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LINE 聊天機器人 - 手把手教學，輕鬆學會模仿與互動的功能 on GCP Cloud Functions

LINE聊天機器人1：創建一個模仿你說話的 LINE 聊天機器人

14 min readMay 4, 2023

在本篇文章中，將學習到一個實用且有趣的 LINE 聊天機器人應用實例。
將ㄧ步一步 👣 的實作包括 LINE BOT 設定、GCP Cloud Functions 開發與部署功能、LINE Request 解碼與回覆訊息，最後將兩者串接在一起實現模仿說話的機器人。

學會了最基本的功能，我們後續就可以利用它延伸出其他更多元的功能！

🔥 後記：將最近大受歡迎的 ChatGPT 集成到我們的 LINE 聊天機器人中，讓這隻鸚鵡機器人蛻變為一隻展翅翱翔的鳳凰
✍️ 番外篇：透過爬蟲與 ChatGPT ，打造個人股市的消息整理小幫手

Journey 🥾 :

    流程概觀 🔍

 1. 註冊成為 LINE 開發者，並設置 LINE Bot

 2. 學習如何使用 GCP Cloud Functions 服務部署程式碼

 3. 將 LINE 與 GCP Cloud Functions 連結在一起

 4. 和它說聲Hi吧 👋 （實現與機器人的互動）

流程概觀 🔍

步驟 1：設置LINE Bot 🤖

首先第一部份將會介紹如何成為 LINE 的開發者，並建立起一個自己的LINE BOT Channel。

LINE Developers：https://developers.line.biz/zh-hant/

1.1 ) - 註冊並登入 LINE Developer
要開發一個 LINE BOT，需要先成為 LINE 的開發者。

我這邊是直接使用平常在用的 LINE 帳號去登入註冊

1.2 ) - 在LINE Developers建立一個Provide

1.3 ) - 建立一個Channel

選擇Messaging API的Channels形式

填入這個Channel必要的欄位資訊

Hi圖片網址：https://www.flaticon.com/free-icon/hi_4666748?term=hi&page=1&position=8&origin=search&related_id=4666748

1.4 ) - 獲取Channel Secret
至Basic settings頁籤，取得Channel Secret

可以先將Channel Secret憑證紀錄下來，稍後程式會用到

1.5 ) - 獲取Access Token
至Messaging API頁籤，取得Channel Access Token

點擊Issue，產生Channel Access Token

可以先將Channel Access Token紀錄下來，稍後程式會用到

1.6 ) - Line官方帳號平台設定

LINE Official : https://tw.linebiz.com/login/

關閉聊天模式與自動回覆訊息
開啟 Webhook

將LINE預設的自動回覆關閉，才不會一發訊息就一直收到自動回覆

步驟 2：設置 GCP Cloud Functions ☁️

為什麼要使用 GCP Cloud Functions ❓

不用擔心伺服器的維護和管理工作，也不用在自己電腦上啟一個Flask環境（雖然本次的小應用並不會用到什麼資源，就是懶…）
Cloud Functions 是按需求付費的，根據實際使用的資源付費。
這意味著不需要為未使用的伺服器或閒置的資源付費
沒有為什麼，純粹想試試看 Cloud Funcitons

Cloud Functions 是一個 Serverless 的服務，這種架構可讓我們更專注於應用程式的功能和邏輯，而無需擔心底層基礎設施的管理和維護。
它允許在雲端環境中運行單一功能的程式碼片段
這種服務通常用於執行輕量的、事件驅動的任務，如處理 API 請求
GCP Login : https://console.cloud.google.com

2.1 ) - 登入GCP，並至 Cloud Functions

2.2 ) - 建立一個函式

2.3 ) - 填入函式必要欄位

自由輸入你的函式名稱
地區選擇：台灣
驗證：允許未經驗證的叫用

Memory allocated：選擇最小的128MB即可（夠用也比較便宜哈哈）

2.4 ) -部署程式碼1 (main.py) 💻

選擇Python版本
確任目前是在編輯main.py
修改Entry point: linebot

在 main.py中引入以下套件

這次會用到的套件：
包括 json，linebot（用於實現 Line Bot 相關功能）和加密模塊。

# 這次會用到的套件
import json
import hmac
import hashlib
import base64
from linebot import LineBotApi, WebhookHandler
from linebot.exceptions import InvalidSignatureError
from linebot.models import MessageEvent, TextMessage, TextSendMessage

