당신은 주제를 찾고 있습니까 “다이얼로그 플로우 – Dialogflow로 챗봇 만들기 – 선생님이 직접 만드는 AI 챗봇 설명“? 다음 카테고리의 웹사이트 ppa.maxfit.vn 에서 귀하의 모든 질문에 답변해 드립니다: https://ppa.maxfit.vn/blog/. 바로 아래에서 답을 찾을 수 있습니다. 작성자 M. School 이(가) 작성한 기사에는 조회수 3,421회 및 좋아요 34개 개의 좋아요가 있습니다.
다이얼로그 플로우 주제에 대한 동영상 보기
여기에서 이 주제에 대한 비디오를 시청하십시오. 주의 깊게 살펴보고 읽고 있는 내용에 대한 피드백을 제공하세요!
d여기에서 Dialogflow로 챗봇 만들기 – 선생님이 직접 만드는 AI 챗봇 설명 – 다이얼로그 플로우 주제에 대한 세부정보를 참조하세요
4-2. AI 챗봇 및 dialogflow를 활용한 영어 수업 시간 활동 소개하기 중 dialogflow 챗봇 빌드업하는 방법 안내
다이얼로그 플로우 주제에 대한 자세한 내용은 여기를 참조하세요.
[Dialogflow]1. 다이얼로그플로우(Dialogflow)란? : 네이버 블로그
다이얼로그 플로우를 사용하기 위해서 먼저 가입 or 로그인을 해줍니다. . 2. 가입을 완료한 후에 Create new agent를 클릭하여 챗봇을 만들기위한 …
Source: blog.naver.com
Date Published: 11/1/2022
View: 4804
다이얼로그 플로우(Dialog Flow) 개요 및 챗봇 개발 시작하기
다이얼로그 플로우(Dialog Flow)는 구글에서 개발한 챗봇 개발 플랫폼입니다. 우리가 인공지능(AI) 코어를 직접 개발하지 않아도 구글이 자체적으로 …
Source: ndb796.tistory.com
Date Published: 4/13/2021
View: 120
구글 다이얼로그 플로우(Dialog Flow)로 무료 챗봇 만들기
강의사진. 주제분류: 교육학 >교육일반 >교육공학. 강의학기: 2021년 1학기. 조회수: 1,393. 구글 다이얼로그 플로우(Dialog Flow)로 무료 챗봇 만들기 …
Source: www.kocw.net
Date Published: 6/20/2022
View: 4736
구글 챗봇, 다이얼로그 플로우 (dialogFlow)로 챗봇 만들어 보기
제가 만들어볼 챗봇은 구글에서 제공하는 다이얼로그 플로우라는 AI 플랫폼을 활용한 챗봇입니다. 아직까지 네이버 톡톡과 비교했을 때 장단점은 …
Source: lookingfor.tistory.com
Date Published: 1/21/2021
View: 4128
[DialogFlow] 다이얼로그 플로우로 주문 챗봇 만들기 – 1 (의도 …
이는 다이얼로그 플로우의 Entity(개체)입니다. 자연어를 분석하려면 단어를 분류해야 하는데 개체는 여기서 단어에 해당됩니다. 피자 주문의 경우 피자의 …
Source: geundung.dev
Date Published: 4/6/2022
View: 4068
[GCP]Dialogflow 를 이용한 간단 챗봇 만들기 – Medium
[DialogFlow] 다이얼로그 플로우로 주문 챗봇 만들기 http://codevkr.tistory.com/74. Dialogflow 활용을 통한 챗봇의 구성과 소통의 이해Source: medium.com
Date Published: 3/29/2022
View: 4851
주제와 관련된 이미지 다이얼로그 플로우
주제와 관련된 더 많은 사진을 참조하십시오 Dialogflow로 챗봇 만들기 – 선생님이 직접 만드는 AI 챗봇 설명. 댓글에서 더 많은 관련 이미지를 보거나 필요한 경우 더 많은 관련 기사를 볼 수 있습니다.
주제에 대한 기사 평가 다이얼로그 플로우
- Author: M. School
- Views: 조회수 3,421회
- Likes: 좋아요 34개
- Date Published: 2021. 6. 16.
- Video Url link: https://www.youtube.com/watch?v=dUdflJM00JE
[Dialogflow]1. 다이얼로그플로우(Dialogflow)란?
