다음 연동 방법 알아보기:

챗봇 솔루션 연동

1. DeepBrian AI Chat

2. IBM Watson

3. Google Dialogflow

4. Webhook

STT 연동

1. Microsoft Azure STT

1. Deepbrain AI 챗봇은 어떻게 등록하나요?

Deepbrain AI Chat에서 챗봇을 생성한 뒤, 프로젝트와 연결하세요.

웹사이트에 로그인하거나 회원가입합니다.

챗봇 목록에서 챗봇을 선택하거나, ‘New chatbot’ 버튼을 클릭하여 새로 생성합니다.

좌측 상단의 설정 아이콘을 클릭하여 챗봇 ID를 확인합니다.

botId를 복사하여 AI Human 프로젝트에 붙여넣습니다.

2. IBM Watson 챗봇은 어떻게 등록하나요?

서드파티 챗봇

IBM Watson Assistant

IBM Cloud resources 목록 페이지로 이동합니다.
Watson Assistant를 검색한 뒤 **‘View full details’**를 클릭합니다.

이 페이지에서 API key와 service URL을 복사하여 붙여넣을 수 있습니다.
*‘Launch Watson Assistant’**를 클릭하여 Assistant ID를 확인합니다.

왼쪽 메뉴에서 **‘Assistant Settings’**를 클릭합니다.

Assistant ID를 복사하여 붙여넣습니다.

3. Google Dialogflow 챗봇은 어떻게 등록하나요?

Google Dialogflow

Dialogflow 챗봇을 생성하고 Google Cloud console에 접속합니다.
작업 중인 프로젝트를 확인한 뒤, ‘IAM & Admin’ 메뉴를 클릭합니다.

‘Service Accounts’ 탭으로 이동한 뒤 ‘Create Service Account’ 버튼을 클릭합니다.

고유한 service account id 값을 입력하고, Dialogflow API admin 역할(role)을 선택합니다.

Private key 파일을 다운로드하려면 **‘Manage keys’ > ‘Add Key’ > ‘Create new key’**를 클릭하고, 키 타입을 JSON으로 선택합니다.
이 JSON 키 파일을 AI Human 프로젝트에 업로드합니다.

4. Webhook

자체 웹훅 서버를 연결하여 챗봇 시나리오를 처리할 수 있습니다.

유형(Type)

Type은 요청 및 응답 바디의 유형을 지정합니다.

Text 타입

요청(Request)

Hello.

응답(Response)

Hello.

JSON 타입

요청(Request)

{ text: 'hello' }

응답(Response)

{ "text": "hello.", "languages": { "ko": "hello." }, "image": { "url": "<https://d2s5oxcf7msaxg.cloudfront.net/projects/default/logo.svg>", "displayname": "cities and locations.png" }, "buttons": [], "contentTitle": "Cities and Locations"}

연결 방식(Connection Type)

Connection Type은 웹훅 서버가 AI Human 서비스와 통신하는 방식을 지정합니다. REST API 또는 Websocket 중 하나를 사용할 수 있습니다.

URL

URL은 웹훅 서버의 URL을 지정합니다.

샘플 서버 코드(Sample Server Code)

아래는 요청/응답 바디 타입이 Text, 연결 방식이 Websocket인 웹훅 서버의 샘플 코드입니다.

const app = require('express')()const server = require('http').createServer(app)const io = require('socket.io')(server)const cors = require('cors')const port = 3000 const result = { "text": "hello.", "languages": { "ko": "hello." }, "image": { "url": "<https://d2s5oxcf7msaxg.cloudfront.net/projects/default/logo.svg>", "displayname": "sample.png" }, "buttons": [], "contentTitle": "Cities and Locations"}; const resultText = "hello." app.use(cors())app.post('/rest/text', function (req, res) { res.send(resultText)})app.post('/rest/json', function (req, res) { res.json(result)})io.on('connection', (socket) => { socket.on("send", (json) => { socket.emit("message", result) })});server.listen(port, function () { console.log('server listening on port ' + port)})