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안녕하세요! 오늘은 파이썬을 활용하여 간단한 챗봇을 만드는 방법에 대해 설명드리겠습니다. 요즘 많은 기업들이 고객 지원과 사용자 경험 개선을 위해 챗봇을 도입하고 있는데, 이를 통해 소중한 시간을 절약하고 더 나은 서비스를 제공할 수 있습니다.

1. 챗봇의 기본 개념 이해하기

챗봇은 사용자의 질문에 대한 답변을 자동으로 생성하는 프로그램입니다. 챗봇은 일반적으로 자연어 처리(NLP) 기술을 활용하여 사용자의 입력을 이해하고, 그에 적합한 응답을 생성합니다. 하지만, 오늘 소개할 방법은 NLP의 복잡성을 피하고 단순한 질문과 답변을 통해 챗봇을 구현하는 방식을 따를 것입니다.

1.1 챗봇의 필요성

챗봇은 다음과 같은 여러 장점을 가지고 있습니다:

• 24시간 고객 지원 가능
• 반복적인 질문에 대한 자동 응답 제공
• 업무 효율성 향상

2. 파이썬을 이용한 기본 챗봇 구현

이제 본격적으로 챗봇을 만드는 과정을 살펴보겠습니다. 파이썬의 Flask 프레임워크를 사용하여 웹 서버를 구축하고, 외부 API를 통해 질문에 대한 답변을 받는 구조로 진행할 것입니다.

2.1 필요한 환경 설정

챗봇을 만들기 위해서는 먼저 필요한 라이브러리를 설치해야 합니다. Flask와 urllib3, json 라이브러리를 사용할 것인데, 이들은 파이썬 패키지 관리자 pip를 통해 설치할 수 있습니다.

pip install flask urllib3

2.2 API 접속을 위한 설정

챗봇은 외부 API와 통신하여 질문에 대한 답변을 얻습니다. 이를 위해 미리 API 키를 발급받아야 하며, API를 통해 데이터를 주고받기 위해 urllib3를 사용할 것입니다.

import urllib3
import json
openApiURL = "http://aiopen.etri.re.kr:8000/MRCServlet" # API URL
accessKey = "본인의 API 키" # 발급받은 API 키

2.3 챗봇의 기본 구조

챗봇을 구현하기 위한 기본적인 코드 구조는 다음과 같습니다.

app = Flask(__name__)
@app.route('/question', methods=["POST"])
def question():
  user_input = request.form["context"]
  response = action(user_input)
  return jsonify({"response": response})
if __name__ == '__main__':
  app.run(debug=True)

위 코드는 Flask를 이용하여 질문을 받고, 이에 대한 응답을 반환하는 구조입니다.

3. 질문에 대한 응답 처리하기

사용자가 입력한 질문에 대해 API를 호출하여 답변을 얻는 action 함수를 구현해 보겠습니다.

def action(question):
  requestJson = {"argument": {"question": question, "passage": passage}}
  response = http.request("POST", openApiURL, headers={"Content-Type": "application/json; charset=UTF-8", "Authorization": accessKey}, body=json.dumps(requestJson))
  answer = json.loads(response.data.decode("utf-8"))['return_object']['MRCInfo']['answer']
  return answer

이 함수에서 question을 API에 전송하고, 돌아온 응답을 처리하여 최종 답변을 반환합니다.

4. 사용자 인터페이스 구축하기

챗봇의 인터페이스는 사용자와의 소통을 위해 매우 중요합니다. HTML 파일을 이용해 간단한 웹 페이지를 구성하여 사용자로부터 질문을 받고 응답을 표시하는 함수를 추가하겠습니다.

@app.route('/')
def index():
  return render_template('index.html')

5. 최종 마무리와 배포

이제 기본적인 챗봇이 완성되었습니다. 로컬에서 제대로 작동하는지 확인한 후, AWS와 같은 클라우드 플랫폼에 배포하여 언제 어디서나 접속할 수 있도록 할 수 있습니다.

5.1 AWS에 배포하기

AWS에서 인스턴스를 생성하고, 위에서 작성한 Flask 애플리케이션을 배포하면 인터넷에서 접근 가능한 챗봇을 운영할 수 있습니다. AWS의 EC2 서비스를 통해 간단히 서버를 설정할 수 있습니다.

6. 마치며

이 글을 통해 파이썬을 사용하여 간단한 챗봇을 만드는 방법에 대해 알아보았습니다. 다양한 API와 기술을 활용하여 더욱 고도화된 기능을 추가할 수도 있으니, 추가적인 학습을 통해 자신만의 독특한 챗봇을 만들어 보시는 것도 좋습니다. 챗봇 개발의 세계에 들어선 여러분을 응원합니다!

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