已經學習了一陣子如何執行大語言模型，但一直沒有產生實質的功能。直到最近的一個不算理想的契機，我們家申請了印尼看護來照顧我爸，由於她只會講一點中文，所以只能用 Line 和她溝通比較方便。但要在 Google 翻譯和 Line 之間不斷貼來貼去，也非常麻煩。
此外，Google 翻譯的印尼文轉中文功能很不理想，因此萌生了自己開發一個翻譯機器人的想法。這個過程包含了三個主要步驟。
- 申請 LINE BOT
- 寫 webhook 的程式碼
- 多驗証幾次
本文一開始是參考這篇來完成的，其實我會比較推薦初學者按照他的流程來操作，從申請到運行 Webhook App 都有詳細說明，應該可以一次上手。我的文章則是經過精簡的版本，許多部分都被忽略（例如 GCP 申請、憑證申請），只保留了重要內容作為自己的紀錄，以便下次寫另一個機器人時不會忘記。
申請與設定 LINE Bot
帳號說明
關於 Line Bot 帳號之間的關係，可能需要先做一下說明。
我們需要申請一個開發者帳號和官方帳號。開發者帳號可以由原本的一般帳號轉換而成，而一個開發者帳號下可以創造多個供應商（Provider），每個供應商可以管理多個官方帳號（Official Account）。
因此，在管理頁面中會有兩個主要部分：
申請帳號
先登入開發者帳號管理頁面，可以用本的一般帳戶轉換成開發者帳戶。完成後，應該會看到下列畫面，按下 Create 來申請一個 Provider(供應商)，設定供應商名稱，此處假定為 firstaiapp。
Line Developer Console
申請後，就可以看到帳號已產生，並提示沒有 channel。
往下移動一點，申請 Message API。
這邊會自動導到官方帳號申請頁面，填入資料後進行申請，後續要再進行綁定供應商，申請中可以先不用申請帳號認証。
申請好後，會自己進入官方帳號頁面。進入右方的設定。
接著就會看到如下畫面
接著設定以下項目
- 設定–>帳號設定 –>右側畫面, 勾選「接受邀請加入群組或多人聊天室」，不允許「接收媒體或檔案」
- 設定–>Message API –> 啟用 Message API –> 供應商選 firstaiapp –> 隱私權服務條款先不選 –> webhook 網址假定為 「https://myfirstaiapp.com/bot1/callback」，按下生成「Channel Access Token」
- 設定–>回應設定–>右側畫面, 勾選「聊天」，取消「加入好友的歡迎訊息」，取消「回應時間」，勾選「手動聊天+自動回應訊息」
記下 Message API 下的 Channel Secret 與 Access Token，後面寫回應程式時會用到。回到開發者帳戶後，就可看到供應商裡加入的 Message API 官方帳戶了。
設定 Apache 代理
由於我們希望在一台主機裡，可以服務好幾個官方帳號 webhook，所以在 web server 上需設定代理。編輯 /etc/apache2/sites-enabled/000-default-le-ssl.conf, 在 </VirtualHost> 前加入下列設定。
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ProxyPass "/bot1" "http://127.0.0.1:5000/" ProxyPassReverse "/bot1" "http://127.0.0.1:5000/" <Location /bot1> Require all granted </Location> |
然後重啟 apache
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1 |
apachectl restart |
撰寫 webhook 程式
當申請完一個官方帳號後，它會自動被加入到開發者帳號的好友名單中，並主動向你發送訊息。在二人聊天室或多人聊天室裡，其他人發出的訊息會傳送到前面提到的 webhook 網址進行處理。因此，只要對此訊息做出適當的回應，就可以展現機器人的功能。
範例程式 – 翻譯機器人
這邊就直接以我在使用的「印尼文」 <—> 「中文」翻譯機器人的程式碼當例子。這是一個 python 程式，安裝的依賴包如下
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line-bot-sdk flask openai |
程式碼
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from flask import Flask, request, abort from openai import OpenAI from linebot.v3 import ( WebhookHandler ) from linebot.v3.exceptions import ( InvalidSignatureError ) from linebot.v3.messaging import ( Configuration, ApiClient, MessagingApi, ReplyMessageRequest, TextMessage ) from linebot.v3.webhooks import ( MessageEvent, TextMessageContent ) import os from linebot.models import SourceGroup api_key = "OPENAI_KEY" ACCESS_TOKEN='LINE_ACCESS_TOKEN' ACCESS_SECRET='LINE_ACCESS_SECRET' client = OpenAI(api_key=api_key) app = Flask(__name__) configuration = Configuration(access_token=ACCESS_TOKEN) handler = WebhookHandler(ACCESS_SECRET) def gpt4_chat_sync(msg): response = client.chat.completions.create(model="gpt-4o", messages=[ {"role": "system", "content": "你是一個翻譯機器人，當看到印尼文時，將它翻譯成繁體中文。看到中文時，將它翻> 譯成印尼文，看到英文時不翻譯。"}, {"role": "user", "content": msg} ], max_tokens=300, temperature=0, top_p=0) return response.choices[0].message.content def groupAllowed(name): if name.find("KEYWORD_OF_YOUR_GROUPNAME") >= 0: print(f"Group 「{name}」 允許使用服務") return True else: print(f"Group 「{name}」 不允許使用服務") return False def get_chatgrp_name(event, line_bot_api): """ 取得群組名稱，由於使用了 try，若不是群組聊天，會觸發 except 而創回預設錯誤 """ try: group_id = event.source.group_id summary = line_bot_api.get_group_summary(group_id) return summary.group_name except: return "獲取群組名稱失敗" # 監聽所有來自 /callback 的 Post Request @app.route("/callback", methods=['POST']) def callback(): # get X-Line-Signature header value signature = request.headers['X-Line-Signature'] # get request body as text body = request.get_data(as_text=True) app.logger.info("Request body: " + body) # handle webhook body try: handler.handle(body, signature) except InvalidSignatureError: abort(400) return 'OK' @handler.add(MessageEvent, message=TextMessageContent) def handle_message(event): with ApiClient(configuration) as api_client: line_bot_api = MessagingApi(api_client) grpname=get_chatgrp_name(event, line_bot_api) if groupAllowed(grpname) != True: return False line_bot_api.reply_message_with_http_info( ReplyMessageRequest( reply_token=event.reply_token, messages=[TextMessage(text=gpt4_chat_sync(event.message.text))] ) ) if __name__ == "__main__": port = int(os.environ.get('PORT', 5000)) app.run(host='0.0.0.0', port=port) |
這裡做了簡單的用戶管制，以避免其他人濫用 credit。只有在群組名稱中包含特定字串 KEYWORD_OF_YOUR_GROUPNAME 的訊息才會得到回應。請將此處的值修改為你希望使用的關鍵字。
結語
這可以算作是我第一個實用化的機器人 + AI 案例，也是我在 AI 實用化方面邁出的重要一步。
