Azure Bot Services를 사용하여 챗봇을 만드는 방법에 대한 단계별 지침

번역가 | Li Rui​

리뷰어 | Sun Shujuan​

메신저, 네트워크 서비스 및 기타 소프트웨어는 로봇(봇)과 분리될 수 없습니다. 소프트웨어 개발 및 애플리케이션에서 봇은 사용자 요청에 따라 생성된 작업을 자동으로 수행(또는 미리 설정된 스크립트에 따라 수행)하도록 설계된 애플리케이션입니다. 이 기사에서는 NIX United의 .NET​ 개발자인 Daniil Mikhov가 Microsoft Azure Bot Services를 사용하여 챗봇을 만드는 예를 제시합니다. 이 글은 이 서비스를 활용하여 챗봇을 개발하려는 개발자에게 도움이 될 것입니다.

Azure Bot Services를 사용하는 이유 ​

Azure Bot Services에서 챗봇을 개발할 때의 장점은 Microsoft의 제품에 대한 높은 수준의 지원입니다. 회사의 전문가들은 기술 커뮤니티와 적극적으로 소통하며 서비스의 취약점을 신속하게 파악하고 수정합니다. 또한 Microsoft는 메신저의 일부 API와 작동하는 사용자 지정 JSON 파일을 생성하는 기능을 제공하여 개발자가 챗봇을 만들 때 많은 가능성을 제공합니다.

Azure Bot Services의 다른 이점도 기억하는 것이 중요합니다. ​

• Azure Bot Services를 사용하면 개발자는 오픈 소스 SDK 도구(소프트웨어 개발 키트)를 사용하여 챗봇을 생성, 테스트 및 배포할 수 있습니다. ​
• 인지 서비스와의 통합은 직장에서 기계 학습 도구를 사용하여 일반적인 작업을 해결하는 서비스입니다. 인지 서비스는 챗봇과 사용자 간의 더 나은 상호 작용 프로세스를 보장합니다. ​
• 멀티 플랫폼이란 원본 코드를 변경하지 않고도 챗봇을 여러 채널에 연결할 수 있는 기능을 말합니다. ​
• 개발 프로세스를 촉진하고 빠르게 시작할 수 있는 수많은 오픈 소스 예제(GitHub에는 이미 만들어진 코드 예제가 많이 있습니다). ​

개발자는 새로운 기능을 추가하여 Azure 플랫폼에서 챗봇 인프라를 확장할 수 있습니다. 예를 들어 더 많은 채널을 추가하고 각 채널을 테스트에 사용할 수 있습니다. Cosmos DB 서비스를 사용하여 대화 상태 및 사용자가 입력한 정보를 저장할 수 있습니다. 챗봇을 훈련시키기 위해 언어 이해(LUIS)를 추가할 수 있습니다. 사용자와 더 효과적으로 소통하기 위해 머신러닝 알고리즘을 사용합니다. 그러나 LUIS는 무료가 아니며 모든 클라이언트가 추가 자금을 할당하려는 것은 아닙니다. ​

Azure Bot Services의 Chatbot Anatomy​

Azure에서 생성된 챗봇의 기능적 구조는 다음과 같이 표현할 수 있습니다. ​

List 챗봇에 가능한 채널. 이 목록은 새로운 플랫폼으로 지속적으로 업데이트됩니다. 맨 아래에는 Azure 플랫폼에서 사용할 수 있는 Microsoft Cognitive Services가 있습니다. 이러한 서비스를 통해 음성 요청, 표정, 제스처 등을 통해 챗봇과 통신할 수 있습니다. ​

Bot Builder SDK는 Azure에서 챗봇을 개발하는 데 사용됩니다. 이 제품은 공개 도메인에 있으며 주요 장점은 개발자의 지속적인 지원입니다. GitHub의 별도 포크에서 서비스에 대한 최신 정보를 얻거나 개발자에게 질문을 할 수 있습니다. ​

