串接 OpenAI ChatGPT (1)

已经可以使用 Python 开发 LINE BOT 之后，就能再继续搭配 OpenAI ChatGPT 的 API，当接收到指定的消息时，透过 AI 机器人进行自动回复的动作。

快速导览：

• 本篇文章所需知识
• 使用的 LINE BOT 程序
• 加入 OpenAI ChatGPT，让 AI 回复消息

本篇文章所需知识

要实作本篇文章的范例，需要先参考以下文章，先建立自己的 LINE BOT 以及注册 OpenAI 账号。

• 建立 LINE Channel
• 使用 OpenAI

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/

使用的 LINE BOT 程序

参考“自动回复消息”文章，使用 Anaconda Jupyter 或本机环境执行下方的程序码，并搭配 ngrok 服务，建立 LINE Webhook URL，执行后发送消息到 LINE BOT，应该就能看到 LINE BOT 回复一模一样的消息。

参考：建立并串接 Webhook

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，让 AI 回复消息

参考“使用 ngrok 服务”，注册 OpenAI 并产生 ChatGPT API Key 之后，修改程序，加入判断“Hi AI:”开头的文字，当文字的开头出现“Hi AI:”的字串时 ( 透过程序全部转成小写 )，就让 OpenAI 进行回复，否则就仍然回传相同的字串。

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()

从下图与 LINE BOT 的对话中可以看出，如果开头没有 hi ai 的聊天消息，就会采用一模一样的消息回复，如果开头有 hi ai 的聊天消息，就会让 OpenAI 进行回复。

小结

结合了 OpenAI 的 LINE BOT，已经能够满足基本“聊天机器人”的需求，但因为聊天的对象是 OpenAI 的 AI 机器人，所以回答的信息可能不见得是所想的结果，建议可以再进一步搭配程序逻辑的判断，或是透过 Dialogflow 的语意判断，才能做出真正有帮助的 LINE 聊天机器人。

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