串接 Dialogflow (3)

本篇教学会延伸“LINE BOT 串接 Dialogflow ( 搭配外部 Webhook )”文章，利用自己的 Webhook 服务器解析 Dialogflow 与 LINE 传递的消息，并将消息透过 Requests 的方式直接传送到 LINE，实作一个可以聊天，并可以查询雷达回波图的简单“气象聊天机器人”。

快速导览：

• 本篇文章所需知识
• 建立 Dialogflow Intent
• 回传雷达回波图 ( 本机环境 )
• 回传雷达回波图 ( Colab )
• 回传雷达回波图 ( Cloud Functions )

本篇文章所需知识

要实作本篇文章的范例，需要先参考下列文章，先建立自己的 LINE BOT 以及打开 Dialogflow 专案，并将 Dialogflow、LINE BOT 和自己的 Webhook 服务器进行连动。

• 建立 LINE Channel
• 使用 Dialogflow 打造聊天机器人
• Dialogflow 串接 Webhook
• LINE BOT 串接 Dialogflow ( 基本串接 )
• LINE BOT 串接 Dialogflow ( 搭配外部 Webhook )

如果已经有账号或专案，直接点击下方链接开始。

• Google Dialogflow：https://dialogflow.cloud.google.com/
• LINE Developers：https://developers.line.biz/zh-hant/
• LINE 官方账号管理页面：https://tw.linebiz.com/login/

建立 Dialogflow Intent

进入自己的 Dialogflow 专案 ( 参考“使用 Dialogflow 打造聊天机器人” )，建立一个名为 radar 的 Intent，在 Training Phrases 的区块输入一些与“雷达回波图”有关的词汇。

往下前往 Responses 区块，输入一个回应语句，因为待会会在 Webhook 服务器端直接透过 Request 发送消息，并不会使用到 Dialogflow 的回应，但因为串接需要有消息内容，所以只需要一句即可，输入后往下勾选 nable Webhook call for this intent。

回传雷达回波图 ( 本机环境 )

前往自己本机环境的 Webhook 服务器程序 ( 参考“Dialogflow 串接 Webhook” )，搭配“使用 Requests 传送消息”和“串接雷达回波图”文章范例，判断当收到的 intent 为 radar 时，使用 requests 函数库直接回传消息 ( 参考“安装 requests 模组” )。

由于 LINE Reply Token 只能使用一次，因此使用 request 回传消息后，就无法再透过 Dialogflow 传送消息，因此 return 回 Dialogflow 的消息就不包含 fulfillmentText。

from flask import Flask, request
import requests, json, time

app = Flask(__name__)

@app.route("/")
def home():
    return "<h1>hello world</h1>"

@app.route('/webhook', methods=['POST'])
def webhook():
    req = request.get_json()
    print(req)
    reText = req['queryResult']['fulfillmentText']          # 取得 Dialogflow 的回應文字
    intent = req['queryResult']['intent']['displayName']    # 取得 intent 分類
    replytoken = req['originalDetectIntentRequest']['payload']['data']['replyToken']  # 取得 LINE replyToken
    token = '你的 LINE BOT Access Token'
    # 雷達回波圖網址，後方加上時間戳記，避免緩存
    img = f'https://cwbopendata.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/MSC/O-A0058-003.png?{time.time_ns()}'
    # 如果收到的 intent 是 radar
    if intent=='radar':
        headers = {'Authorization':'Bearer ' + token,'Content-Type':'application/json'}
        body = {
            'replyToken':replytoken,
            'messages':[{
                    'type': 'image',
                    'originalContentUrl': img,
                    'previewImageUrl': img
                }]
            }
        # 使用 requests 方法回傳訊息到 ＬINE
        result = requests.request('POST', 'https://api.line.me/v2/bot/message/reply',headers=headers,data=json.dumps(body).encode('utf-8'))
        print(result.text)
        # 完成後回傳訊息到 Dialogflow
        return {
            "source": "webhookdata"
        }
    # 如果收到的 intent 不是 radar
    else:
        # 使用 Dialogflow 產生的回應訊息
        return {
            "fulfillmentText": f'{reText} ( webhook )'
        }

app.run()

