식으로 변환하는 보조 정리를 사용할 수도 있습니다. 그런 다음 봇의 응답을 예측하는 데 사용되는 Python 개체를 저장할 피클 파일을 만듭니다.

챗봇 개발 프로세스의 또 다른 중요한 부분은 교육 및 테스트 데이터 세트를 생성하는 것입니다.

이제 Python에서 챗봇 개발의 기본 사항을 다루었으므로 실제 프로세스에 대해 더 깊이 들어가 보겠습니다.

1. 종속성 준비

ChatterBot 라이브러리를 사용하여 Python에서 챗봇을 만드는 첫 번째 단계는 시스템에 라이브러리를 설치하는 것입니다. 설치를 위해 새로운 Python 가상 환경을 만들어 사용하는 것이 가장 좋습니다. 그렇게 하려면 Python 터미널에서 다음 명령을 작성하고 실행해야 합니다.

GitHub에서 직접 ChatterBot의 최신 개발 버전을 설치할 수도 있습니다. 이를 위해 다음 명령을 작성하고 실행해야 합니다.

핍 설치 git+git://github.com/gunthercox/ChatterBot.git@master

명령을 업그레이드하려면 다음과 같이 할 수도 있습니다.

이제 설정이 준비되었으므로 Python을 사용하여 챗봇을 만드는 다음 단계로 넘어갈 수 있습니다.

2. 클래스 가져오기

클래스 가져오기는 Python 챗봇 생성 프로세스의 두 번째 단계입니다. chatterbot의 ChatBot과 chatterbot.trainers의 ListTrainer라는 두 가지 클래스를 가져오기만 하면 됩니다. 이렇게 하려면 다음 명령을 실행할 수 있습니다.

3. 챗봇 생성 및 훈련

이것은 파이썬에서 챗봇을 만드는 세 번째 단계입니다. 생성 중인 챗봇은 "ChatBot" 클래스의 인스턴스가 됩니다. 새 ChatterBot 인스턴스를 생성한 후 봇을 훈련하여 성능을 향상시킬 수 있습니다. 훈련은 봇이 특정 입력에 대한 특정 응답을 시작하기에 충분한 지식을 갖도록 합니다. 지금 다음 명령을 실행해야 합니다.

여기에서 매개변수 이름에 해당하는 인수는 Python 챗봇의 이름을 나타냅니다. 훈련 후 봇의 학습 기능을 비활성화하려면 "read_only=True" 명령을 포함할 수 있습니다. "logic_adapters" 명령은 챗봇 훈련에 사용되는 어댑터 목록을 나타냅니다.

"chatterbot.logic.MathematicalEvaluation"은 봇이 수학 문제를 해결하는 데 도움이 되는 반면 "chatterbot.logic.BestMatch"는 이미 제공된 응답 목록에서 가장 일치하는 항목을 선택하는 데 도움이 됩니다.

응답 목록을 제공해야 하므로 나중에 Python 챗봇을 훈련하는 데 사용할 수 있는 문자열 목록을 지정하고 각 쿼리에 가장 잘 맞는 항목을 찾으면 됩니다. 다음은 학습을 위해 Python을 사용하여 챗봇을 훈련할 수 있는 응답의 예입니다.

"ListTrainer"의 인스턴스를 작성하고 다음과 같은 문자열 목록을 제공하여 봇을 만들고 훈련할 수도 있습니다.

이제 Python 챗봇이 통신할 준비가 되었습니다.

4. 파이썬 챗봇과 소통하기

Python 챗봇과 상호 작용하기 위해 .get_response() 함수를 사용할 수 있습니다. 통신하는 동안 다음과 같이 표시되어야 합니다.

그러나 파이썬을 사용하는 챗봇은 모든 질문에 답하는 방법을 모를 수 있다는 점을 이해하는 것이 중요합니다. 그 지식과 훈련은 여전히 ​​매우 제한적이기 때문에 더 많은 훈련을 위해 시간을 주고 더 많은 훈련 데이터를 제공해야 합니다.

5. 데이터 코퍼스로 Python 챗봇 훈련

Python에서 챗봇을 만드는 방법의 이 마지막 단계에서 Python 챗봇을 더욱 교육하기 위해 기존 데이터 코퍼스를 사용할 수 있습니다. 다음은 봇 자체에서 제공하는 데이터 모음으로 Python 챗봇을 훈련시키는 방법의 예입니다.

코드 스니펫 소스

좋은 점은 ChatterBot이 이 기능을 다양한 언어로 제공한다는 것입니다. 따라서 원하는 언어로 말뭉치의 하위 집합을 지정할 수도 있습니다. 이것이 파이썬에서 챗봇을 만드는 방법입니다.

결론

여기에서 설명한 것은 Python에서 챗봇을 만드는 여러 방법 중 하나일 뿐입니다. 또 다른 유용한 Python 라이브러리인 NLTK를 사용하여 Python 챗봇을 생성할 수도 있습니다. 그리고 여기에서 배운 것은 인지 능력이 거의 없는 Python 의 매우 기본적인 챗봇이지만 챗봇의 구조를 이해하는 데 도움이 되기에는 충분합니다.

Python을 사용하는 챗봇 의 디자인을 완전히 이해했다면 다양한 도구와 명령을 사용하여 실험하여 더 똑똑하게 만들 수 있습니다.

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