串接 Dialogflow (4)

因为 Dialogflow 只能处理“文字”，如果遇到“表情贴图”、“地图信息”等非文字消息，就会发生无法处理的状况，这篇教学将会介绍如何透过自建的 Webhook 服务器解析 LINE 消息后，再将文字交由 Dialogflow 处理，让串接 Dialogflow 的 LINE BOT 可以正确处理聊天消息。

快速导览：

• 本篇文章所需知识
• 服务器串接 Dialogflow 架构图
• 接收表情贴图 ( 本机环境 )
• 接收表情贴图 ( 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，并于 Dialogflow 专案里预先建立好相关的 Intent。

• 建立 LINE Channel
• 使用 Dialogflow 打造聊天机器人

在之前“LINE BOT 串接 Dialogflow”的相关文章里，都是使用 Dialogflow 产生的 Webhook 串接 LINE 机器人，由于这次要改成使用自建的服务器串接 Dialogflow，所以需要额外启用 Google Cloud 的安全性设定，请参考下方文章，进行相关设定：

• 服务器串接 Dialogflow

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/

服务器串接 Dialogflow 流程图

架设自己的 Python 服务器后，会透过 Webhook 网址与 LINE BOT 链接，透过 Dialogflow 的 API 和 Dialogflow 连接，可以参考下方的串接流程图，了解相关的流程：

接收表情贴图 ( 本机环境 )

参考“服务器串接 Dialogflow”和“建立并串接 Webhook”两篇文章范例，将 LINE BOT 的 Webhook 程序结合 Dialogflow API，在收到 LINE 消息时，解析消息的类型 type，如果 type 为 text 表示纯文字，就将消息内容提供给 Dialogflow 进行自然语言处理，如果不是纯文字，则直接回传“你传的不是文字呦”的消息 ( 要填入自己 LINE BOT 的 Access Token 以及 Channel Secret )。

注意，因 Google Dialogflow 函数库无法运行在 Python 3.7 的环境，所以如果遇到无法安装的情形，请先将 Python 升级为 3.9 以上版本，同理，因为 Colab 默认 Python 3.7，也就无法正确安装和执行 Google Dialogflow 函数库。

import os
import google.cloud.dialogflow_v2 as dialogflow
from flask import Flask, request

# 載入 json 標準函式庫，處理回傳的資料格式
import json

# 載入 LINE Message API 相關函式庫
from linebot import LineBotApi, WebhookHandler
from linebot.exceptions import InvalidSignatureError
from linebot.models import MessageEvent, TextMessage, TextSendMessage

os.environ["GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS"] = 'dialogflow_key.json' # 金鑰 json
project_id = 'XXXX'         # dialogflow project id
language = 'zh-TW'          # 語系
session_id = 'oxxostudio'   # 自訂 session id

# dialogflow 處理自然語言
def dialogflowFn(text):
    session_client = dialogflow.SessionsClient()
    session = session_client.session_path(project_id, session_id)
    text_input = dialogflow.types.TextInput(text=text, language_code=language)
    query_input = dialogflow.types.QueryInput(text=text_input)
    print(query_input)
    try:
        response = session_client.detect_intent(session=session, query_input=query_input)
        print("input:", response.query_result.query_text)
        print("intent:", response.query_result.intent.display_name)
        print("reply:", response.query_result.fulfillment_text)
        return response.query_result.fulfillment_text
    except:
        return 'error'

app = Flask(__name__)

@app.route("/", methods=['POST'])
def linebot():
    body = request.get_data(as_text=True)                    # 取得收到的訊息內容
    try:
        json_data = json.loads(body)                         # json 格式化訊息內容
        access_token = 'Access Token'
        secret = 'Channel Secret'
        line_bot_api = LineBotApi(access_token)              # 確認 token 是否正確
        handler = WebhookHandler(secret)                     # 確認 secret 是否正確
        signature = request.headers['X-Line-Signature']      # 加入回傳的 headers
        handler.handle(body, signature)                      # 綁定訊息回傳的相關資訊
        tk = json_data['events'][0]['replyToken']            # 取得回傳訊息的 Token
        type = json_data['events'][0]['message']['type']     # 取得 LINe 收到的訊息類型
        if type=='text':
            msg = json_data['events'][0]['message']['text']  # 取得 LINE 收到的文字訊息
            print(msg)                                       # 印出內容
            reply = dialogflowFn(msg)                        # dialogflow 處理後回傳文字
        else:
            reply = '你傳的不是文字呦～'
        print(reply)
        line_bot_api.reply_message(tk,TextSendMessage(reply))# 回傳訊息
    except:
        print(body)                                          # 如果發生錯誤，印出收到的內容
    return 'OK'                                              # 驗證 Webhook 使用，不能省略

if __name__ == "__main__":
    app.run()

