🤖 금융 AI 챗봇을 Rasa로 구축하기: 실습 가이드 🌱

챗봇 및 지능형 가상 어시스턴트 시장은 2020년부터 2025년까지 연평균 성장률(CAGR) 22%로 성장하여 2025년에 약 140억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 다양한 유형의 챗봇이 있으며, 규칙 기반 봇, 검색 기반 봇, 대화형 AI 봇 등이 있습니다. 대화형 AI 봇은 가장 발전되어 있어 인간과 같은 대화를 할 수 있습니다. Rasa는 사용자 맞춤화 및 개별 사용자에 대한 반응성을 허용하는 오픈 소스 프레임워크입니다. Rasa는 기계 학습을 사용하여 사용자의 의도를 확인하고, 특정 세부 정보를 추출하고, 대화 흐름을 관리합니다. 이 튜토리얼에서는 Rasa를 사용하여 일반적인 은행 업무에 대한 지원을 제공할 수 있는 재정 AI 챗봇을 구축합니다. 튜토리얼에서는 Rasa 프로젝트 설정, 의도 정의, 대화 흐름 생성 및 응답 정의를 다룹니다. 또한, 계좌 잔고 및 대출 자격에 대한 질문에 답할 수 있는 재정 챗봇의 실제 세계 사례를 살펴보겠습니다. 마지막으로 Rasa와 함께 확장 및 더 고급 기능 탐색의 가능성을 논의합니다.