DialogFlow [Dialogflow]1. 다이얼로그플로우(Dialogflow)란? HAM ・ URL 복사 본문 기타 기능 공유하기 신고하기 DialogFlow란? – 구글에서 개발한 챗봇 개발 플랫폼 → 대화식 사용자 인터페이스를 모아일 앱, 웹 애플리케이션, 기기 ,봇 등에 쉽게 설계하고 통합할 수 있는 자연어 이해 플랫폼 – 코딩을 잘 하지 못하는 사람도 쉽게 챗봇을 만들 수 있다는 장점을 가지고 있다. https://dialogflow.cloud.google.com/#/login Dialogflow dialogflow.cloud.google.com 1. 위의 링크를 통해서 들어가면 아래와 같은 화면이 나옵니다. 다이얼로그 플로우를 사용하기 위해서 먼저 가입 or 로그인 을 해줍니다. 2. 가입을 완료한 후에 Create new agent를 클릭 하여 챗봇을 만들기위한 agent를 생성합니다. 3. 생성할 Agent의 이름을 정해서 Agent name에 입력을 해줍니다. 여기서 Agent를 생성할때 유의할 점은 숫자를 표시한 1번은 반드시 Global로 설정한다음 2번에서 Korean으로 설정을 해주어야 챗봇 생성시 한글을 제대로 인식을 합니다. 3번은 korea가 따로 없기 때문에 Tokyo로 설정을 해주고 마지막으로 CREATE를 눌러 Agent를 생성 합니다. 4. Agent가 생성이 되하면 아래처럼 메인 화면이 나타납니다. 노란색으로 표시한 두개의 intent는 agent 생성시에 기본적으로 존재하는 인텐트들입니다. – Default Fallback Intent – Default Welcome Intent 5. 기본적으로 생성되어있는 인텐트 중 하나인 default Welcome Intent를 이용해서 챗봇을 테스트 해 봅시다. default Welcom Intent는 아래의 사진에서 볼 수 있는 것처럼 기본적인 환영 인사말들로 이루어져있습니다. 오른쪽에 챗봇을 테스트해 볼 수 있는 곳에서 간단한 인사말을 입력해서 테스트를 해봤습니다. ‘안녕’을 입력했더니 챗봇이 인식을 하고 ‘안녕하세요!’라는 인사말을 출력하는 것을 볼 수 있습니다. 이런식으로 인텐트를 추가적으로 더 생성하여 Dialog Flow를 활용한 챗봇 만들기 프로젝트를 시작해 보겠습니다!! 인쇄
구글 챗봇, 다이얼로그 플로우 (dialogFlow)로 챗봇 만들어 보기
반응형
챗봇 – ChatBot
어렵다면 어렵고 쉽다면 쉬운 게 챗봇이라고 생각합니다. 단순히 동작만 하는 챗봇은 네이버나 구글에서 제공하는 API를 사용하여 구현할 수 있지만, 원하는 태스크를 제대로 수행하는 챗봇을 원할 경우 시나리오부터 시작해서 많은 작업이 필요합니다. 저도 챗봇을 만들어보는 건 이번이 처음이라 한 단계씩 정리해가면서 만들어볼 예정이라 블로그에도 글로 남기기로 결정했습니다.
제가 만들어볼 챗봇은 구글에서 제공하는 다이얼로그 플로우라는 AI 플랫폼을 활용한 챗봇입니다. 아직까지 네이버 톡톡과 비교했을 때 장단점은 정확히 모르겠지만, 가장 대중적이라 레퍼런스가 많아서 선택했습니다. 구글 챗봇을 완성시키고 나서 네이버 챗봇도 사용할 예정이긴 합니다ㅎㅎ
01 계정 만들기
우선 구글 다이얼로그 플로우 사이트에서 계정을 만들어야 합니다. 구글 계정이 있다면 1초 만에 생성 가능합니다.
사이트 주소 > https://dialogflow.com/
02 새로운 챗봇 생성
로그인 후 화면 우측 하단에 파란색 버튼을 눌러 새로운 에이전트를 생성합니다.
생성 화면에서 CREATE 옆에 자신의 챗봇 이름을 입력합니다.
아래에서는 기준 언어와 시간대를 지정합니다.
입력을 완료하였다면 CREATE 버튼을 누르고 기다립니다.
03 챗봇 설정
챗봇이 생성되면 아래와 같은 화면으로 넘어갑니다.
화면에 보이는 두 개의 항목은 둘 다 Intent로 해석하면 의도가 되겠습니다.
첫 번째는 대화하다가 대화가 이해 안 될 경우, 두 번째는 대화 시작 시 나타나는 (인사) 문구입니다.
