LINE BOT 串接 OpenAI ChatGPT ( 讓 AI 回覆訊息 )
已經可以使用 Python 開發 LINE BOT 之後,就能再繼續搭配 OpenAI ChatGPT 的 API,當接收到指定的訊息時,透過 AI 機器人進行自動回覆的動作。
快速導覽:
本篇文章所需知識
要實作本篇文章的範例,需要先參考以下文章,先建立自己的 LINE BOT 以及註冊 OpenAI 帳號。
如果已經有帳號或專案,直接點擊下方連結開始。
- Google Dialogflow:https://dialogflow.cloud.google.com/
- LINE Developers:https://developers.line.biz/zh-hant/
- LINE 官方帳號管理頁面:https://tw.linebiz.com/login/
使用的 LINE BOT 程式
參考「自動回覆訊息」文章,使用 Anaconda Jupyter 或本機環境執行下方的程式碼,並搭配 ngrok 服務,建立 LINE Webhook URL,執行後發送訊息到 LINE BOT,應該就能看到 LINE BOT 回覆一模一樣的訊息。
from flask_ngrok import run_with_ngrok # colab 使用,本機環境請刪除
from flask import Flask, request
from linebot import LineBotApi, WebhookHandler
from linebot.models import TextSendMessage # 載入 TextSendMessage 模組
import json
app = Flask(__name__)
@app.route("/", methods=['POST'])
def linebot():
body = request.get_data(as_text=True)
json_data = json.loads(body)
print(json_data)
try:
line_bot_api = LineBotApi('你的 Channel access token')
handler = WebhookHandler('你的 LINE Channel secret')
signature = request.headers['X-Line-Signature']
handler.handle(body, signature)
tk = json_data['events'][0]['replyToken'] # 取得 reply token
msg = json_data['events'][0]['message']['text'] # 取得使用者發送的訊息
text_message = TextSendMessage(text=msg) # 設定回傳同樣的訊息
line_bot_api.reply_message(tk,text_message) # 回傳訊息
except:
print('error')
return 'OK'
if __name__ == "__main__":
run_with_ngrok(app) # colab 使用,本機環境請刪除
app.run()
加入 OpenAI ChatGPT,讓 AI 回覆訊息
參考「使用 ngrok 服務」,註冊 OpenAI 並產生 ChatGPT API Key 之後,修改程式,加入判斷「Hi AI:」開頭的文字,當文字的開頭出現「Hi AI:」的字串時 ( 透過程式全部轉成小寫 ),就讓 OpenAI 進行回覆,否則就仍然回傳相同的字串。
import openai
from flask_ngrok import run_with_ngrok # colab 使用,本機環境請刪除
from flask import Flask, request
# 載入 LINE Message API 相關函式庫
from linebot import LineBotApi, WebhookHandler
from linebot.models import TextSendMessage # 載入 TextSendMessage 模組
import json
app = Flask(__name__)
@app.route("/", methods=['POST'])
def linebot():
body = request.get_data(as_text=True)
json_data = json.loads(body)
print(json_data)
try:
line_bot_api = LineBotApi('你的 Channel access token')
handler = WebhookHandler('你的 Channel secret ')
signature = request.headers['X-Line-Signature']
handler.handle(body, signature)
tk = json_data['events'][0]['replyToken']
msg = json_data['events'][0]['message']['text']
# 取出文字的前五個字元,轉換成小寫
ai_msg = msg[:6].lower()
reply_msg = ''
# 取出文字的前五個字元是 hi ai:
if ai_msg == 'hi ai:':
openai.api_key = '你的 OpenAI API Key'
# 將第六個字元之後的訊息發送給 OpenAI
response = openai.Completion.create(
model='text-davinci-003',
prompt=msg[6:],
max_tokens=256,
temperature=0.5,
)
# 接收到回覆訊息後,移除換行符號
reply_msg = response["choices"][0]["text"].replace('\n','')
else:
reply_msg = msg
text_message = TextSendMessage(text=reply_msg)
line_bot_api.reply_message(tk,text_message)
except:
print('error')
return 'OK'
if __name__ == "__main__":
run_with_ngrok(app) # colab 使用,本機環境請刪除
app.run()
從下圖與 LINE BOT 的對話中可以看出,如果開頭沒有 hi ai 的聊天訊息,就會採用一模一樣的訊息回覆,如果開頭有 hi ai 的聊天訊息,就會讓 OpenAI 進行回覆。
小結
結合了 OpenAI 的 LINE BOT,已經能夠滿足基本「聊天機器人」的需求,但因為聊天的對象是 OpenAI 的 AI 機器人,所以回答的資訊可能不見得是所想的結果,建議可以再進一步搭配程式邏輯的判斷,或是透過 Dialogflow 的語意判斷,才能做出真正有幫助的 LINE 聊天機器人。
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