LINE BOT 串接 OpenAI ChatGPT ( 翻譯機器人 )

這篇教學會會介紹如何將 LINE BOT 搭配 OpenAI ChatGPT，部署到 Google Cloud Functions 裡，透過 OpenAI 強大的自然語言處理功能，實作一個 24 小時運作的 LINE 翻譯機器人。

快速導覽：

• 本篇文章所需知識
• LINE BOT + OpenAI ChatGPT，讓 AI 回覆訊息
• 部署程式到 Google Cloud Functions

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。

• 建立 LINE Channel
• 使用 OpenAI
• LINE BOT 串接 OpenAI ( 讓 AI 回覆訊息 )

LINE BOT + OpenAI ChatGPT，讓 AI 回覆訊息

參考「LINE BOT 串接 OpenAI ( 讓 AI 回覆訊息 )」，讓程式判斷「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。

部署程式到 Google Cloud Functions

參考「使用 Google Cloud Functions」文章，進入 Google Cloud Functions 建立新專案。

編輯 requiements.txt，加入 LINE BOT 和 OpenAI 函式庫。

修改上述的程式碼，將其填入 main.py，使其符合 Google Cloud Functions 的格式 ( 只是一些小細節修改 )。

from linebot import LineBotApi, WebhookHandler
from linebot.models import TextSendMessage, StickerSendMessage, ImageSendMessage, LocationSendMessage
import requests, statistics, json, time

import openai

access_token = '你的 LINE ACCESS TOKEN'
channel_secret = '你的 channel_secret'

def linebot(request):
    body = request.get_data(as_text=True)
    json_data = json.loads(body)
    try:
        line_bot_api = LineBotApi(access_token)
        handler = WebhookHandler(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']
        ai_msg = msg[:6].lower()
        reply_msg = ''
        if ai_msg == 'hi ai:':
            openai.api_key = '你的 OpenAI API Key'
            response = openai.Completion.create(
                model='text-davinci-003',
                prompt=msg[6:],
                max_tokens=256,
                temperature=0.5,
                )
            reply_msg = response["choices"][0]["text"].replace('\n','')
        else:
            reply_msg = msg
        text_message = TextSendMessage(text=reply_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'

完成後部署程式，專案名稱前方出現綠色勾勾表示部署完成，複製觸發的網址。

將網址填入 LINE BOT 的 Message API 裡 Webhook URL，點擊 Verify 按鈕驗證，出現 Success 表示 Webhook URL 已經順利串接，可以開始使用。

回到 LINE BOT 開始聊天，當開頭有「hi ai:」時就會透過 OpenAI 的 AI 機器人進行回覆，如果聊天語句中要求 AI 機器人幫忙翻譯，AI 機器人就會幫忙翻譯。

小結

透過 OpenAI 的輔助，更能讓 LINE BOT 別具特色，如果再進一步搭配程式邏輯的判斷、網路爬蟲的應用，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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