📚 Rasa Form Validation 이슈 해결기

📚 Rasa Form Validation 이슈 해결기

이번 글에서는 Rasa를 활용한 대화형 챗봇 개발 중 겪었던 Form Validation 이슈와 이를 어떻게 해결했는지에 대해 정리했습니다.

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🎯 문제 상황

Rasa를 활용해 여행 일정을 수집하는 챗봇을 개발하고 있었습니다. 대화 흐름은 다음과 같았습니다:

1. 사용자가 "서울로 여행 가고 싶어" 입력

2. 챗봇이 "몇 일동안 머무를 예정이야?" 질문 (utter_ask_days)

3. 사용자가 "5일"로 응답

문제:

• 사용자의 짧은 응답(예: "5일", "3")에 대해 days 슬롯이 정상적으로 채워지지 않았습니다.

• actions.py에 작성한 validate_days 함수가 호출되지 않았습니다.

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🔍 문제 분석 과정

Regex 패턴 점검:

• 기존의 정규 표현식이 단순 숫자 입력을 인식하지 못하는 문제를 확인했습니다.

NLU 데이터 부족:

• 짧은 응답에 대한 학습 데이터가 부족하여 엔티티 인식에 어려움이 있음을 발견했습니다.

Action Server 설정 오류:

• 커스텀 액션을 실행하기 위한 endpoints.yml 설정이 누락되어 있었고, 이로 인해 액션 서버 호출이 되지 않았습니다.

Form Validation 로직 부재:

• 폼 활성화 후 사용자 입력에 대한 검증 로직이 정상적으로 동작하지 않는 것을 확인했습니다.

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🛠️ 해결 과정

1번 방법으로는 문제가 해결되지 않았습니다. 2번 방법으로 데이터를 추가하고 재학습을 진행했을 때, 정상적으로 동작했습니다.

하지만 2번 방법은 너무 쉽고, 데이터가 불필요하게 방대해진다고 판단했습니다.

그래서 action 서버가 호출되지 않는 문제를 해결(3번)하고 4번 방법으로 문제 해결을 진행했습니다.

1️⃣ endpoints.yml 설정 추가

action_endpoint:
  url: "http://localhost:5055/webhook"

• 액션 서버가 챗봇과 통신할 수 있도록 설정합니다.

• rasa run actions 명령어로 액션 서버를 실행합니다.

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2️⃣ actions.py 수정 (Validation 액션 추가)

from typing import Any, Text, Dict
from rasa_sdk import Tracker, FormValidationAction
from rasa_sdk.executor import CollectingDispatcher
import re
 
class ValidateTravelForm(FormValidationAction):
    def name(self) -> Text:
        return "validate_travel_form"
 
    async def validate_days(
        self,
        slot_value: Any,
        dispatcher: CollectingDispatcher,
        tracker: Tracker,
        domain: Dict[Text, Any],
    ) -> Dict[Text, Any]:
        match = re.search(r"\d+", str(slot_value))
        if match:
            return {"days": match.group(0)}
        else:
            dispatcher.utter_message(text="정확한 일수를 입력해 주세요. 예: 3일, 5일")
            return {"days": None}

• validate_days 함수는 사용자 입력에서 숫자를 추출하여 days 슬롯에 저장합니다.

• 잘못된 입력 시 사용자에게 재입력을 요청합니다.

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3️⃣ domain.yml 설정 보완

forms:
  travel_form:
    required_slots:
      - location
      - days
 
actions:
  - validate_travel_form
 
slots:
  days:
    type: text
    influence_conversation: true
    mappings:
      - type: from_entity
        entity: days
      - type: from_text
        conditions:
          - active_loop: travel_form
            requested_slot: days

• actions 섹션에 validate_travel_form을 등록합니다.

• from_text 매핑을 추가하여 짧은 입력도 슬롯에 저장될 수 있도록 했습니다.

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4️⃣ 모델 재학습 및 실행

rasa train
rasa run actions
rasa shell

• 모델을 재학습하고 액션 서버를 실행하여 변경 사항을 반영했습니다.

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✅ 최종 결과

• 사용자의 짧은 응답(예: "5일", "3")에도 validate_days 함수가 정상적으로 호출되었습니다.

• 입력값이 정확히 추출되어 days 슬롯에 저장되었습니다.

예상 대화 흐름:

사용자: 서울로 여행 가고 싶어
봇: 몇 일동안 머무를 예정이야?🧐
사용자: 5일
봇: 좋아요😍 서울으로 5일동안 여행할 일정을 계획해볼게요😎

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🤔 배운 점

액션 서버 설정의 중요성:

• endpoints.yml 설정이 누락되면 커스텀 액션이 실행되지 않습니다.

Validation 액션의 정확한 매핑:

• validate_<slot_name> 형식으로 함수 이름을 지정해야 자동 호출됩니다.

유연한 슬롯 매핑:

• from_entity와 from_text를 함께 사용하면 다양한 입력 패턴을 처리할 수 있습니다.

디버깅의 힘:

• --debug 모드를 활용하면 폼 활성화 및 액션 호출 과정을 상세히 확인할 수 있습니다.

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🚀 마무리

이번 경험을 통해 Rasa의 Form Validation 로직을 깊이 이해할 수 있었습니다. 챗봇 개발 중 유사한 이슈가 발생한다면 이 글이 도움이 되기를 바랍니다. 🙌