Rasa?
Rasa는 자동화된 텍스트 및 음성 기반 대화를 위한 오픈 소스 기계 학습 프레임 워크이다. 기본적인 대화 기능은 물론 머신 러닝을 적용하거나 이용자의 대화의 의도를 파악하고 개체를 식별하는 등 다양한 형태의 챗봇을 제작할 수 있다. 다른 외부 시스템과 연동 기능을 가지고 있으며, Rasa X는 Rasa 오픈 소스위에 리뷰, 학습, 배포 등의 추가 기능을 제공한다.
Rasa 어시스턴트 구조
1. NLU 데이터
사용자가 말하는 내용을 인식할 수 있도록 메세지를 제공한다.
메세지가 표현하는 아이디어 또는 목표에 따라 상황을 그룹화하는 것을 의도라고 한다.
위의 그림은 Example에 있는 예시 메세지가 포함된 Greeting인텐트이다.
2. 응답
사용자의 말을 이해하고 응답할 수 있는 데이터를 등록한다.
응답이 여러 텍스트 옵션이 있는 경우 해당 응답이 예측될 때마다 이러한 옵션 중 하나가 무작위로 선택된다.
3. 스토리
사용자가 이전 대화에서 말한 내용에 따라 어시스턴트가 올바르게 응답하도록 훈련하는 대화의 예이다.
4. form
사용자로부터 정보를 수집해야되는 상황( 예를 들어 사용자가 뉴스레터를 구독하려는 경우 어이스턴트는 이메일 주소를 요청해야 한다.)
5. rules
대화에서 이전에 말한 내용과 상관없이 항상 동일한 경로를 따라야합니다.
newsletter_form에서 사용자가 '구독'의 의도를 표현할 때마다 트리거되는 규칙을 추가한 것이다.
utter_subscribed는 모든 필수 정보가 제공되면 작업을 트리거하는 규칙이다.
두번째 규칙은 newsletter_form은 처음부터 활성 상태일 때만 적용된다. 더이상 활성화 되지 않으면 activate_loop: null 양식이 완성된다.
- python 가상환경 venv 설정
https://hleecaster.com/python-venv/
파이썬 가상환경 venv 사용하기 (패키지 쉽게 관리하기) - 아무튼 워라밸
파이썬에서 venv를 활용한 가상환경 사용법, 폴더 관리, pip 패키지 관리를 최대한 쉽게 정리해보았다.
hleecaster.com
* 메뉴얼에는 venv를 사용하라고 했는데 anaconda와 같은 가상환경 프로그램이니까 둘 중에 선택해서
사용하면 될 것 같다.