소개

챗봇 서비스는 사용자와 자동으로 대화하고 정보를 제공하는 인공지능 기반의 어플리케이션입니다. 이번 블로그 포스트에서는 FastAPI와 Rasa를 사용하여 챗봇 서비스를 구현하는 방법에 대해 알아보겠습니다. FastAPI는 파이썬 웹 프레임워크로, Rasa는 자연어 이해와 대화 관리를 위한 오픈 소스 라이브러리입니다.

과정

1. FastAPI 프로젝트 설정하기
2. Rasa 챗봇 모델 훈련하기
3. FastAPI와 Rasa 연동하기

1. FastAPI 프로젝트 설정하기

FastAPI를 사용하기 위해 먼저 프로젝트를 설정해야 합니다. 아래는 FastAPI 프로젝트를 생성하는 명령어입니다.

$ mkdir chatbot_service
$ cd chatbot_service
$ python -m venv venv
$ source venv/bin/activate
$ pip install fastapi uvicorn

2. Rasa 챗봇 모델 훈련하기

Rasa는 자연어 이해(NLU)와 대화 관리(Core)를 위한 라이브러리이므로, 챗봇 훈련을 위해 NLU와 Core 모델을 훈련해야 합니다. 이 단계에서는 Rasa 프로젝트를 설정하고 챗봇 데이터를 추가한 뒤, 모델을 훈련합니다.

$ pip install rasa
$ rasa init
$ rasa train

3. FastAPI와 Rasa 연동하기

이제 FastAPI와 Rasa를 연동하여 챗봇 서비스를 구현할 차례입니다. FastAPI는 HTTP 요청을 처리하고, Rasa는 챗봇 모델에 따라 대화를 처리합니다.

from fastapi import FastAPI
from rasa import run

app = FastAPI()

@app.post("/chat")
async def chat(message: str):
    response = run(message)
    return {"response": response}

위의 코드는 FastAPI 앱을 생성하고, /chat 경로에 대한 POST 요청을 처리합니다. 요청된 메시지를 Rasa 모델에 전달하고, 처리된 응답을 반환합니다.

마무리

이제 FastAPI와 Rasa를 연동하여 챗봇 서비스를 구현하기 위한 기본적인 과정을 알아보았습니다. FastAPI의 강력한 기능과 Rasa의 자연어 처리 능력을 활용하여 다양한 챗봇 서비스를 구현할 수 있습니다. 자유롭게 실험을 해보고, 사용자에게 최고의 챗봇 경험을 제공해보세요!

#FastAPI #Rasa