完成后使用 ngrok ( 参考“本机环境使用 ngrok” ) 产生 Webhook，将网址填入 LINE Developer 里，完成后与 LINE 机器人聊天，机器人就可以识别表情贴图或文字，如果是文字，就会透过 Dialogflow 处理并回传结果。

接收表情贴图 ( Cloud Functions )

参考“串接 Dialogflow ( Cloud Functions )”文章，进入 Cloud Functions 专案后，加入 dialogflow 的 API 金钥 json，并在 requirements.txt 里新增下列三个第三方函数库。

google-cloud-dialogflow
line-bot-sdk
requests

最后输入下方的程序码，完成后点击下方的“部署”，就会将程序部署到 Cloud Functions 里 ( 要填入自己 LINE BOT 的 Access Token 以及 Channel Secret )。

import os
import google.cloud.dialogflow_v2 as dialogflow

import json
from linebot import LineBotApi, WebhookHandler
from linebot.exceptions import InvalidSignatureError
from linebot.models import MessageEvent, TextMessage, TextSendMessage

os.environ["GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS"] = 'dialogflow_key.json'  # 剛剛下載的金鑰 json
project_id = 'XXXXX'        # dialogflow 的 project id
language = 'zh-TW'          # 語系
session_id = 'oxxostudio'   # 自訂義的 session id

def dialogflowFn(text):
    session_client = dialogflow.SessionsClient()                   # 使用 Token 和 dialogflow 建立連線
    session = session_client.session_path(project_id, session_id)  # 連接對應專案
    text_input = dialogflow.types.TextInput(text=text, language_code=language)  # 設定語系
    query_input = dialogflow.types.QueryInput(text=text_input)     # 根據語系取得輸入內容
    try:
        response = session_client.detect_intent(session=session, query_input=query_input) # 連線 Dialogflow 取得回應資料
        print("input:", response.query_result.query_text)
        print("intent:", response.query_result.intent.display_name)
        print("reply:", response.query_result.fulfillment_text)
        return response.query_result.fulfillment_text    # 回傳回應的文字
    except:
        return 'error'

def webhook(request):
    body = request.get_data(as_text=True)                    # 取得收到的訊息內容
    try:
        json_data = json.loads(body)                         # json 格式化訊息內容
        access_token = 'Access Token'
        secret = 'Channel Secret'
        line_bot_api = LineBotApi(access_token)              # 確認 token 是否正確
        handler = WebhookHandler(secret)                     # 確認 secret 是否正確
        signature = request.headers['X-Line-Signature']      # 加入回傳的 headers
        handler.handle(body, signature)                      # 綁定訊息回傳的相關資訊
        tk = json_data['events'][0]['replyToken']            # 取得回傳訊息的 Token
        type = json_data['events'][0]['message']['type']     # 取得 LINe 收到的訊息類型
        if type=='text':
            msg = json_data['events'][0]['message']['text']      # 取得 LINE 收到的文字訊息
            print(msg)                                       # 印出內容
            reply = dialogflowFn(msg)
        else:
            reply = '你傳的不是文字呦～'
        print(reply)
        line_bot_api.reply_message(tk,TextSendMessage(reply))  # 回傳訊息
    except:
        print(body)                                          # 如果發生錯誤，印出收到的內容
    return 'OK'                                              # 驗證 Webhook 使用，不能省略

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。

将 Webhook 网址填入 LINE Developer 里，完成后与 LINE 机器人聊天，机器人就可以识别表情贴图或文字，如果是文字，就会透过 Dialogflow 处理并回传结果。

意见反馈