AI 챗봇 직접 만들어보기 (Python & Flask)
1. AI 챗봇이란?
인공지능(AI) 챗봇은 사용자와 자연어로 대화할 수 있는 소프트웨어 프로그램입니다. 챗봇은 고객 서비스, 상담, 질의응답 시스템, 그리고 자동화된 업무 처리 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 특히 최근에는 머신러닝(ML)과 자연어 처리(NLP) 기술이 발전하면서, 더욱 정교한 대화가 가능한 챗봇이 등장하고 있습니다.
AI 챗봇을 개발하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 대표적으로 **룰 기반(Rule-based) 챗봇**과 **머신러닝 기반(ML-based) 챗봇**이 있습니다. 룰 기반 챗봇은 사전에 정의된 답변을 제공하는 방식이며, 머신러닝 기반 챗봇은 데이터 학습을 통해 사용자 질문에 맞는 응답을 생성합니다. 이번 글에서는 Python과 Flask를 활용하여 간단한 챗봇을 직접 만들어보겠습니다. 이 과정에서 자연어 처리(NLP) 기술을 적용하여 챗봇이 더욱 유연하게 응답할 수 있도록 구현해볼 것입니다.
2. 개발 환경 설정
AI 챗봇을 만들기 위해 Python과 Flask를 활용한 웹 애플리케이션을 개발합니다. Flask는 가벼운 웹 프레임워크로, API 개발 및 웹 서비스 구축에 매우 적합합니다. 다음과 같은 환경에서 진행할 것입니다.
- Python 3.x (최신 버전 권장)
- Flask (웹 프레임워크)
- NLTK 또는 Transformers (자연어 처리 라이브러리)
- requests (HTTP 요청 처리 라이브러리)
먼저 Python이 설치되어 있지 않다면, 공식 사이트에서 다운로드하여 설치합니다. 그다음 필요한 라이브러리를 설치합니다.
pip install flask nltk transformers requests
이제 Flask를 활용하여 기본적인 웹 서버를 구축하고, AI 챗봇을 연결할 준비가 되었습니다.
3. Flask 웹 서버 구축
Flask는 간단한 코드만으로 웹 서버를 실행할 수 있는 강력한 기능을 제공합니다. 먼저, 기본적인 Flask 서버를 설정해보겠습니다. `app.py`라는 파일을 만들고 아래의 코드를 입력하세요.
from flask import Flask, request, jsonify
app = Flask(__name__)
@app.route("/")
def home():
return "AI 챗봇 서버가 실행 중입니다!"
if __name__ == "__main__":
app.run(debug=True)
위 코드를 실행하면 Flask 웹 서버가 실행되며, `http://127.0.0.1:5000/`에서 확인할 수 있습니다. 이제 이 서버를 확장하여 챗봇 기능을 추가해보겠습니다.
4. AI 챗봇 기능 구현
AI 챗봇을 만들기 위해 간단한 자연어 처리(NLP) 기능을 추가하겠습니다. `nltk` 라이브러리를 활용하여 사용자의 입력을 분석하고 응답하는 로직을 작성해보겠습니다. 먼저, 필요한 패키지를 불러오고 간단한 챗봇 응답 함수를 만들어봅시다.
import nltk
from nltk.chat.util import Chat, reflections
pairs = [
["안녕하세요", ["안녕하세요! 무엇을 도와드릴까요?"]],
["이름이 뭐야?", ["저는 AI 챗봇입니다."]],
["어떻게 작동해?", ["자연어 처리를 통해 사용자의 질문에 답변합니다."]]
]
chatbot = Chat(pairs, reflections)
@app.route("/chat", methods=["POST"])
def chat():
user_input = request.json.get("message")
response = chatbot.respond(user_input)
return jsonify({"response": response})
위 코드를 Flask 서버에 추가하고 실행하면, `/chat` 엔드포인트를 통해 챗봇과 대화할 수 있습니다. Postman이나 웹 애플리케이션에서 JSON 형식으로 메시지를 보내면 챗봇이 응답합니다.
5. 웹 인터페이스 추가
챗봇과 직접 대화할 수 있는 간단한 웹 페이지를 추가해보겠습니다. `templates/index.html` 파일을 생성하고 다음과 같이 작성합니다.
AI 챗봇
async function sendMessage() {
let message = document.getElementById("user_input").value;
let response = await fetch("/chat", {
method: "POST",
headers: { "Content-Type": "application/json" },
body: JSON.stringify({ message: message })
});
let result = await response.json();
document.getElementById("chat_output").innerText = result.response;
}
AI 챗봇 전송
이제 Flask 서버에서 이 HTML 파일을 렌더링하면 웹 브라우저에서 챗봇과 직접 대화할 수 있습니다.