챗봇 만들기​

코드를 작성하기 전에 Azure Bot Service에서 챗봇을 만들기 전에 고려해야 할 뉘앙스를 분석하세요. ​

• 중요한 기능에 대한 업데이트입니다. Microsoft Corporation은 지속적으로 제품을 업데이트하고 있습니다. 새로운 업데이트로 인해 이전에 작동했던 코드 일부가 중단되는 경우가 많습니다. 따라서 새로운 Bot Builder SDK 버전의 패치 목록을 이해해야 하며, 챗봇 개발에 사용되는 다른 매뉴얼은 관련이 없을 수 있습니다. ​
• 불분명한 해결책. Bot Builder SDK를 사용할 때는 항상 실험에 개방적이어야 하며 익숙한 것과는 다르게 작업을 수행하려는 의지가 있어야 합니다. ​
• 다양성. 소스코드 변경 없이 동일한 챗봇을 다른 채널(텔레그램, 스카이프, 슬랙 등)에 업로드할 수 있습니다. 챗봇을 개발할 때 각 플랫폼에는 개발자가 애플리케이션의 작동 논리를 만들 때 다른 접근 방식을 취해야 하는 미묘한 차이가 있다는 점을 명심해야 합니다. ​

(1) 챗봇은 사람들의 질문을 정확하게 이해할 수 있을까요? ​

챗봇과의 소통은 사용자 인터페이스를 통해 이루어집니다. 사용자 인터페이스 를 통해 개발자는 챗봇이 이해하는 언어로 챗봇과 통신할 수 있습니다. 이를 위해 Microsoft Azure는 특정 계층 구조를 따르는 대화 시스템을 사용합니다. ​

여기에서 챗봇과 대화를 설정하는 세 가지 기본 방법을 볼 수 있습니다. ​

• 프롬프트 – 챗봇은 프롬프트와 답변을 통해 사용자와 상호 작용합니다. 예를 들어, 챗봇 정보는 디지털 프롬프트 형태로 제공됩니다. 프롬프트는 사용자가 프롬프트에 올바르게 응답했는지 확인합니다. 성공하면 챗봇과의 대화가 계속됩니다. 사용자로부터 잘못된 답변을 받으면 유효한 데이터를 입력하라는 메시지가 표시됩니다. ​
• 폭포 - 폭포는 일련의 연속적인 작업/질문을 통해 사용자로부터 정보를 수집하는 방법입니다. 폭포 대화 상자의 각 단계는 비동기 함수로 구현됩니다. 각 단계에서 챗봇은 사용자에게 데이터 입력을 요청하고 응답을 기다린 후 결과를 다음 단계로 전달합니다. 첫 번째 함수의 결과는 다음 함수에 매개변수로 전달되며, 전체 문제 루프가 전달될 때까지 계속됩니다. ​
• 구성 요소 - 구성 요소는 거대한 대화 상자를 더 작고 관리 가능한 부분으로 나누는 방법입니다. 구성 요소를 통해 개발자는 재사용 가능한 대화 상자를 만들고 나중에 다양한 독립적인 시나리오에서 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 이를 사용하여 사용자에게 거리 이름/주소/우편번호를 순서대로 묻는 대화 상자를 만들 수 있습니다. ​

결론적으로 챗봇에 대한 사용자 정의 요청을 생성하는 데 허용되는 방법을 볼 수 있습니다. ​

• 텍스트 쿼리(텍스트) ​
• 숫자 쿼리( 수량) ​
• 날짜/시간 요청(Date Time) ​
• 요청 확인(Confirm) ​
• 요청 선택(Select) ​
• 액세서리 요청 (첨부) ​

본질적으로 쿼리는 단계적 대화입니다. 첫 번째 단계에서는 챗봇이 입력 데이터를 요청합니다. 두 번째 단계에서는 이를 사용자에게 반환합니다. 유효한 값 , 또는 잘못된 값이 수신되면 데이터 쿼리 루프를 다시 시작합니다. ​

