Rasa + Asterisk + OpenAI API 기반 콜봇 구축

Rasa + Asterisk + OpenAI

✅ 1단계: 서버 및 환경 준비

1. Ubuntu 서버(클라우드 or 로컬 머신) 준비

   • AWS Lightsail(월 $5~$10), GCP, Azure 또는 로컬 머신 사용 가능

   • 최소 사양: 2vCPU, 4GB RAM 이상

2. 필요한 패키지 설치

   sudo apt update && sudo apt upgrade -y

   sudo apt install python3 python3-pip git curl -y

   • Python 3.8 이상 필수

   • Rasa, Asterisk, Docker 설치 필요

✅ 2단계: Asterisk 기반 VoIP 환경 구축

1. Asterisk 설치

   sudo apt install asterisk -y

   • 설치 후 asterisk -rvvv 명령어로 CLI 접속 확인

2. SIP 트렁크 설정 (예: Twilio SIP 사용 시)

   • /etc/asterisk/sip.conf 수정

   [general] context=default allowguest=no allowoverlap=no bindport=5060 bindaddr=0.0.0.0 disallow=all allow=ulaw allow=alaw

3. 콜봇 연결을 위한 Dialplan 설정

   • /etc/asterisk/extensions.conf 수정

   
   

   [default] exten => 1001,1,Answer() same  => n,AGI(rasa_call.py) same  => n,Hangup()

   • 여기서 rasa_call.py는 STT/TTS 처리를 담당할 Python 스크립트

   • 

     Rasa 챗봇

✅ 3단계: Rasa 챗봇 구축

1. Rasa 설치

   
   

   pip install rasa

   • Rasa 프로젝트 생성

   
   

   rasa init --no-prompt

2. 기본적인 NLU 및 스토리 설정

   • data/nlu.yml 파일 편집

   
   

   nlu: - intent: greet examples: | - 안녕하세요 - 여보세요

   • data/stories.yml 파일 편집

   
   

   stories: - story: 기본 인사 steps: - intent: greet - action: utter_greet

   • domain.yml 수정하여 봇 응답 설정

   
   

   responses: utter_greet: - text: "안녕하세요! 무엇을 도와드릴까요?"

3. 챗봇 실행 및 테스트

   
   

   rasa train rasa shell

4. 

   챗봇실행

✅ 4단계: OpenAI API 연동

1. OpenAI API 키 발급 (https://platform.openai.com/)

2. Rasa 액션 서버 설정 (actions/actions.py)

   
   

   import openai from rasa_sdk import Action, Tracker from rasa_sdk.executor import CollectingDispatcher class ActionChatGPT(Action): def name(self): return "action_chatgpt" def run(self, dispatcher, tracker, domain): user_input = tracker.latest_message.get("text") openai.api_key = "YOUR_OPENAI_API_KEY" response = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-4", messages=[{"role": "user", "content": user_input}] ) reply = response["choices"][0]["message"]["content"] dispatcher.utter_message(reply) return []

3. endpoints.yml 설정

   
   

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

4. 액션 서버 실행

   
   

   rasa run actions

✅ 5단계: Asterisk ↔ Rasa ↔ OpenAI 연결

1. Asterisk에서 STT/TTS 처리 스크립트 작성 (rasa_call.py)

   • Google STT API 사용 (무료 60분 제공)

   • Google TTS API 또는 OpenAI TTS 사용

2. Asterisk에서 음성을 받아 STT 변환 후 Rasa로 전달 → OpenAI 응답 → 음성 변환 후 Asterisk로 전송

💰 월 예상 운영 비용 (4시간/일 기준, 30일 사용 가정)

항목	비용 (월)
서버 비용 (AWS Lightsail 2vCPU 4GB RAM)	$10
도메인 및 SSL (Cloudflare 무료 사용 가능)	$0
Asterisk SIP 서비스 (Twilio or 국내 서비스 이용 시)	$5~$15
Google STT (60분 무료, 초과 시 1시간당 $0.024)	$5
Google TTS (100만 자당 $4, 하루 4시간 사용 시 대략 200만 자)	$8
OpenAI API (GPT-4 Turbo, 1000토큰당 $0.01, 하루 4시간 사용 시 30만 토큰 가정)	$30~$50

총 월 예상 비용: $58~$88

💡 자체 STT/TTS 서버 운영 시 비용 절감 가능

🏆 이 방법이 왜 좋은가?

✅ 저비용: Dialogflow, Twilio API보다 저렴

✅ 자체 운영 가능: Google 종속성 없이 구축 가능

✅ 확장성: 필요 시 Rasa X, FastAPI 등과 연동 가능

✅ 보안: 자체 데이터 관리가 가능하여 기업에 적합

노코드(Nocode) 또는 로우코드(Lowcode) 솔루션

개발 없이 노코드(Nocode) 또는 로우코드(Lowcode) 솔루션을 활용해서 콜봇을 구축하는 방안을 다시 검토해볼게요.

