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Watson Conversation이 Watson Assistant로 변경되었습니다. 이 코드 패턴에 있는 몇몇 이미지들은 이러한 변경 사항이 반영되기 전 버전인 Watson Conversation 서비스로 소개할 수 있지만, 과정상 동일하게 작동하오니 참고하시기 바랍니다.
이 코드 패턴에서 우리는 피자 주문용 챗봇을 만드는데 Watson Assitant Slots 기능을 사용합니다. 이전 버전과는 달리 피자 사이즈, 종류, 토핑 선택 등 모든 필요한 정보들을 한 개의 Assitant 노드에 입력할 수 있습니다.
이 코드 패턴을 진행하시면, 다음의 내용을 배울 수 있습니다.
- Watson Assitant로 챗봇 만들기
- Assistant Slots로 데이터 필드를 손쉽게 채우는 방법
- Assistant Slots로 한 개의 노드 내에서 다양한 입력을 처리하는 방법
- 사용자가 애플리케이션에 메시지를 전송합니다(로컬 또는 IBM Cloud에서 실행되는)
- 애플리케이션은 사용자의 메시지를 IBM Watson Assistant에서 서비스로 전송하고, 진행중인 대화를 웹페이지에 표시합니다.
- Watson Assistant가 Slots 기능을 사용해 피자 주문에 필요한 필드를 채우고, 실행 중인 애플리케이션에 추가 정보를 요청합니다.
- IBM Watson Assistant: 모바일 디바이스, 메시징 플랫폼, 실제 로봇 등에 챗봇 또는 가상 에이전트를 구축, 테스트 및 배포할 수 있습니다.
- Node.js: 확장 가능한 애플리케이션을 구축하도록 설계된 비동기 이벤트 기반 JavaScript런타임입니다.
Deploy to IBM Cloud버튼을 클릭한 후, create을 누르면 바로 5단계로 건너뛸 수 있습니다.
또는
이 설명서를 읽고 IBM Cloud의 컨테이너에서 실행시킵니다.
또는
1~5단계를 실행합니다:
watson-conversation-slots-intro를 로컬에 복제합니다. 터미널에서 다음을 실행합니다:
$ git clone https://github.com/ibm/watson-conversation-slots-intro
Assistant Intents, Entities, Dialog 노드를 업로드하기 위해 data/watson-pizzeria.json 파일을 사용하게 됩니다.
아래 서비스를 생성하고 이름을 wcsi-conversation-service로 설정합니다 :
IBM Cloud 서비스를 생성할 때 서비스 신임정보를 생성해야 합니다. 설정하신 지역(region)에 따라 IAM(Identify and Access Management) 또는 username/password 기반 신임정보 받을 수 있습니다.
먼저 watson-conversation-slots-intro/env.sample 파일을 참고해 watson-conversation-slots-intro/.env를 생성합니다.
- IBM Watson Assistant의 서비스 신임정보가 아래와 같이 사용자 이름과 패스워드 기반이라면, username, password, WorkSpace_id를 입력하고 IAM 신임정보 부분을 주석처리 합니다.
WORKSPACE_ID=<put workspace id here>
# Watson Assistant authentication using username/password authentication
CONVERSATION_USERNAME=<put assistant username here>
CONVERSATION_PASSWORD=<put assistant password here>
# Watson Assistant Authentication using IAM
#CONVERSATION_APIKEY=<put assistant IAM apikey here>
#CONVERSATION_URL=<put assistant url here>
- IBM Watson Assistant의 서비스 신임정보가 아래와 같이 IAM 기반일 경우, IAM apikey, url, workspace_id를 입력하고 사용자 이름/패스워드 부분을 주석처리 합니다.
WORKSPACE_ID=<put workspace id here>
# Watson Assistant authentication using username/password authentication
#CONVERSATION_USERNAME=<put assistant username here>
#CONVERSATION_PASSWORD=<put assistant password here>
# Watson Assistant Authentication using IAM
CONVERSATION_APIKEY=<put assistant IAM apikey here>
CONVERSATION_URL=<put assistant url here>
Watson Assistant 툴을 시작합니다. 오른쪽의 가져오기 아이콘을 누릅니다.
data/watson-pizzeria.json의 로컬버전을 찾아 가져오기를 클릭합니다. 새 워크스페이스의 콘텍스트 메뉴를 클릭하여 Workspace_ID를 찾아 View details를 누릅니다.
