[챗봇] 댓글 자동 답변봇

안녕하세요. @anpigon 입니다.

"댓글에 자동으로 답변해주는 봇이 있으면 어떨까?" 하는 생각에 만들어 보았습니다.

우선 댓글 자동 답변 봇을 구현하기 전에 챗봇에 대해서 짧게 이야기하고 시작하겠습니다.

 

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챗봇(Chat Bot)

챗봇을 크게 두 종류로 구분하면 데이터를 직접 입력하여 구현하는 지도학습 방식과 스스로 학습하는 비지도학습 방식이 있다. 지도학습에는 대표적으로 심심이와 뱅킹 4대 챗봇(KB 리브똑똑, 신한 쏠 챗봇, 우리 위비톡, KEB 하나톡)이 있다. 그리고 비지도학습에는 대표적으로 2016년 큰이슈가 되었던 마이크로소프트의 테이와 현재는 일본 마이크로소프트에서 개발한 린나가 있다. 그리고 구현 방식에 따라서 더 세분화할 수도 있다. 최근 트렌드는 규칙 기반(Rule-base)과 딥러닝을 혼용하는 하이브리드방식을 많이 사용하는 것 같다.

우리는 챗봇 엔진을 직접 구현할 필요가 없다. 인공지능으로 유명한 기업에서 챗봇을 쉽게 개발할 수 있는 플랫폼을 서비스하고 있기 때문이다. 게다가 무료 서비스도 제공하고 있다. 대표적으로 타로챗봇으로 유명해진 Chatfuel과 구글의 Dialogflow, IBM의 왓슨 컨버세이션, 아마존의 알렉사, LG CNS의 단비 등등이 있다.

 

챗봇에 대해서 더 이야기하고 싶지만, 주제를 너무 벗어나는 것 같아서 아래 2가지 용어만 간단하게 설명하고 넘어가자.

• 인텐트(Intent): 사용자가 말하는 의도를 파악하고, 그에 알맞는 응답을 한다.
• 엔티티(Entity): 사용자가 입력한 문장에서 구성 요소를 식별한다.

 

이 글에서는 구글의 Dialogflow 플랫폼을 사용하여 간단한 챗봇을 만드는 방법을 설명한다. Dialogflow은 구글 계정을 가지고 있으면 회원가입 없이 바로 사용할 수 있다.

• Dialogflow Console: https://console.dialogflow.com

 

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Dialogflow에서 봇 생성하기

메뉴에서 Create new agent를 선택한다. 그리고 봇 이름(Agent name)을 입력한다. 기본 언어(Default Language)에서 원하는 언어를 선택한다. CREAET 버튼을 누르고 잠시 기다리면 봇 생성이 완료된다.

 

인텐트 등록하기

봇을 생성하고 인텐트(Intents) 메뉴에 들어가면 기본적으로 2개의 인텐트가 샘플로 등록되어있다. Default Fallback Intent는 사용자의 의도 분석에 실패한 경우 해당 인텐트에 정의된 응답을 반환한다. 그리고 Default Welcome Intent에 들어가보면 "안녕", "반가워" 처럼 인삿말이 정의되어있다. 인텐트를 추가하고 싶으면 CREATE INTENT 버튼을 누르면 된다.

저도 Dialogflow는 익숙하지 않아서 쉽게 설명하기가 어렵습니다. Dialogflow의 자세한 사용방법은 https://dialogflow.com/docs/ 문서를 참고하시기 바랍니다.

 

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스팀잇 댓글 자동 응답봇 구현하기

이제 자바스크립트로 댓글 자동 응답봇을 구현해보자.

 

Dialogflow API 연동하기

API연동에 필요한 Client Access Token 키는 Agent 설정 페이지에서 확인 할 수 있다.

