[AI Chatbot] 독학 소스 뽀려오기

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자연어 처리 관련 Blog

한국어 임베딩 저자 이기창님 블로그 - ratsgo's blog

딥러닝을 이용한 자연어처리 입문

문장 임베딩과 다양한 자연어처리 모델에 대해 구체적인 설명이 있음. 하지만 bert 이후에는 유료.

김기현의 딥러닝 캠프 ebook

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자연어처리 무료 학습 사이트

BoostCourse

파이토치랑 텐서플로우 등등 자료 대박 많음

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KOCHAT

오픈 소스 한국어 챗봇 프레임워크

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RASA

대화형 AI를 위한 프레임 워크

소개

Rasa는 대화형 AI를 구현하기 위한 오픈소스 프레임워크입니다. Rasa는 자연어 이해(NLU)와 대화 관리를 위한 라이브러리를 제공하여, 사용자가 쉽게 대화형 AI 애플리케이션을 구축할 수 있도록 돕습니다. Rasa는 파이썬으로 작성되었으며, 소스 코드는 GitHub에서 확인할 수 있습니다.

Rasa의 주요 기능

1. 자연어 이해(NLU): Rasa는 사용자의 발화를 이해하고, 의도(intent)와 entity를 추출합니다. 이를 통해 대화의 의도를 파악하고 필요한 정보를 수집할 수 있습니다.
2. 대화 관리: Rasa는 대화의 흐름을 관리하여 효과적인 대화를 진행할 수 있도록 합니다. 예를 들어, 사용자의 요청에 대해 적절한 답변을 제공하거나, 필요한 정보를 수집하기 위해 다양한 질문을 제시할 수 있습니다.
3. 대화 기록 및 분석: Rasa는 대화의 기록을 저장하고 분석할 수 있는 기능을 제공합니다. 이를 통해, 사용자의 대화 패턴과 요구사항을 파악하여 대화형 AI 시스템을 개선할 수 있습니다.

Rasa의 활용 사례

Rasa는 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 고객 서비스나 상담 시스템에서는 Rasa를 이용하여 고객의 요구사항을 파악하고, 적절한 답변을 제공할 수 있습니다. 또한, 의료 분야에서는 Rasa를 이용하여 환자의 증상을 파악하고, 진단을 도와줄 수 있습니다.

결론

Rasa는 대화형 AI 구현을 위한 강력한 도구입니다. 자연어 이해, 대화 관리, 대화 기록 및 분석 기능을 제공하여, 사용자가 쉽게 대화형 AI 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. Rasa의 활용 사례는 다양하며, 더 많은 분야에서 활용될 것으로 기대됩니다.