카카오톡 플러스 친구 챗봇을 만드는 방법을 github를 통해 공개합니다. 카카오톡 플러스 친구에서 ‘오늘 점심뭐먹을까’를 검색하시면 챗봇을 사용해 볼 수 있습니다. ‘오늘 점심뭐먹을까’는 점심메뉴 추천과 날씨정보 제공을 할 수 있습니다.
어떤 챗봇을 무엇으로 만들 것인지 알아봅니다.
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어떤 챗봇을 만들 것인가?
- 점심메뉴 추천
- 날씨정보 제공
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무엇으로 만들 것인가?
- 메신져 : 카카오톡 플러스 친구
- 프레임워크 : Flask
- 언어 : Python
- 서버 : Heroku
- DB : FireStore
업무 프로세스와 스크립트로 나누어 간단한 설계를 해봅니다.
- 업무 프로세스
- 안내
User : 1시작 → 2도움말 선택
Bot : 3도움말 목록 중 선택한 항목 안내(단어, 스크립트)
- 메뉴 추천
User : 1점심 메뉴에 대한 의문 -> 3긍정/부정
Bot : 2점심메뉴 추천 -> 4확인/재추천
- 날씨 정보
User : 1날씨에 대한 의문
Bot : 2날씨정보 제공
- 스크립트
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일상 대화
User: 안녕^^
Bot: 안녕하세요! 오늘 기분은 어떠신가요?
User: 나빠 ㅠ_ㅠ
Bot: 천천히 호흡을 가다듬어봐요~ 기분이 한결 좋아질거에요!
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점심 대화
User: 뭐먹을까?
Bot: 오늘 점심은 돈까스 어때요?
User: 싫어
Bot: 아니면 국밥 어때요?
User:ㅇㅇ
Bot: 가시죠!!!
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날씨 대화
User: 오늘 제주 날씨 어때?
Bot: 오늘 날씨는 맑음 이고, 온도는 21℃ 네요.
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챗봇을 만들기 앞서서 Flask, FireStore, Heroku를 설치하여 개발환경을 설정합니다. Git / Anaconda 4.5.2 / Python 3.6.4 를 사용하였습니다. 각각 참조한 사이트는 99. 참조링크에 정리해두었습니다.
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Flask
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Anaconda Prompt에서 아래의 코드를 입력하여 Flask를 설치합니다.
$ pip install Flask
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설치 완료 후, 가장 최근의 Flask Code를 사용하고 싶다면 아래의 코드를 입력합니다.
$ pip install -U https://github.com/pallets/flask/archive/master.tar.gz
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원하는 경로에 폴더를 생성합니다.
$ mkdir KakaoBot
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해당 폴더 내에
app.py
파일을 생성하고 다음과 같은 코드를 입력합니다.
from flask import Flask app = Flask(__name__) @app.route('/') def hello_world(): return 'Hello World!' if __name__ == '__main__': app.run()
- Anaconda Prompt 에서 Flask가 실행되는지 확인합니다. python app.py
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FireStore
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아래의 주소를 입력하여 Firebase 콘솔을 열고 새 프로젝트를 만들어줍니다.
https://console.firebase.google.com/?hl=ko
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Anaconda Prompt 에서 firebase를 설치합니다.
pip install --upgrade firebase-admin
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앞서 만들었던 app.py에 아래와 같은 코드를 추가합니다.
import firebase_admin from firebase_admin import credentials from firebase_admin import firestore # Use a service account cred = credentials.Certificate('path/to/serviceAccount.json') firebase_admin.initialize_app(cred) db = firestore.client()
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**path/to/serviceAccount.json**
을 얻기 위해서는 Cloud Platform 콘솔에서 IAM 및 관리자 > 서비스 계정으로 이동해야 합니다. (99. 참조링크 / Firebase 시작 참고)
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Heroku
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AnacondaPrompt에서 필수 패키지를 다운받습니다.
$ pip install flask gunicorn jinja2
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앞서 app.py를 생성했던 폴더내에
Procfile
을 생성 합니다.$ new-item Procfile
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Procfile내에 아래의 코드를 삽입합니다.
web: gunicorn app:app
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requirements.txt 를 생성하고 패키지들을 옮겨줍니다.
$ pip freeze requirements $ pip freeze > requirements.txt
- git을 이용해 heroku에 deploy 합니다.
$ git init $ git add * $ git commit -m "first_commit" $ heroku login $ heroku create $ git push heroku master
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플러스친구 관리자
- 플러스친구 관리자 센터에 로그인을 합니다.
- 플러스 친구를 생성합니다.
- 스마트 채팅 → API 형 선택
- 앱 URL에 heroku에 배포한 URL을 등록합니다.
날씨 정보 연동은 네이버 날씨를 파싱하여 처리하였습니다. 언어 분석은 엑소브레인에서 제공하는 Open API 서비스를 사용하였습니다.
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날씨 정보 연동
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지역코드(regionCode)는 직접 검색을 통해 알아냈습니다. (app.py내에 region_dict라는 이름의 딕셔너리로 정리되어있습니다.)
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필수 패키지 설치 (Anaconda Prompt)
$ pip install re requests
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날씨, 온도 가져오기
app.py
의get_weather
함수를 참고합니다.
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언어 분석
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엑소브레인 사이트에서 Open API 사용신청을 하여 API 키를 발급받습니다. (1일~3일 정도 소요됩니다.)
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기본설정은 99. 참조링크의 언어분석 개발가이드를 참고합니다.
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app.py
의word_extract
함수를 참고합니다.
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- Flask 플러스 친구 API 사용
- Home Keyboard API 기본 예제
@app.route('/keyboard')
def Keyboard():
dataSend = {
"type" : "buttons",
"buttons" : ["선택 1", "선택 2", "선택 3"]
}
return jsonify(dataSend)
- Message 수신 및 자동응답 API 기본 예제
@app.route('/message')
def Mesaage():
if content == "선택 1":
dataSend = {
"message" : {
"text" : "안녕하세요"
}
}
return jsonify(dataSend)
- 언어분석 알고리즘 설명
ex. 안녕
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문장을 받아 언어분석 API로 형태소 분석을 하고 List에 append 해준다. ex. 안녕하세요? → ['안녕', '하', '세요', '?']
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리스트와 스트링을 비교해 일치하는지 확인하는 함수를 만든다.
word_there
ex. word_there(안녕하세요?, 안녕) →1
- Git 다운로드: https://git-scm.com/downloads
- Anaconda 다운로드: https://www.anaconda.com/download/
- Flask 설치: http://flask.pocoo.org/docs/1.0/installation/#installation
- FireStore 시작 : https://firebase.google.com/docs/firestore/quickstart?hl=ko
- heroku 설치 & deploy : http://www.gtlambert.com/blog/deploy-flask-app-to-heroku
- heroku 연동: http://jacegem.github.io/blog/
- 플러스 친구 관리자 페이지 : https://center-pf.kakao.com/login
- 날씨정보 연동 : https://www.clien.net/service/board/lecture/11211399
- 엑소브레인 오픈 API : http://exobrain.kr/quest/externalService.do
- 언어분석 개발가이드 : http://aiopen.etri.re.kr/doc_language.php
- 구현 참고 : https://github.com/plusfriend/auto_reply
- 점프 투 파이썬 : https://wikidocs.net/book/1