이 Workspace ID를 .env file에 WORKSPACE_ID로 넣습니다.
Deploy to IBM Cloud를 사용한 경우, 자동으로 설치됩니다.
$ npm install
$ npm start
Slots의 장점은 Watson Assistant Dialog에서 논리를 구현하는데 필요한 노드 수를 줄인다는 것에 있습니다. 다음은 이전의 방법을 사용한 대화입니다:
그리고 아래는 Slots를 사용한 대화입니다. 모든 논리가 하나의 노드에 배치되지요!
대화상자를 열면 다음을 확인할 수 있습니다:
각 slot은 pizza_size, pizza_type, pizza_topings등 챗봇에 넣어야할 필드를 나타냅니다. 필드가 표시되지 않으면 모든 연관변수($pizza_size, $pizza_type 등)가 입력될 때까지 사용자는 다시 위에서부터 시작하게 됩니다.
기능을 추가하려면 구성 아이콘 
을 클릭합니다.
이 slot이 채워지면 response를 추가할 수 있습니다. 로직은 토핑이 하나 추가될 때 사용됩니다.
또는 토핑이 하나 이상 추가된 경우 :
"토핑을 더 추가하시겠습니까?"라는 질문에 대한 예/아니오 대답을 제출하기위해 로직을 하나 더 추가합니다:
json을 바로 편집하기위해 동그라미 3개 
아이콘을 클릭합니다:
여기서 이 slot을 채우면 루프를 끝내도록 Context {"pizza_topings"}필드에 빈 값을 설정했습니다.
마지막으로 slot이 모두 채워지면 response를 추가합니다.
먼저 어레이가 size>0임을 감지하고 "pizza_topings"가 있는 경우를 살펴보겠습니다. 여기서는 먼저 선택사항인 "pizza_place"slot이 채워진 경우를 처리한 후, 그렇지 않은 경우를 처리합니다.
마지막으로 사용자가 프롬프트에 응답하지 않는 경우 핸들러를 추가합니다. "help"와 "reset"인텐트를 다루고 있습니다.
reset을 처리할 때 json을 직접 편집합니다. 다시 시작하려면 모든 필드를 null로 설정합니다.
이제 대화 예제와 이에 연관된 json을 살펴보겠습니다. 'Watson Pizzaria'가 실행되고 있는 상태에서 대화를 시작합니다. 챗봇에게 라지사이즈 피자를 주문하겠다고 말해봅니다:
'User Input'은 "input"{"text"} 필드를 표시할 뿐만 아니라 내부 상태를 트래킹하는데 주로 사용되는 "context"필드도 표시합니다. Watson Understands를 찾아 화면을 스크롤하셔서 intents를 찾아보세요 :
"주문"에 대한 인텐트가 감지되었습니다. "pizza_size" 엔티티가 슬롯에 채워졌습니다. 아직 "pizza_type"와 "pizza_toppings" slot이 남아있어 사용자에게 항목을 입력하라는 메시지가 뜨게 됩니다.
이제 모든 slot이 채워졌습니다.
만약 고객이 'Watson Pizzaria' 가게에서 피자를 먹고싶다고 말한다면 어떻게 될까요? "pizza_place"는 선택사항이라서 사용자에게 메시지가 표시되지 않고, 필수 slot이 채워지면 "피자 주문" 대화상자 노드를 종료하게 됩니다. 사용자는 먼저 선택사항인 slot을 채워야 합니다. reset을 입력해 다시 시작하고 "to eat there..."문구를 추가한 후 테스트합니다.
- 클라우드 파운드리
cf push를 이용한 배포는 :
FAILED Could not find service <Watson_service> to bind to <IBM_Cloud_application>
만약 서비스 이름이 wcsi-conversation-service라면 실행됩니다.
만약 cf push를 이용한다면 manifest.yml목록에 있는 서비스를 bind하려 할 것입니다.
이 작업을 수행하는 방법은 두 가지가 있습니다:
- manifest에 있는 이름과 일치하도록 IBM Cloud 서비스의 이름을 변경
- IBM Cloud 서비스의 이름과 일치하도록 manifest의 이름을 변경
NOTE:
Deploy to IBM Cloud버튼은 서비스를 올바른 이름으로 즉시 생성해 이 문제를 해결합니다.
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