04 챗봇 훈련시키기
새로운 Intent를 추가해 보겠습니다. 추가할 ‘의도’는 문의 접수 기능입니다.
우선 화면 상단에 ‘CREATE INTENT’를 클릭하고 그다음 나오는 화면에서 이름을 입력합니다.
이제부터가 챗봇 노가다의 시작입니다.
지금부터 해야 될 작업이 챗봇으로 들어올 문구를 미리 입력하는 작업입니다. 일명 ‘Training Phrases’.
회사에서 챗봇을 만드는 거면 미리 시나리오를 작성하고 필요하다면 번역 작업도 미리 해야겠죠?
저는 개인적으로 만드는 거라 간단하게 몇 가지 상황에서 동작하는 챗봇을 만들겠습니다.
Training Phrases 항목 아래쪽에 add training phrases를 클릭합니다.
이제 챗봇 대화로 예상되는 문구들을 입력해야 합니다.
사용자가 입력할 것으로 예상되는 문구를 쌍따움표 옆에 입력한 뒤 엔터키를 누르면 추가됩니다.
SAVE를 클릭해야 최종적으로 저장되니 입력을 완료했다면 SAVE를 반드시 클릭합니다.
이제 해야 될 작업은 개체 추가입니다.
예를 들어 날짜, 요일, 국가 명, 통화 등등은 이미 개체로 등록이 되어 있기 때문에 인식이 가능하지만,
고객센터나, 회사 명, 제품 명 등은 인식이 안되기 때문에 개체로 직접 등록해야 됩니다.
등록하는 방법은 추가할 단어를 마우스 드레그나 더블 클릭하면 뜨는 레이어에서 ‘Create new’ 버튼으로 하면 됩니다.
이때 Phrases를 저장하지 않으면 날아가기 때문에 반드시 상단에 SAVE 버튼을 클릭하고 개체를 생성해야 됩니다.
이제 새로 뜨는 화면에서 신규 개체 명을 입력해줍니다.
저는 ‘고객센터’와 관련된 단어들을 개체로 추가할 예정입니다.
예상되는 단어들은 ‘고객센터, 비즈니스 정보, 고객문의’ 정도가 될 것 같습니다.
이 단어들을 하나의 개체로 인식시킬 예정이며, 개체 명은 ‘CUSTOMER_CENTER’로 하겠습니다.
예상되는 세 가지 키워드를 add row로 추가하였고
각각의 키워드에 대해 유사어를 의미하는 synonym도 등록했습니다.
SAVE를 하고 다시 Intent 화면으로 돌아가서 개체를 지정해 줍니다.
지정이 완료되면 아래와 같이 주황색 음영이 생깁니다.
이제부터는 새로운 Phrase를 등록했을 때 객체가 포함되어 있으면 자동으로 음영이 들어옵니다.
개체 추가 작업은 반대로 진행해도 괜찮습니다.
먼저 개체를 등록하고 Training Phrases를 등록해도 상관없습니다.
05 챗봇 행동, 필수 값 등록하기
이제 스크롤을 내려서 ‘Action and parameters’를 등록할 차례입니다.
이 기능은 챗봇 대화에 필요한 필수 파라미터와 정보를 등록하는 곳입니다.
예를 들면 사용자가 ‘연락처 알려 주세요’라고 입력하면,
챗봇이 응답으로 ‘어떤 연락처요?’라고 액션을 취할 수 있게 설정하는 기능입니다.
이 기능을 활성화시키기 위해서는 아래 이미지에서 보이는 REQUIRED를 클릭합니다.
클릭하면 사용자가 필수 값을 입력하지 않았을 때 대화에 노출시킬 문구를 입력할 수 있습니다.
우측에 Define prompts..를 클릭하면 문구를 입력할 수 있습니다. 입력을 완료 후 SAVE 해줍니다.
프롬프트 창에는 아래와 같이 질문을 등록할 수 있습니다.
입력 후 저장을 누르면, 유저가 ‘연락처를 알려주세요’라고 입력하면
챗봇은 아래 두 문장 중 하나를 랜덤으로 선택해서 답변하게 됩니다.
필수 값을 지정했기 때문에 이제부터는 사용자가 연락처의 주체를 입력하지 않으면 챗봇은 계속 질의를 하게 됩니다.
그리고 사용자가 연락처의 주체를 앞서 등록한 고객센터, 비즈니스 정보, 고객문의 중 하나를 입력하면
@CUSTOMER_CENTER에 해당 파라미터가 저장되고 챗봇은 필수 값을 입력한 것으로 인식하고 넘어갑니다.
