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iOS에서 ML Kit를 통한 스마트 답장 생성

ML Kit를 통해 기기별 모델을 사용하여 메시지 답장을 생성할 수 있습니다.

스마트 답장을 생성하려면 ML Kit에 대화의 최근 메시지 로그를 전달합니다. ML Kit는 대화가 영어이며 민감한 주제가 포함되었을 가능성이 없다고 판단되면 사용자에게 추천할 수 있는 답장을 최대 3개 생성합니다.

이 API의 사용 예는 GitHub의 ML Kit 빠른 시작 샘플을 참조하세요.

시작하기 전에

  1. 앱에 Firebase를 아직 추가하지 않은 경우 시작 가이드의 단계에 따라 추가합니다.
  2. Podfile에 ML Kit 라이브러리를 포함합니다.
    pod 'Firebase/Core'
    pod 'Firebase/MLCommon'
    pod 'Firebase/MLNLSmartReply'
    
    프로젝트의 포드를 설치하거나 업데이트한 후 .xcworkspace를 사용하여 Xcode 프로젝트를 열어야 합니다.
  3. 앱에서 Firebase를 가져옵니다.

    Swift

    import Firebase

    Objective-C

    @import Firebase;

1. 대화 기록 객체 만들기

스마트 답장을 생성하려면 ML Kit에 시간순으로 정렬된 TextMessage 객체의 배열을 전달합니다. 가장 빠른 타임스탬프가 먼저 나와야 합니다. 사용자가 메시지를 수신할 때마다 메시지, 타임스탬프, 메시지 발신자의 사용자 ID를 대화 기록에 추가합니다.

사용자 ID는 대화 내에서 발신자를 고유하게 식별하는 임의의 문자열일 수 있습니다. 사용자 ID가 사용자 데이터와 일치할 필요는 없으며, 스마트 답장 생성기의 호출 또는 대화 간에 사용자 ID의 일관성이 없어도 됩니다.

답장을 추천하려는 사용자가 보낸 메시지인 경우 isLocalUser를 true로 설정합니다.

Swift

var conversation: [TextMessage] = []

// Then, for each message sent and received:
let message = TextMessage(
    text: "How are you?",
    timestamp: Date().timeIntervalSince1970,
    userID: "userId",
    isLocalUser: false)
conversation.append(message)

Objective-C

NSMutableArray *conversation = [NSMutableArray array];

// Then, for each message sent and received:
FIRTextMessage *message = [[FIRTextMessage alloc]
        initWithText:@"How are you?"
        timestamp:[NSDate date].timeIntervalSince1970
        userID:userId
        isLocalUser:NO];
[conversation addObject:message];

대화 기록 객체의 예는 다음과 같습니다.

타임스탬프 사용자 ID 로컬 사용자 여부 메시지
Thu Feb 21 13:13:39 PST 2019 true are you on your way?
Thu Feb 21 13:15:03 PST 2019 FRIEND0 false Running late, sorry!

위의 예에서 가장 최근 메시지는 로컬 사용자가 보낸 것이 아닙니다. 이 점이 중요한 이유는 ML Kit는 앱 사용자, 즉 로컬 사용자가 보낼 답장을 추천하기 때문입니다. ML Kit에 전달하는 대화 로그가 사용자가 답장을 보내려고 하는 메시지로 끝나는지 확인해야 합니다.

2. 메시지 답장 가져오기

메시지에 대한 스마트 답장을 생성하려면 SmartReply의 인스턴스를 가져와서 suggestReplies(for:completion:) 메소드에 대화 기록을 전달합니다.

Swift

let naturalLanguage = NaturalLanguage.naturalLanguage()
naturalLanguage.smartReply().suggestReplies(for: conversation) { result, error in
    guard error == nil, let result = result else {
        return
    }
    if (result.status == .notSupportedLanguage) {
        // The conversation's language isn't supported, so the
        // the result doesn't contain any suggestions.
    } else if (result.status == .success) {
        // Successfully suggested smart replies.
        // ...
    }
}

Objective-C

FIRNaturalLanguage *naturalLanguage = [FIRNaturalLanguage naturalLanguage];
FIRSmartReply *smartReply = [naturalLanguage smartReply];
[smartReply suggestRepliesForMessages:inputText
                           completion:^(FIRSmartReplySuggestionResult * _Nullable result,
                                        NSError * _Nullable error) {
  if (error || !result) {
    return;
  }
  if (result.status == FIRSmartReplyResultStatusNotSupportedLanguage) {
      // The conversation's language isn't supported, so the
      // the result doesn't contain any suggestions.
  } else if (result.status == FIRSmartReplyResultStatusSuccess) {
      // Successfully suggested smart replies.
      // ...
  }
}];
]

작업이 성공할 경우 완료 핸들러에 SmartReplySuggestionResult 객체가 전달됩니다. 이 객체에 사용자에게 표시할 수 있는 최대 3개의 추천 답장 목록이 포함됩니다.

Swift

for suggestion in result.suggestions {
  print("Suggested reply: \(suggestion.text)")
}

Objective-C

for (FIRSmartReplySuggestion *suggestion in result.suggestions) {
  NSLog(@"Suggested reply: %@", suggestion.text);
}

모델이 추천 답장의 관련성을 확신할 수 없거나, 입력 대화가 영어가 아니거나, 모델이 민감한 주제를 감지할 경우 ML Kit가 결과를 반환하지 않을 수 있습니다.