본 서비스는 인간이 가장 이해하기 쉬운 '대화'라는 형태의 서비스인 챗봇을 활용하여 많은 사람이 사용하는 메신저 앱에서 직접 검색하지 않아도 대화를 통해 강릉 지역의 맛집을 추천한다.
-SW
- 사용자와 대화를 할 수 있는 챗봇 모델을 구현
- 사용자가 입력한 발화의 의도(Intent)와 개체(Entity) 인식 후, 사용자가 원하는 답변 파악
- Back-end 영역에서 답변을 가져와 DialogFlow에서 Line으로 전달하여 Chat bot 서비스를 구현
- 사용자에게 내비게이션 역할을 하여 쉽게 챗봇 사용 가능
- 강릉 관련 키워드를 통한 연결이나 webUrl로의 연결의 이동 유도
- 필요한 데이터나 연결 Url을 Back-End 영역에서 처리해 전달
- 사용자가 원하는 맛집을 DialogFlow의 장소, 메뉴 Entity를 통해 맛집의 종류를 파악
- 크롤링과 Naver Open API를 활용하여 쌓은 Data base를 이용하여 사용자에게 추천
- 식당 이미지, 별점, 가격대, 영업시간을 제공
- 사용자에게 식당을 추천해줬을 때 버튼 형식으로 다양한 부자 정보 제공
- 메뉴, 네이버 지도, 식당 전화번호, 주변 관광 명소에 대한 부가 정보
- 추가 예정
■ DialogFlow : Google Machine Learning Engine을 통한 자연어 기반의 사용자 발화 처리
■ Flask : Back-End 영역에서 Dialogflow와 DataBase 통신
■ Naver Open Api : 메뉴별 강릉 맛집 정보 취합
■ Python & Selenium : 취합한 맛집 정보들의 추가 정보(가격, 영업시간 등)의 크롤링
■ MongoDB : 강릉 맛집 정보 저장을 위한 Database
■ AWS(Amazon Web Server) : 클라우드 서버를 활용한 유저와 관리자의 사용성 증가 및 유지보수 배포 효율 증가
| 멘토 | 역할 | Contact |
|---|---|---|
| 서지훈 | 온라인 미팅과 주기적인 TColla, KakaoTalk을 통한 피드백 및 이슈 해결 | - |
| 멘티 | 역할 | Contact |
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| 권기호 | 프로젝트 관리 총괄 및 정기회의 일정 수립, 요구사항 정의 및 시스템 설계, DialogFlow Intent 학습, Back-End 개발, AWS 서버 구축 | Github, Blog, Email |
| 남주연 | 프로젝트 방향성 설정, Database 구축과 DialogFlow Entity 설정 | Github |
| 이성호 | 프로젝트 방향성 설정, Dialogflow Intent 학습, Front-End 개발과 디버깅 및 Database 관련 추천 시스템 정립 | Github |