06 챗봇 응답 등록
이제 필수 값을 받은 뒤 다음 단계에서 챗봇이 응답하는 부분을 등록해보겠습니다.
응답을 등록하는 화면은 ‘Response’ 입니다.
ADD Response를 누르면 아래와 같이 등록 화면이 나오는데
마찬가지로 여러 개의 문장을 등록할 경우 랜덤으로 챗봇이 골라 응답합니다.
만약 사용자가 입력한 파라미터를 응답에 포함시키고 싶다면 ‘$’을 입력한 뒤 파라미터를 선택하면 됩니다.
저는 위에서 @CUSTOMER_CENTER를 입력받았기 때문에 응답 문장에도 포함시키겠습니다.
* 추가한 응답 문장 *
이제 아주 기본적인 챗봇은 등록이 완료되었습니다.
07 챗봇 테스트
쳇봇 테스트는 페이지 우측에 회색 음영 박스에 입력하면 가능합니다.
‘연락처 알려줘’라고 입력하니 챗봇이 ‘누구의 연락처를 알려드릴까요??’라고 정상적으로 응답했습니다.
일단 초간단 챗봇 생성은 성공했습니다~!
이제 챗봇 대화에 필수 파라미터를 포함해서 질의를 날려보겠습니다.
‘고객센터’라는 필수 요청 파라미터를 추가하니 챗봇이 질문을 인식하여 응답을 합니다.
챗봇은 필수 파라미터가 입력될 때까지 대화를 진행시키지 않고 입력하길 요청합니다.
만약 필수 파라미터가 여러 개일 경우 모두 입력이 될 때까지 진행되지 않겠죠?
이렇게 챗봇 초안은 완성이 되었습니다.
다음 단계에서는 채팅창을 별도로 지정하여 구글 다이얼로그와 연동시켜보겠습니다.
그럼 챗봇 만들어보기 포스트는 이것으로 마치도록 하겠습니다.
감사합니다.
반응형
[DialogFlow] 다이얼로그 플로우로 주문 챗봇 만들기 – 1 (의도, 개체)
반응형
안녕하세요
이번 포스팅에서는 구글의 DialogFlow (이전 API.ai)를 이용하여
주문 챗봇을 만들어보도록 하겠습니다!
챗봇이라고 하면 사람과 대화를 주고받고 유저가 의도한 요청대로 결과를 전달해주는 역할을 합니다.
챗봇 구현에서 가장 어려운것은 역시 대화인데요
큰 비중을 가지고 있는것이 자연어 처리입니다.
쉽게 구현할 수 없고 매우 어렵기 때문에 챗봇 개발에 큰 어려움이 있습니다.
하지만, 구글의 DialogFlow가 우리의 어려움을 해결해 줄 수 있습니다!
DialogFlow는 구글의 인공지능 플랫폼입니다.
누구나 쉽게 사람과 대화할 수 있는 챗봇을 만들 수 있습니다.
이번 포스팅에서는 간단한 주문을 받는 챗봇을 만들어 볼 예정입니다!
놀랄만큼 쉽고 간편하기 때문에 본 포스팅을 본 후 여러분들이 원하는 챗봇도 만들 수 있습니다.
본격적으로 시작하기에 앞서 본 포스팅에서는 아래와 같이 2가지에 대해 설명하고 실습을 진행합니다.
Intent
Entity
[다이얼로그 플로우]https://dialogflow.com
위 페이지로 접속하여 구글로 로그인합니다.
SIGN UP FOR FREE 를 누르거나 우측상단의 GO TO CONSOLE을 누른 후 구글 계정으로 로그인하시면 바로 사용 가능합니다.
로그인 후 콘솔로 진입합니다.
좌측 리스트나 중앙에 있는 버튼을 통해 새 에이전트를 생성합니다.
에이전트는 챗봇이라고 생각하시면 됩니다.
우리는 새 챗봇을 생성했습니다!
챗봇의 이름과 기본 언어를 선택해줍니다.
한국어를 선택해준 후 위의 CREATE 버튼을 눌러줍니다.
잠시 후 생성이 완료되면 아래와 같은 화면으로 이동합니다.
좌측 리스트를 보면 Intent, Entity.. 등이 있는데요
본 포스팅에서는 Intent와 Entity에 대해 설명합니다.
먼저 인텐트(Intent)에 대해 이해하기 쉽게 설명해드리자면
인텐트는 의도 입니다.
