Summary
Python 개발자는이 패턴을 사용하여 쇼핑 카트, 컨텍스트 저장소 및 사용자 지정 인벤토리 검색과 같은 기능을 챗봇에 추가하는 방법을 배울 수 있습니다. 이 패턴을 완료하면 Watson Assistant, Cloudant NoSQL 데이터베이스, Watson Discovery 및 Slack 그룹을 사용하여 챗봇 대화 상자를 작성하는 방법을 이해할 수 있습니다.
Description
챗봇은 유통 산업에서 최근 화제가 되고 있는 주제이지만 지금까지 대부분 고객을 위한 하나의 참신한 경험 정도에 지나지 않았습니다. 이 개발 과정은 진취적인 Python 개발자에게 유통 업계에서 사용될 수 있는 대화형 기반의 쇼핑 카트, 사용자 컨텍스트 저장 및 맞춤형 재고 검색 등의 기능에 대해 설명하고 있습니다.
Flow
- 사용자가 슬랙봇과 채팅을 합니다.
- 슬랙봇이 Watson Coversation 서비스를 이용해 사용자가 제품을 검색하고 장바구니에 추가하거나 삭제하도록 합니다.
- 사용자가 장바구니에 추가하거나 삭제할 품목 목록을 Watson Discovery 서비스가 제공합니다.
- 사용자와 장바구니 데이터가 데이터베이스에 저장됩니다.
Instructions
챗봇을 만들기 위해서는 아래의 단계를 따르세요.:
- 저장소 복제
- IBM Cloud 서비스 작성
- IBM Cloud 신임 정보를 .env에 추가
- Watson Assistant 구성
- Watson Discovery 구성
- Slack 구성
- 애플리케이션 실행