챗봇으로 만드는 대화형 커머스

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

flow

  1. 사용자가 슬랙봇과 채팅을 합니다.
  2. 슬랙봇이 Watson Coversation 서비스를 이용해 사용자가 제품을 검색하고 장바구니에 추가하거나 삭제하도록 합니다.
  3. 사용자가 장바구니에 추가하거나 삭제할 품목 목록을 Watson Discovery 서비스가 제공합니다.
  4. 사용자와 장바구니 데이터가 데이터베이스에 저장됩니다.

Instructions

챗봇을 만들기 위해서는 아래의 단계를 따르세요.:

  1. 저장소 복제
  2. IBM Cloud 서비스 작성
  3. IBM Cloud 신임 정보를 .env에 추가
  4. Watson Assistant 구성
  5. Watson Discovery 구성
  6. Slack 구성
  7. 애플리케이션 실행