사용자와 챗봇간을 연결해주는 역할을 한다고 보시면 됩니다.
생성 직후 기본 인텐트가 2개 있습니다.
Default Fallback Intent
Default Welcome Intent
Fallback 인텐트는 챗봇이 사용자와 대화하는 도중 대화 내용을 이해 할 수 없는 경우 사용됩니다.
(예: 무슨말인지 모르겠어요)
Welcome Intent는 다른 플랫폼에서 챗봇과 대화를 시작할 때 처음 1회 사용됩니다.
(예: 반갑습니다)
우리는 주문 챗봇을 만들것이기 때문에 주문을 받는 인텐트를 하나 생성해봅시다.
좌측 + 모양을 눌러 새 인텐트를 생성합니다.
상단에 인텐트 명을 적어주세요!
인텐트에는
Context, Event, Training phrase, Action and Parameter, Response, fulfillment
총 6개의 항목이 있는데 본 포스팅에서는 색깔로 강조한 부분에 대해서만 알아봅니다!
첫 번째로 Training phrases를 추가해줍니다.
위와 같이 사람들이 피자 주문에 입력할만한 문장을 여러개 입력해줍니다.
챗봇이 우리가 작성한 문장을 학습하여 나중에 우리가 입력한 비슷한 문장을 이해할 수 있습니다.
숫자 4와 2에 노란색으로 강조되어있는데
이는 다이얼로그 플로우의 Entity(개체)입니다.
자연어를 분석하려면 단어를 분류해야 하는데 개체는 여기서 단어에 해당됩니다.
피자 주문의 경우 피자의 종류가 개체에 해당됩니다.
다이얼로그 플로우는 기본적인 개체가 있는데 주로 숫자, 날짜, 시간, 위치 등
일상생활에서 자주 사용할만한 개체를 가져와서 사용할 수 있습니다.
피자 종류의 경우 우리가 직접 개체에 추가해야합니다.
개체로 생성하고 싶은 단어를 드래그합니다.
(그 전에 인텐트를 저장해주세요!!!)
우리는 피자 종류를 개체로 만들어야 하기 때문에 피자 종류를 드래그했습니다.
드래그하면 존재하는 개체(엔티티)들이 나옵니다.
하지만 모두 기본 제공 개체이므로 우리가 원하는 피자 종류 개체를 생성해봅시다.
아래 +Create new 버튼을 눌러줍니다.
(인텐트 저장 후 버튼을 눌러주세요! 그냥 개체를 생성하러가면 저장되지않은 내용이 지워집니다)
개체의 이름을 정해줍니다.
저는 PIZZA_NAME으로 지정했습니다.
그리고 피자 종류를 여러개 추가해주세요!
Reference value와 Synonym 두가지 항목에 입력칸이 있는데
레퍼런스에는 피자종류의 기본 이름을 작성해주시면 되구요
Synonym에는 해당 피자 종류의 동의어 (동일한 의미를 가지는 단어)를 추가해주시면 됩니다.
추가할만한 동의어가 없으면 안적어도 됩니다.
모두 작성했으면 SAVE 버튼을 눌러줍니다.
다시 아까 만들던 인텐트로 이동해봅시다.
야채피자를 드래그하면 아까 만들었던 PIZZA_NAME 개체가 보입니다.
피자종류 개체를 눌러서 해당 “야채피자”가 개체라는것을 알려줍시다.
위와같이 피자 종류를 개체로 지정해줍니다.
본 블로그에서는 먼저 인텐트를 생성하면서 개체를 추가한 후 드래그하여 직접 개체로 인식시켜줬지만,
개체를 먼저 만들고 인텐트를 생성하며 문장을 입력하면 “야채피자”를 직접 인식시키지 않아도
다이얼로그 플로우가 자동으로 인식해줍니다.
트레이닝 문장은 간단하게 작성하고, 아래의 Action and parameters 를 추가해줍니다.
자동으로 우리의 개체가 추가됩니다.
좌측에 REQUIRED에 체크해주세요!
초록색으로 표시한 VALUE는 변수와 같습니다.
사용자가 입력한 문장에 올바른 개체가 있을 경우 위 VALUE에 저장됩니다.
(예)
유저: 치즈피자 주문
$PIZZA_NAME = 치즈피자
필수란에 체크를 하게 되면 사용자가 챗봇과 대화 할 때 피자종류, 숫자(갯수)를 무조건 입력받습니다.
입력은 사용자가 하는데 어떻게 입력받을까요?