🎯 목표

• 개발 없이 콜봇 구축 (노코드/로우코드)

• 초기 구축비 & 운영비 절감

• IVR(전화 응대), AI 챗봇, 음성인식(STT), 음성합성(TTS) 지원

• 금융권(저축은행, 캐피탈) 적용 가능성 고려

✅ 노코드/로우코드 기반 콜봇 구축 방안

💡 아래 3가지 방안을 비교해볼 것

방식	사용 서비스	특징	예상 비용
A. SaaS 콜봇 솔루션 활용	Kore.ai, Yellow.ai, Twilio Autopilot, Amazon Connect	완성형 솔루션, 유지보수 無	월 $50~$500
B. 노코드 AI 챗봇 + VoIP 연결	Landbot, Voiceflow + Twilio/Sinch	웹챗 중심, 음성 연동 가능	월 $30~$200
C. 저축은행·캐피탈 특화 솔루션 도입	국내 AI 컨택센터 솔루션 (네이버클라우드, KT AICC)	금융권 맞춤형, 상담 기능 강화	월 $500~

🔹 A. SaaS 콜봇 솔루션 활용 (완성형 서비스)

✅ 가장 쉽고 빠르게 구축 가능✅ 기술 지원 & 유지보수 불필요

1) 추천 서비스

서비스	특징	가격
Kore.ai	금융권 지원, IVR, AI 챗봇 가능	월 $500~
Yellow.ai	다국어 지원, STT/TTS 포함	월 $99~
Twilio Autopilot	Twilio 기반 IVR 연동	종량제
Amazon Connect	AWS 기반 AI 콜봇	월 $50~

2) 구축 방법

1. Kore.ai 또는 Yellow.ai 가입

2. 콜봇 시나리오 구축 (노코드)

3. Twilio/Sinch 연결하여 전화 응대

4. OpenAI API 연동하여 챗GPT 활용 가능

💰 월 예상 비용: $50~$500

🔹 B. 노코드 AI 챗봇 + VoIP 연결 (커스텀 구축)

✅ 좀 더 유연한 설정 가능✅ 웹챗 중심이지만 음성 지원 가능

1) 추천 서비스

서비스	특징	가격
Landbot	챗봇 & WhatsApp 지원	월 $30~
Voiceflow	대화형 AI 빌더	월 $50~
Twilio + Google STT	전화 수신 & AI 음성 변환	종량제

2) 구축 방법

1. Landbot 또는 Voiceflow에서 챗봇 제작

2. Twilio/Sinch와 연동하여 음성 지원 추가

3. AI 응답을 위해 OpenAI API 연결

💰 월 예상 비용: $30~$200

🔹 C. 저축은행·캐피탈 특화 솔루션 도입 (기업형)

✅ 금융권 맞춤형✅ 내부 시스템(계정계) 연동 가능

1) 추천 서비스

서비스	특징	가격
네이버클라우드 AICC	금융사 AI 컨택센터	맞춤형
KT AICC	AI 상담센터 구축	맞춤형
카카오 i 커넥트	음성인식 AI 지원	맞춤형

2) 구축 방법

1. 네이버클라우드/KT에 상담 신청

2. 맞춤형 IVR & AI 콜봇 구성

3. 내부 시스템(계정계)과 연동

💰 월 예상 비용: $500~

🔍 비교 & 추천 방안

방식	장점	단점	추천 대상
A. SaaS 콜봇 솔루션	빠른 구축, 유지보수 無	월 구독료 부담	빠르게 시작하려는 경우
B. 노코드 챗봇 + VoIP	유연한 설정	음성지원 추가 개발 필요	웹챗 + 전화 챗봇 구축 시
C. 금융 특화 솔루션	계정계 연동 가능	초기 비용 높음	금융사 맞춤형 구축 시

🎯 추천 솔루션

1. 빠르게 시작하려면? → Yellow.ai (월 $99~)

2. 커스텀 챗봇을 원하면? → Voiceflow + Twilio

3. 금융권 확장을 고려하면? → 네이버클라우드 AICC

💰 월 운영비 예상 (하루 4시간 상담 기준)

☎️ 콜봇 상담 4시간/일 기준 (월 120시간)

항목	예상 비용
SaaS 콜봇 (Yellow.ai 기준)	$99~$199
STT/TTS (Google, Twilio 기준)	$30~$80
전화 연결 (Twilio/Sinch 기준)	$20~$50
OpenAI API (GPT-4 Turbo 사용)	$30~$60
총합	$179~$389

💡 자체 AI 서버 운영 시 비용 절감 가능!

🏆 결론: 개발 없이 콜봇을 가장 효율적으로 구축하는 방법

1. 초기 테스트: Yellow.ai (월 $99~) 로 시작

2. 비용 절감: Voiceflow + Twilio 조합 활용

3. 금융권 특화: 네이버클라우드 AICC 검토

📌 개발 없이 SaaS 기반으로 빠르게 도입 가능하며, 필요에 따라 확장할 수 있음!🚀 이제 원하는 솔루션 선택 후 가입 & 설정하면 바로 콜봇 서비스 시작 가능!