(2) 컨트롤러 및 템플릿 ​

아래에서는 Daniil Mikhov이 만든 "나중에 알림" 챗봇 예제의 코드와 주요 작업을 살펴보겠습니다. 앞으로 그가 취해야 할 조치에 대해 알려주세요. ​

챗봇을 만들기 위해 Mikhov는 BotController 및 NotifyController와 같은 여러 유형의 컨트롤러가 포함된 Visual Studio에서 제공하는 빈 템플릿을 사용했습니다. ​

BotController는 챗봇에 대한 메시지를 수신하여 챗봇 프레임워크에 전달합니다. Chatbot에는 Azure 플랫폼에 애플리케이션을 보다 쉽게 ​​배포할 수 있는 여러 배포 템플릿도 포함되어 있습니다. ​

Notify Controller는 사용자에게 메시지를 보낼 시기를 결정합니다. 이 문제는 나중에 더 자세히 논의될 것입니다. ​

(3) 함수를 시작하고 ToDoDialog 탭을 채웁니다. ​

Startup.cs 탭으로 이동하여 내용을 봅니다. 여기에서 등록된 오류 처리기 AdapterWithErrorHandler를 볼 수 있습니다. 프로그램에 오류가 발생하면 해당 오류에 대한 애플리케이션의 대응이 필요합니다. ConversationState 등록 참고 - 이를 사용하여 챗봇이 어떤 사용자와 통신하고 있으며 대화의 어느 단계에 있는지 알 수 있습니다. ​

ToDoDialog.cs 탭의 내용을 살펴보겠습니다. Mikhov는 위에서 이미 언급한 폭포 대화 단계 세트인 WaterfallSteps를 선언합니다. WaterfallSteps에서는 사용자와 챗봇 간의 대화를 구축하기 위해 각 단계에서 어떤 비동기 함수를 사용할지 지정합니다. ​

아래에서 챗봇이 어떤 유형의 입력 프롬프트를 사용할지 확인할 수 있습니다. 여기에 있는 콘텐츠는 매우 표준적입니다. 챗봇은 사람들에게 이벤트에 대해 몇 가지 질문을 한 다음 일정 알림을 제공합니다. ​

이제 Bot Framework Emulator 인터페이스를 사용하여 챗봇을 실행하고 작동을 테스트해 보세요. ​

(4) 챗봇 프레임워크 에뮬레이터에서 첫 실행 및 테스트 ​

이 애플리케이션을 실행하면 챗봇이 사용자 메시지를 기다릴 URL에 대한 링크가 나타납니다. ​

테스트를 시작하기 전에 챗봇 프레임워크 시뮬레이터에서 다음 링크를 지정하세요. ​

첫 번째 통신 단계에서 챗봇은 사용자에게 필수 항목을 입력하도록 요청합니다. 알림의 이벤트 이름입니다. 이렇게 하려면 다음 코드를 호출하세요 : ​

이제 챗봇이 호출되면 다음 텍스트가 반환됩니다. 이벤트에 대한 설명을 입력하세요. 알림을 받고 싶은 이벤트 (예: 우유 구매) 를 선언한 후 두 번째 단계에서 코드를 호출하면 챗봇이 세 가지 알림 시간 옵션 중 하나를 제공합니다. ​

stepContext 사용에 주의하세요. 대화 상자에 대한 모든 정보를 저장하고 중간 값을 기록합니다. 가능한 알림 시간 목록을 구현하기 위해 ChoicePrompt가 사용됩니다. 이 방법은 사용자에게 세 가지 옵션과 가능한 알림 시간 (2분, 5분 또는 다음날 같은 시간) 을 제공합니다. 더 많은 선택이 있을 수 있었지만 3개만 선택되었습니다. ​