우측에 있는 PROMPTS 질문을 다시 하며 사용자에게 필수 개체 데이터를 요구합니다.
PROMPTS를 추가해줍니다.
이런식으로 필수 개체값을 받기 위해 질문할 문장을 적어줍니다.
REQUIRED에 체크가 되어있지 않으면 해당 개체가 없어도 대화는 쭉 진행됩니다.
REQUIRED에 체크되어있으면 해당 개체를 받을 때 까지
PROMPTS에 추가한 질문을 계속 합니다.
이제 마지막으로 Responses 입니다.
유저와 대회를 나누고 결과를 유저에게 전달하는 부분이죠
응답 메시지도 여러개 추가할 수 있습니다.
여러개의 메시지가 있다면 랜덤으로 유저에게 전달됩니다!
파란 네모로 표시한 부분을 확인해보시면 $PIZZA_NAME과 $number 부분이 보입니다.
응답에서 개체를 담고있던 VALUE 이름을 사용할 수 있습니다!
VALUE 이름은 실제로 사용자에게 전달 될 시 저장된 데이터로 치환됩니다.
예)
$PIZZA_NAME = 치즈피자
$number = 4
결과: 네, 치즈피자로 4판 주문하겠습니다!
기본적인 부분은 모두 마쳤습니다!
이제 챗봇과 대화를 해봅시다!
우측 상단에 Try it now 부분에 원하는 메시지를 입력해보세요!
저는 피자를 주문해보겠습니다.
아까 학습시켰던 문장과 동일하지 않은 문장임에도 챗봇이 무슨 의도인지 알아냈습니다.
우리가 만들었던 인텐트(의도)가 피자 주문을 받도록 데이터를 학습시켰기 때문에 우리가 만든 인텐트가 사용된 모습입니다.
하지만 우리의 인텐트는 필수 개체값으로 피자 종류와 갯수를 입력받도록 구현되어있기 때문에
PROMPTS에 추가한 질문이 출력됩니다.
치즈피자로 해달라고 챗봇에게 요구하자
아래 ACTION 부분에 있는 PIZZA_NAME의 VALUE가 치즈피자로 정확하게 들어갔습니다.
PIZZA_NAME 개체(엔티티)에 추가된 다른 피자 종류로 문장을 보내도 바로 인식합니다.
만약 모르는 피자 종류일 경우 피자 종류를 다시 물어봅니다.
PIZZA_NAME에 데이터가 들어갔습니다.
이제 마지막으로 피자를 몇 판 주문할지 채팅해봅시다.
5판 주문한다고 챗봇에게 전달하니
number 값에 5가 들어가고
RESPONSE의 응답 메시지가 정상적으로 출력되었습니다!
이처럼 간단한 문장을 학습시기고 원하는 개체를 추가만 한다면 다이얼로그 플로우에서 자연어를 처리하고 분석하여
결과를 전달해줍니다.
위와같이 피자 종류와 갯수를 한꺼번에 입력해도 정확하게 인식합니다.
이번 포스팅에서는 간단한 주문 챗봇을 만들어보았습니다.
이렇게 만든 챗봇을 페이스북 메신저, 텔레그램 등 다양한 플랫폼에 연동할 수 있습니다.
또한 서버에서도 연동이 가능하기 때문에 카카오톡 챗봇 등에서도 쉽게 사용할 수 있습니다!
감사합니다.
반응형
키워드에 대한 정보 다이얼로그 플로우
다음은 Bing에서 다이얼로그 플로우 주제에 대한 검색 결과입니다. 필요한 경우 더 읽을 수 있습니다.
이 기사는 인터넷의 다양한 출처에서 편집되었습니다. 이 기사가 유용했기를 바랍니다. 이 기사가 유용하다고 생각되면 공유하십시오. 매우 감사합니다!
사람들이 주제에 대해 자주 검색하는 키워드 Dialogflow로 챗봇 만들기 – 선생님이 직접 만드는 AI 챗봇 설명
- 동영상
- 공유
- 카메라폰
- 동영상폰
- 무료
- 올리기
Dialogflow로 #챗봇 #만들기 #- #선생님이 #직접 #만드는 #AI #챗봇 #설명
YouTube에서 다이얼로그 플로우 주제의 다른 동영상 보기
주제에 대한 기사를 시청해 주셔서 감사합니다 Dialogflow로 챗봇 만들기 – 선생님이 직접 만드는 AI 챗봇 설명 | 다이얼로그 플로우, 이 기사가 유용하다고 생각되면 공유하십시오, 매우 감사합니다.