完成后启动服务器，除了可以在 LINE 里与机器人聊天，也可以询问雷达回波图。

回传雷达回波图 ( Colab )

如果要使用 Colab 产生 Webhook，请先参考“Google Colab 使用 ngrok”文章，在 Colab 里安装 ngrok，接着执行下方的程序码 ( 和本机环境的差别只在于有多使用 flask_ngrok )

from flask import Flask, request
import requests, json, time
from flask_ngrok import run_with_ngrok

app = Flask(__name__)

@app.route("/")
def home():
    return "<h1>hello world</h1>"

@app.route('/webhook', methods=['POST'])
def webhook():
    req = request.get_json()
    print(req)
    reText = req['queryResult']['fulfillmentText']          # 取得 Dialogflow 的回應文字
    intent = req['queryResult']['intent']['displayName']    # 取得 intent 分類
    replytoken = req['originalDetectIntentRequest']['payload']['data']['replyToken']  # 取得 LINE replyToken
    token = '你的 Access Token'
    # 雷達回波圖網址，後方加上時間戳記，避免緩存
    img = f'https://cwbopendata.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/MSC/O-A0058-003.png?{time.time_ns()}'
    # 如果收到的 intent 是 radar
    if intent=='radar':
        headers = {'Authorization':'Bearer ' + token,'Content-Type':'application/json'}
        body = {
            'replyToken':replytoken,
            'messages':[{
                    'type': 'image',
                    'originalContentUrl': img,
                    'previewImageUrl': img
                }]
            }
        # 使用 requests 方法回傳訊息到 ＬINE
        result = requests.request('POST', 'https://api.line.me/v2/bot/message/reply',headers=headers,data=json.dumps(body).encode('utf-8'))
        print(result.text)
        # 完成後回傳訊息到 Dialogflow
        return {
            "source": "webhookdata"
        }
    # 如果收到的 intent 不是 radar
    else:
        # 使用 Dialogflow 產生的回應訊息
        return {
            "fulfillmentText": f'{reText} ( webhook )'
        }

run_with_ngrok(app)     # 啟用 ngrok
app.run()

执行后，复制 ngrok 网址。

将网址贴回 Dialogflow 的 Fulfillment Webhook 网址里 ( 注意，要改成 https )

完成后就可以和 LINE 机器人聊天，询问雷达回波图。

回传雷达回波图 ( Cloud Functions )

透过 Google Cloud Functions 可以建立一个可以 24 小时运作的 Webhook 网址，在程序码编辑的 main.py 输入下方的程序码 ( 参考“使用 Google Cloud Functions” )。

import requests, json, time
def webhook(request):
    try:
        req = request.get_json()
        reText = req['queryResult']['fulfillmentText']
        intent = req['queryResult']['intent']['displayName']
        replytoken = req['originalDetectIntentRequest']['payload']['data']['replyToken']
        token = '你的 LINE BOT Access Token'
        img = f'https://cwbopendata.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/MSC/O-A0058-003.png?{time.time_ns()}'
        if intent=='radar':
            headers = {'Authorization':'Bearer ' + token,'Content-Type':'application/json'}
            body = {
                'replyToken':replytoken,
                'messages':[{
                        'type': 'image',
                        'originalContentUrl': img,
                        'previewImageUrl': img
                    }]
                }
            result = requests.request('POST', 'https://api.line.me/v2/bot/message/reply',headers=headers,data=json.dumps(body).encode('utf-8'))
            print(result.text)
            return {
                "source": "webhookdata"
            }
        else:
            return {
                "fulfillmentText": f'{reText} ( webhook )'
            }
    except:
        print(request.args)

因为 requests 为第三方函数库，所以需要在 requirements.txt 里添加 requests。

# Function dependencies, for example:
# package>=version
requests

完成后如果成功部署，会出现绿色打勾图示，复制触发条件的 Webhook 网址。

回到 Dialogflow 的 Fulfillment 页签，将网址贴到 Webhook 的 URL 字段。

完成并储存后，与 LINE BOT 聊天时，就会透过 Google Cloud Functions 进行逻辑判断，并回传雷达回波图。

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