[파이썬][AI Chatbot] 대화 관리 개념과 예제

18 Aug 2023

챗봇

대화 관리(Conversation Management)는 사용자와 컴퓨터 간의 대화 흐름을 관리하고 제어하는 작업을 말합니다. 대화 시스템이 사용자와 자연스럽게 상호작용하며 의미 있는 대화를 유지하기 위해서는 효과적인 대화 관리가 필요합니다. 이는 사용자 입력에 따라 적절한 응답을 생성하고 대화의 문맥을 유지하는 데 관여합니다.

대화 관리의 예시:

가정 상황: 사용자가 주문 음식을 선택하고 주소를 물어본다고 가정합시다.

사용자: “저녁 메뉴 중에서 피자 주문하고 싶어요.”
시스템: “피자 종류와 주소를 알려주세요.”

이후 사용자가 피자 종류와 주소를 제공하면 시스템은 주문을 완료하고 확인 응답을 생성합니다.

예제:

Python의 Dialogflow 라이브러리를 사용하여 대화 관리를 구현하는 예제 코드를 보겠습니다.

먼저 Dialogflow 라이브러리를 설치합니다.

pip install dialogflow`

아래의 예제 코드를 참고하여 대화 관리 로직을 구현합니다.

import dialogflow_v2 as dialogflow

## Dialogflow 프로젝트 및 세션 설정
project_id = "your-project-id"
session_id = "your-session-id"
language_code = "en-US"

def detect_intent(text):
    session_client = dialogflow.SessionsClient()
    session = session_client.session_path(project_id, session_id)

    text_input = dialogflow.TextInput(text=text, language_code=language_code)
    query_input = dialogflow.QueryInput(text=text_input)

    response = session_client.detect_intent(
        request={"session": session, "query_input": query_input}
    )

    return response.query_result.fulfillment_text

## 사용자 입력 받기
user_input = input("사용자 입력: ")

## Dialogflow를 사용하여 응답 생성
response = detect_intent(user_input)
print("시스템 응답:", response)` 

위의 코드는 사용자 입력을 받아 Dialogflow를 사용하여 응답을 생성하는 예제입니다. 사용자 입력에 따라 Dialogflow에서 정의한 응답을 반환하며, 대화 관리를 수행하는 기본적인 구조를 보여줍니다.

대화 관리는 사용자와의 유려한 상호작용을 제공하기 위해 중요한 요소이며, 응용 분야와 사용자 경험을 고려하여 효과적인 대화 흐름을 설계하는 것이 중요합니다.