[Chatbot] 챗봇 개발을 위한 네이버 랩스 api

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[ChatBot] 마이크로소프트 봇 프레임워크로 만드는 인공지능 봇

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30분 안에 챗봇 만들기 

- #1 https://brunch.co.kr/@chris-song/28

lang : python

Bot Platform : Bot Framework(https://dev.botframework.com/) or api.ai(https://api.ai/) or (https://chatfuel.com/)

Messenger : Facebook Messenger, Telegram, Slack, 아무거나 

- #2 https://brunch.co.kr/@chris-song/29  - https://youtu.be/OPIE74jg7S8

사용해볼 프레임워크 

- Bot Framework

- Cognitive Service API

개발 언어 

- Python

Python 라이브러리

- microsoftbotframework

API 서버

- Heroku App

선행 조건(Prerequisites)

- Heroku 계정

- github 계정

- Azure 계정

- Facebook 계정

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스레드(thread)는 어떠한 프로그램 내에서, 특히 프로세스 내에서 실행되는 흐름의 단위를 말한다. 일반적으로 한 프로그램은 하나의 스레드를 가지고 있지만, 프로그램 환경에 따라 둘 이상의 스레드를 동시에 실행할 수 있다. 이러한 실행 방식을 멀티스레드(multithread)라고 한다.

멀티스레딩(multithreading) 컴퓨터는 여러 개의 스레드를 효과적으로 실행할 수 있는 하드웨어 지원을 갖추고 있다. 이는 스레드가 모두 같은 주소 공간에서 동작하여 하나의 CPU 캐시 공유 집합과 하나의 변환 색인 버퍼 (TLB)만 있는 멀티프로세서 시스템 (멀티 코어 시스템)과는 구별한다. 그러므로 멀티스레딩은 프로그램 안에서 병렬 처리의 이점을 맛볼 수 있지만 멀티프로세싱 시스템은 여러 개의 프로그램들을 병렬로 처리할 수 있다. 멀티프로세싱 시스템이 여러 개의 완전한 처리 장치들을 포함하는 반면 멀티스레딩은 스레드 수준뿐 아니라 명령어 수준의 병렬 처리에까지 신경을 쓰면서 하나의 코어에 대한 이용성을 증가하는 것에 초점을 두고 있다.

챗봇에서 웹으로 접속 했을때, 

node.js 로 챗팅 만들었을때와 다르게 바로 멀티쓰레드 진행됨. 

실행한 웹 페이지마다 다른 응답을 보여주었다. 

어떻게 멀티쓰레드가 되는건지원... 

https://github.com/bwilcox-1234/ChatScript/blob/master/SRC/evserver/ev.pod

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챗봇 설계시 고려 사항  http://story.pxd.co.kr/m/1250

챗봇의 기능을 명확히 인지할 수 있어야 한다.

챗봇을 통한 정보 탐색은 대화 흐름에 따라 이루어지기 때문에 시작 과정이 매우 중요합니다. 챗봇을 통한 정보 탐색이 편리하더라도 챗봇이 제공하는 기능을 사용자가 인지하지 못하면 챗봇의 정보 탐색 자체가 이루어지지 않을 수 있습니다. 이번에 설계한 챗봇은 챗봇 정보 탐색 흐름을 체험할 수 있도록 첫 진입 시 챗봇 안내에 따라 기능을 직접 사용하는 체험 튜토리얼을 제공했습니다.

정보 탐색 과정에서 챗봇과의 대화 흐름이 끊기지 않도록 언제든 탐색 과정 중 새로운 정보를 탐색할 수 있는 구조로 설계했습니다. 재진입 시 튜토리얼 없이 챗봇 대화가 어렵지 않도록 키워드를 추천하여 챗봇이 전달할 정보에 대한 가이드라인을 제공합니다.

사용자가 예측한 답변을 제공해야 한다.

동문서답하는 사람과 대화를 지속하기 어렵듯 챗봇과의 대화를 지속시키려면  챗봇은 사용자의 질문에 맞는 적절한 대답을 해야 합니다. 사용자가 채팅창에 키워드를 입력하고 나서 기대한 대답을 계속 얻지 못하면 그 챗봇과는 대화를 지속하기 어려울 것입니다. 응답 가능 범위가 좁은 우리 챗봇이 바보처럼 느껴지지 않게 챗봇이 응답 가능한 영역에서 키워드를 입력하도록 설계했습니다. 그리고 챗봇 대화 시 특정 정보 탐색을 위한 입력 영역을 제공하여 특정 범위 내의 키워드 입력을 유도했습니다.

기존의 정보 탐색 과정보다 편리해야 한다.

요약 정보 > 상세 정보 확인 과정에서 상세 정보 확인 시 사용자가 반복적으로 입력해야 하는 키워드가 있었습니다. 화면 진입보다 정보 탐색 과정이 편리하려면 반복적으로 수행해야 하는 키워드 입력을 줄여야 했습니다. 처음 요약 정보를 확인할 키워드는 사용자가 직접 입력하되, 상세 정보를 보고 싶은 항목들은 선택지를 통해 확인하도록 설계했습니다. 또, 한 화면에서 사용자가 원하는 정보를 한눈에 확인할 수 있도록 제공되는 선택지의 영역을 최소화했습니다.

Teachers Create what they Experience | Katie Martin | TEDxElCajonSalon

교수 및 학습에 관한 공유 된 비전을 창출하십시오. 학습을 프로세스가 아닌 이벤트로 사용하기. 연습, 트레일 및 실제 활동을 통한 진정한 학습을 ​​허용하십시오. 오늘날 세계와 함께 진화하고 열린 교육 리소스를 통해 # 오픈하십시오.

Katie Martin은 USD의 모바일 기술 학습 센터에서 전문 학습 담당 이사입니다. 그녀는 리더십 및 교육 과학 학교에서 대학원 과정을 가르치고 다양한 K-12 학교의 교사 및 행정관과 협력합니다. 지역 및 전국 교육구와의 파트너십을 통해 그녀는 교육자를위한 맞춤식 전문 학습을 용이하게하는 시스템을 개발하는 데 도움을주었습니다. 마틴 박사는 지도자와 협력하여 모든 학생들이 현재와 미래의 성공을위한 지식과 기술을 갖추도록 학습 및 혁신 문화를 창출합니다.

USD에 합류하기 전에 Katie는 O'ahu의 Leeward Coast에서 하와이에서 10 년을 보냈습니다. 그녀는 중학교 영어 어학을 가르치고 교육 코치였습니다. 그녀는 효과적인 선생님을 지원하고 유지하기위한 새로운 교사 선생님이자 지구 프로그램 코디네이터로 계속 활동했습니다.

이 강연은 TED 컨퍼런스 형식을 사용하는 TEDx 행사에서 주어졌지만 지역 사회에서 독립적으로 조직되었습니다. 자세한 내용은 http://ted.com/tedx에서 확인하십시오.

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