在 main.py中填入以下Code

linebot函式：
用於處理來自 Line 平台的請求
將 CHANNEL_ACCESS_TOKEN , CHANNEL_SECRET_TOKEN 替換成上面設置 LINE BOT 所得到的值

❌ 這裡我們先偷懶，直接將 TOKEN Hard Code，但這樣不符合安全性，也缺乏彈性，最後會補充如何設置環境變數的方式

驗證請求：
檢查請求頭中是否存在 ‘X-Line-Signature’，若不存在則返回錯誤。
接著將請求頭中的 ‘X-Line-Signature’ 與計算出的數字簽名進行對比，若不一致則返回錯誤。
處理請求：
將request內容轉換成 JSON 格式，並取得 reply Token 和訊息內容。
回覆訊息：
使用 push_message 方法，將取得的 reply Token，加上收到的訊息原樣推送回給用戶。

這個程式碼主要實現了一個簡單的功能：當用戶向機器人發送訊息時，機器人會將訊息原樣返回給用戶

line_bot_api = LineBotApi('YOUR CHANNEL_ACCESS_TOKEN')
channel_secret = 'YOUR CHANNEL_SECRET_TOKEN'
handler = WebhookHandler(channel_secret)

def linebot(request):
    if request.method == 'POST':
        if 'X-Line-Signature' not in request.headers:
            return 'Error: Invalid source', 403
        else:
            # get X-Line-Signature header value
            x_line_signature = request.headers['X-Line-Signature']
            # get body value
            body = request.get_data(as_text=True)
            # decode body
            hash = hmac.new(channel_secret.encode('utf-8'),
                        body.encode('utf-8'), hashlib.sha256).digest()
            signature = base64.b64encode(hash).decode('utf-8')
            # Compare x-line-signature request header and the signature
            if x_line_signature == signature:
                try:
                    json_data = json.loads(body)
                    handler.handle(body, x_line_signature)
                    tk = json_data['events'][0]['replyToken']         # 取得 reply token
                    msg = json_data['events'][0]['message']['text']   # 取得 訊息 
                    line_bot_api.reply_message(tk,TextSendMessage(msg)) # 回傳 訊息
                    # print(msg, tk)
                    return 'OK', 200
                except:
                    print('error')
            else:
                return 'Invalid signature', 403
    else:
        return 'Method not allowed', 400

完成後的樣子，GCP 上的示意圖

2.5 ) -部署程式碼2 (requirements.txt) 💻

在 requirements.txt 中填入以下套件

line-bot-sdk

2.6 ) - DEPLOY 🚀

最後，確認以上步驟無誤，將程式碼部署上Cloud Functions

2.7 ) - TRIGGER測試 🔫

切換至TRIGGER頁籤，點擊觸發網址

因為在linebot的函式中，我們限制了Request的方法與格式（確認請求是從LINE發出的）
所以得到 Method not allowed 的結果是正確的

2.8 ) — 環境變數設定 (安全性優化) ✅
不知道大家有沒有注意到，我們前面是將 CHANNEL_ACCESS_TOKEN , CHANNEL_SECRET_TOKEN 直接放到程式碼內，但這樣會有安全性問題，所以這邊我們來調整一下

先點進我們剛剛建立的函式

點擊編輯

將隱藏的選單打開來

新增環境變數，變數名稱為大寫字母，並使用下劃線分隔單詞
CHANNEL_ACCESS_TOKEN
CHANNEL_SECRET
將你的 TOKEN 值填入對應的 Value 欄位

2.8 ) — import os模塊，讓我們可以與系統進行交互。例：讀取環境變數

import os

將原本 Hard Code 的 Key 調整成去讀取設定的環境變數

# line_bot_api = LineBotApi('YOUR LINE_ACCESS_TOKEN')
# channel_secret = 'YOUR CHANNEL_SECRET_TOKEN'

line_bot_api = LineBotApi(os.environ.get('CHANNEL_ACCESS_TOKEN'))
channel_secret = os.environ.get('CHANNEL_SECRET')

2.9 ) — 調整完畢，重新 DEPLOY 🚀