설치와 첫 어시스턴트

설치와 첫 어시스턴트

Rasa를 시작하는 첫 단계는 오픈소스 패키지를 설치하고, 첫 어시스턴트를 만들어 보는 거예요. 파이썬 환경에서 rasa 패키지를 설치하고 명령줄로 초기화·학습·대화까지 진행할 수 있어요.

출처: https://rasa.com/docs/rasa/

설치하기

Rasa Open Source는 pip으로 설치해요. 파이썬 의존성 충돌을 피하려면 가상환경을 쓰는 걸 권장해요.

pip install rasa

설치 후 rasa 명령어가 사용 가능해져요. 버전을 확인하고 싶다면 이렇게요.

rasa --version

프로젝트 초기화

새 프로젝트를 만들면 Rasa가 기본 디렉터리 구조와 샘플 데이터를 생성해 줘요.

rasa init

rasa init을 실행하면 구조가 만들어지는데, 핵심 파일은 이렇고요.

• domain.yml: 어시스턴트가 이해하고 발화할 수 있는 인텐트·엔티티·슬롯·응답을 정의해요.
• config.yml: NLU와 대화 관리 파이프라인 설정.
• data/nlu.yml: 학습용 예시 문장(NLU 데이터).
• data/rules.yml: 고정 대화 패턴 규칙.
• actions/: 커스텀 액션 파이썬 코드.

학습하고 대화하기

샘플 데이터가 준비되면 모델을 학습하고, 터미널에서 바로 대화해 볼 수 있어요.

rasa train
rasa shell

rasa train이 모델을 만들고, rasa shell이 터미널 대화 인터페이스를 열어요. 여기서 말을 걸어 보면 어시스턴트가 인텐트를 파악하고 정해진 응답을 하는 흐름을 확인할 수 있어요.

프로젝트를 어떻게 발전시키나요

처음에는 샘플 데이터로 시작하지만, 실제 서비스로 가려면 nlu.yml에 예시 문장을 계속 추가하고, actions/에 비즈니스 로직을 구현하고, domain.yml로 응답을 다듬는 식으로 키워 나가요. 이런 흐름은 다음 페이지에서 더 자세히 다뤄요.

더 알아보기

• 자연어 이해를 깊게 보려면 «NLU 이해하기»를 보세요.
• LLM 기반 대화 관리는 «CALM으로 대화 설계하기»에서 다뤄요.