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챗봇 설계부터 구현 및 배포까지 한 번에 끝내기
파이썬으로 챗봇을 빠르게 구현하고 배포하는 데 필요한 모든 정보를 담았다. 고통스럽지 않을 정도의 학습량과 실습으로 준수하게 동작하는 챗봇을 구현해 보자. 실생활 예제로 챗봇 관련 개념을 배우고, 구글의 Dialogflow를 사용해 누구나 손쉽게 챗봇을 구축할 수 있다. 또한 Rasa NLU 및 머신러닝 알고리즘을 통해 챗봇을 단계적으로 구축하고 학습시켜, 조금 더 발전된 나만의 챗봇을 만들어볼 수도 있다.
이 책에서는 음식 주문 챗봇과 별자리 운세 챗봇을 구현할 수 있는 소스 코드가 제공된다. 친절하게 진행되는 실습을 따라가다 보면 구축한 챗봇을 페이스북이나 슬랙, 자체 서버에 배포하는 방법을 학습할 수 있다. 챗봇 설계부터 배포까지의 과정을 한눈에 살펴보며 챗봇 개발에 대한 감을 익히고, 내가 만든 챗봇 서비스를 활용해 비즈니스에 수익을 창출해 보자.
상세이미지
저자 소개
저자 : Sumit Raj
코딩과 애플리케이션 제작을 좋아하고, 머신러닝과 자연어 처리에 관심이 많은 파이썬 전문가이다. 현재 인도의 GeoSpark 연구센터에서 시니어 솔루션 설계자로 활동하고 있다. 다양한 온라인/오프라인 채널을 활용하여 파이썬 프로그래밍에 관한 조언을 주는 멘토 역할을 하고 있으며, PyLadies Meetup 그룹과 인도 일류 교육기관들에서 연설자로 나서고 있다.
● 웹 사이트 https://sumitraj.in
기타
[ 기술 리뷰어 소개]
Nitin Solanki
Nitin Solanki는 헬스케어, 전자상거래, 교육, 법률과 같은 다양한 영역에서 AI 챗봇을 개발하며, 자연어 처리, 머신러닝, 인공지능 챗봇 개발 등에 폭넓은 경험을 갖고 있다. 그는 또한 자연어 처리NLP, Natural Language Processing 라이브러리, 데이터 마이닝, 데이터 클리닝, 피처 엔지니어링, 데이터 분석 및 시각화, 머신러닝 알고리즘에서도 일한 경험이 있다
목 차
Chapter 1. 많은 사람들에게 사랑 받고 있는 챗봇
1-1 챗봇 사용의 인기
1-2 The Zen of Python 그리고 그 원리가 챗봇에도 적용되는 이유?
1-3 챗봇의 필요성
1-3-1 비즈니스 관점
1-3-2 개발자 관점에서의 챗봇
1-4 챗봇의 영향을 받을 산업
1-5 챗봇의 간략한 타임라인
1-6 챗봇을 통해 해결할 수 있는 문제는 무엇일까?
1-7 QnA 챗봇
1-8 챗봇과 함께 시작하기
1-9 챗봇에서의 결정 트리(Decision Trees)
1-10 챗봇/봇 개발 프레임워크 추천 사이트
1-11 챗봇의 구성요소와 사용되는 용어들
Chapter 2. 챗봇에서의 자연어 처리
2-1 챗봇을 만들기 위해 자연어 처리를 알아야 하는 이유
2-2 spaCy란 무엇인가?
2-3 spaCy의 특징들
2-4 챗봇 구축에 필요한 자연어 처리의 기본적인 방법
2-5 챗봇 개발에 유용한 자연어 처리 기능들
요약
Chapter 3. 쉬운 방법으로 챗봇 구현하기
3-1 Dialogflow 소개
3-2 시작하기
3-3 음식 주문 챗봇 만들기
3-4 Dialogflow 챗봇을 웹에 배포하기
3-5 Dialogflow 챗봇과 페이스북 메신저 연동하기
3-6 Fulfillment
요약
Chapter 4. 어려운 방법으로 챗봇 구현하기
4-1 Rasa NLU란 무엇인가?
4-2 처음부터 다시 챗봇을 학습시키고 구축하기
4-3 Rasa Core 를 이용한 대화 관리(Dialog Management)
4-4 챗봇에서 커스텀 액션(Custom Actions) 작성하기
4-5 챗봇 학습을 위한 데이터 준비하기
4-6 챗봇 테스트하기
요약
Chapter 5. 챗봇 배포하기
5-1 첫 번째 단계
5-2 Rasa의 자격 증명(Credential) 관리
5-3 페이스북에 챗봇 배포하기
5-4 슬랙(Slack)에 챗봇 배포하기
5-5 자체적으로(on Your Own) 챗봇 배포하기
요약
* 이 책의 구성
Chapter 1: 많은 사람에게 사랑받고 있는 챗봇(The Beloved Chatbots)
챕터1에서는 업무적인 혹은 개발자 관점에서의 챗봇 관련 사항들에 대해 알게 될 것이다. 이 챕터는 챗봇의 개념들과 그것을 코드화하기 위해 우리가 해야 할 일들에 대한 방향을 잡게 되는데, 챕터1을 다 읽으면 나를 위해 혹은 내가 속한 조직을 위해 왜 챗봇을 구축해야 하는지에 대한 이유를 이해할 수 있을 것이다.
Chapter 2: 챗봇에서의 자연어 처리(Natural Language Processing for Chatbots)
이 챕터에서는 챗봇에 자연어 처리가 필요할 경우 어떤 도구와 방법을 사용해야 하는지를 실제 코딩 예제들을 통해 실생활에 적용하며 배우게 될 것이다.
또한 챗봇에 특정 자연어 처리 기법들이 필요한 이유에 대해 다룬다. 자연어 처리라는 것 자체가 하나의 기술이라는 것을 기억해 두도록 하자.
Chapter 3: 쉬운 방법으로 챗봇 구축하기(Building Chatbots the Easy Way)
이 챕터에서는 Dialogflow와 같은 도구를 사용하여 손쉽게 챗봇을 구축하는 방법을 학습할 것이다. 여기서는 프로그램을 작성하는 기술이 거의 필요 없기 때문에 전문 프로그래머가 아닌 사람도 어렵지 않게 수행할 수 있을 것이다.
Chapter 4: 어려운 방법으로 챗봇 구축하기(Building Chatbots the Hard Way)
챕터3까지 학습을 한 독자라면 원하는 챗봇을 구축하기 위하여 조금 더 많은 정보를 원하게 될 것이다. 이 챕터에서는 이를 위해, 처음부터 단계적으로 챗봇을 구축하는 방법(비록 제목은 어려운 방법이지만)과 머신러닝 알고리즘을 이용하여 어떻게 챗봇을 학습시키는지에 대해 배우게 될 것이다.
Chapter 5: 챗봇 배포하기(Deploying Your Chatbot)
챕터3 혹은 챕터4를 통해 챗봇을 구현한 독자라면, 챗봇을 다른 사람들과 공유하여 사용해 보기를 원할 것이다. 챕터5에서는 이를 위한 마지막 작업을 진행하게 될 예정인데, 구체적으로 페이스북과 슬랙에 챗봇을 통합하여 외부세계에 공개하는 방법을 학습할 것이다.
