강릉 맛집 추천 챗봇 '릉이'

프로젝트 소개

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.

주요 기능

사용자 대화 모델 Chatbot

1. 사용자와 대화를 할 수 있는 챗봇 모델을 구현
2. 사용자가 입력한 발화의 의도(Intent)와 개체(Entity) 인식 후, 사용자가 원하는 답변 파악
3. Back-end 영역에서 답변을 가져와 DialogFlow에서 Line으로 전달하여 Chat bot 서비스 구현

바로 연결 버트

1. 사용자에게 내비게이션 역할을 하여 쉽게 챗봇 사용 가능
2. 강릉 관련 키워드를 통한 연결이나 webUrl로의 연결의 이동 유도
3. 필요한 데이터나 연결 Url을 Back-End 영역에서 처리해 전달

맛집 추천 서비스

1. 사용자가 원하는 맛집을 DialogFlow의 장소, 메뉴 Entity를 통해 맛집의 종류를 파악
2. 크롤링과 Naver Open API를 활용하여 쌓은 Data base를 이용하여 사용자에게 추천
3. 식당 이미지, 별점, 가격대, 영업시간을 제공

부가 정보

1. 사용자에게 식당을 추천해줬을 때 버튼 형식으로 다양한 부자 정보 제공
2. 메뉴, 네이버 지도, 식당 전화번호, 주변 관광 명소에 대한 부가 정보

'릉이' 추천 맛집

추가 예정

구성도

주요 기술

• 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 저장을 위한 Database
• AWS(Amazon Web Service): 클라우드 서버를 활용한 유저와 관리자의 사용성 증가 및 유지보수 배포 효율 증가

역할 분담

멘티	역할
권기호	프로젝트 관리 총괄 및 정기회의 일정 수립, DialogFlow Intent 학습, Back-End 개발, AWS 서버 구축
남주연	프로젝트 방향성 설정, Database 구축과 DialogFlow Entity 설정
이성호	프로젝트 방향성 설정, Dialogflow Intent 학습, Front-End 개발과 디버깅 및 Database 관련 추천 시스템 정립

Github

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