선택을 사용하여 각각의 새로운 선택 시간을 나타내면 다음을 얻을 수 있습니다. ​

챗봇 프레임워크 시뮬레이터에서 이 코드는 다음과 같이 렌더링됩니다. ​

Parse를 사용하여 결과를 구문 분석할 수 있습니다. 다시 한번 말씀드리지만, 파싱은 데이터를 수집하고 구조화하는 자동화된 프로세스입니다. 그런 다음 챗봇은 사용자에게 선택한 알림 시간이 확실한지 묻고 확인 프롬프트를 사용하여 동의를 확인합니다. ​

시각적으로 메서드는 다음과 같습니다. ​

마지막 단계는 stepContext에서 이전에 입력된 정보를 꺼내서 대화 참조를 추가해야 하는 SavedNotificationModel을 생성하는 것입니다. 이것이 없으면 챗봇은 사용자와의 대화를 재개하거나 어떤 사용자가 문제를 구체적으로 해결했는지 확인할 수 없습니다. ​

Mikhov 사전 메서드를 이러한 이벤트의 임시 저장소로 사용합니다. 채택 덕분에 챗봇은 고유한 인스턴스 ID를 각 특정 대화 상자에 할당합니다. ​

이것으로 챗봇과의 대화가 종료됩니다. 대화 상자의 끝을 나타내는 텍스트를 사용자에게 표시하고 해당 미리 알림 요청을 생성할 수 있습니다: "감사합니다. 알림이 성공적으로 저장되었습니다." ​

(5) 챗봇이 시간을 이동하는 방법 ​

챗봇을 제 시간에 찾기 위해 Mikhov는 NotifyController 메서드 NotifyTimeCheck()를 만들었습니다. 이 접근 방식을 사용하면 애플리케이션을 체계적으로 폴링할 수 있으며 특정 이벤트가 발생하려고 하면 챗봇이 사전에서 이벤트를 검색하여 사용자에게 알림을 보냅니다.

알림을 받으려면 BotAdapter의 ContinueConversationAsync() 메서드가 호출되어 ConversationReference를 전달합니다. ContinueConversationAsync()의 첫 번째 매개변수는 항상 챗봇 서비스의 appId(애플리케이션 ID)여야 합니다. 그렇지 않으면 작동하지 않습니다. ​

또한, 특정 시간이 되면 특정 사용자에게 해당 이벤트를 알려주어야 한다는 점을 챗봇에도 알려주어야 합니다. 개발자는 시간 트리거(TimerTrigger)에 의해 트리거되는 Azure 함수(BotTimerFunction)를 사용할 수 있습니다. ​

매분마다 함수는 이 엔드포인트에 요청을 보내고 지정된 이벤트를 확인하기 시작합니다. 정확한 시간에 도달하면 챗봇은 예정된 이벤트가 곧 발생할 것임을 사용자에게 알립니다. ​

요즘 WhatsApp, Facebook Messenger, Telegram 등의 커뮤니케이션 도구는 커뮤니케이션 플랫폼일 뿐만 아니라 비즈니스 플랫폼이기도 합니다. 챗봇은 기업이 온라인에서 상품과 서비스를 효과적으로 판매하고 홍보하는 데 도움이 됩니다. 일상적인 프로세스를 자동화하고, 고객에게 필요한 제품 정보를 적시에 제공하고, 요청을 접수 및 처리하는 등 올바르게 구성된 챗봇의 모든 기능은 사용자를 고객으로 전환하는 데 도움이 됩니다. 따라서 개발자로서 여러분은 이 도구가 현재 얼마나 인기가 있는지, 그리고 그러한 응용 프로그램을 만들고 결과적으로 인기 있는 전문가가 될 수 있다는 것이 얼마나 멋진지 기억해야 합니다. ： 题 题

챗봇 사용자 생성 방법: 단계별 지침 , Daniil Mikhov ​

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