아래와 같이 dialogflow() 함수를 구현한다.

const axios = require('axios');

function dialogflow(id, text) {
    const url = 'https://api.dialogflow.com/v1/query?v=20150910';
    const clientAccessToken = 'dialogflow 액세스키는 여기에';
    const headers = {
        'Content-Type': 'application/json; charset=utf-8',
        'Authorization': `Bearer ${clientAccessToken}`
    }
    const query = {
        'sessionId' : id,
        'query' : text,
        'lang': 'ko'
    }
    return axios.post(url, query, { headers: headers }).then(({ data }) => {
      if(data.status.code === 200) {
        return data.result.fulfillment.speech;
      }
      throw new Error(data);
    });
} 

dialogflow()함수에 '안녕'을 입력하여 테스트 해보자. 그럼 Welcome 인텐트에 정의되어 있는 응답을 출력하는 것을 확인 할 수 있다.

dialogflow('anpigon', '안녕').then(r => console.log(r))
// 안녕!

 

댓글 모니터링 하기

steemjs는 오퍼레이션을 모니터링 할 수 있는 streamOperations() 함수를 제공하고 있다. streamOperations 함수는 발생하는 모든 오퍼레이션을 모니터링한다. 그 오퍼레이션 중에서 opcode가 comment이고 title가 빈 값이 면 댓글이라고 보면된다.

그러나 발생하는 댓글 중에서 내가 작성한 글(parent_author === username)에 등록된 댓글만 확인하도록 한다. 명심해야 할 것은 자동응답봇이 댓글달고 자기가 등록한 댓글에 또 댓글달고 또 댓글.. 댓글… 이런 꼴을 보지 않으려면 author !== username 조건을 반드시 넣어줘야 한다.

steem.api.streamOperations((err, [opcode, op]) => {
  if(!err && opcode === 'comment' && op.title === '') {
    const { parent_author, parent_permlink, author, permlink, body} = op;    
    if(parent_author === username && author !== username) {
      console.log(`댓글: ${body} by @${author}`);    
    }      
  }    
});

 

최종 소스

자바스크립트로 구현된 최종 코드는 다음과 같다. 참고로 아래 코드는 이전에 설명했던 Dory앱에서도 동작합니다.

자동 응답봇 최종 소스

const steem = require('steem');
const axios = require('axios');

const username = process.env.username
const wif = process.env.wif

// dialogflow
function dialogflow(id, text) {
    const url = 'https://api.dialogflow.com/v1/query?v=20150910';
    const ClientAccessToken = 'dialogflow 액세스키는 여기에';
    const headers = {
        'Content-Type': 'application/json; charset=utf-8',
        'Authorization': `Bearer ${ClientAccessToken}`
    }
    const query = {
        'sessionId' : id,
        'query' : text,
        'lang': 'ko'
    }
    return axios.post(url, query, { headers: headers }).then(({ data }) => {
      if(data.status.code === 200) {
        return data.result.fulfillment.speech;
      }
      throw new Error(data);
    });
}    

// 댓글 등록
function reply(author,  permlink, body) {
  const title = '';
  const jsonMetadata = { "tags": ["kr"] };
  const commentPermlink = steem.formatter.commentPermlink(author, permlink);
  return steem.broadcast.commentAsync(wif, author,  permlink, username, commentPermlink, title, body, jsonMetadata); 
}

// 봇 실행
steem.api.streamOperations((err, [opcode, op]) => {
  if(!err && opcode === 'comment' && op.title === '') {
    const { parent_author, parent_permlink, author, permlink, body} = op;    
    if(parent_author === username && author !== username) {
      console.log(`댓글: ${body} by @${author}`);

      dialogflow(author, body.slice(0, 256).replace(/\n/g, ' '))
      .then(botsay => {
        reply(author, permlink, `**[자동 응답]**\n ${botsay}`)
        .then(() => {
          console.log(`└─ 답변: ${botsay}`);
        });
      });        
    }      
  }    
});

 

저는 가끔 제 스팀잇 활동 습관을 AI가 학습하여, 자동으로 보팅하고, 댓글 달아주는 봇을 상상해봅니다.

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