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@mamoru-ngyin株式会社タニタ

筋トレを継続するためのLINE Bot（AWS Lambda × ChatGPT でLINE Bot作成）

Last updated at Posted at 2024-02-19

筋トレを継続したい

ダイエットや筋肉をつけたいと思ったとき、多くの人が筋トレを始めます。しかし、途中で挫折してしまい、筋トレを継続できない人もいるでしょう。そこで、筋トレを継続するためのLINE Botを作成しました。

開発環境

AWS Lambda
Python 3.12
OpenAI API

トレーニングメニュー

トレーニングメニューを自分で考えるのは面倒ですよね。
そこで、ChatGPTにお願いして、トレーニングメニューを考えてもらいましょう。

いい感じのメニューを提案してくれましたね。

筋トレ後は褒めてもらおう

ただトレーニングをこなしていくだけだと、モチベーションが保てませんよね。
トレーニングが終わった後は、トレーニングしたことを報告して、褒めてもらいましょう。

全く何言ってるかわかりませんが、これはテンション上がりますね。
プロテイン摂取を忘れないように言ってくれます。

サボったときは叱ってもらおう

自分の心の弱さでトレーニングをサボってしまうこともありますよね。
サボりが続いてしまうといけないので、サボったときは叱ってもらいましょう。

はじめの2回は軽めに指摘されるだけですが、3回連続でサボってしまうと、厳しめに叱られます。

実装

ライブラリのインポートと設定

まず、必要なライブラリをインポートし、AWS Lambda関数の設定を行います。
OpenAIのAPIキーを環境変数から取得しています。これは、後でChatGPTを利用するためのものです。

lambda.py
# ライブラリのインポート
import os
import json
import boto3
import requests
import csv
import io

# GPTのAPIKEY
OPENAI_API_KEY = os.environ['OPENAI_API_KEY']

# AWS Lambdaハンドラー関数
def lambda_handler(event, context):

LINE Botの設定とS3からのデータ取得

LINE Botの設定を行い、S3から必要なデータを取得します。
CHANNEL_SECRET、CHANNEL_ACCESS_TOKENは環境変数から取得しています。
また、BUCKET_NAME、FILE_KEYには、S3のバケット名とファイル名を記入してください。

lambda.py
# LINE Botの設定
line_config = {
    'channelSecret': os.environ['CHANNEL_SECRET'],
    'channelAccessToken': os.environ['CHANNEL_ACCESS_TOKEN'],
}

# Lambdaクライアントの作成
lambda_client = boto3.client('lambda')

# S3のバケット名とファイルキーを取得
bucket_name = 'BUCKET_NAME'
file_key = 'FILE_KEY'

# S3オブジェクトを取得
s3 = boto3.client('s3')

ユーザーメッセージの処理とデータの更新

LINE Botから受け取ったメッセージイベントから、テキストメッセージの内容を抽出します。

S3から取得したCSVファイルのデータを読み込み、新しいユーザーメッセージを追加します。更新されたデータは、S3に再度アップロードされます。

CSVファイルの中身で応答が変わるようにするため、追加するデータを含めた行数や元々の最後尾データを取得しています。

lambda.py
# S3からファイルをダウンロードしてcsvデータを読み取る
response = s3.get_object(Bucket=bucket_name, Key=file_key)
data = response['Body'].read().decode('utf-8')

# イベントからメッセージイベントを取得して処理
body = json.loads(event['body'])
for message_event in body['events']:
    # テキストメッセージの場合のみ処理
    if message_event['type'] == 'message' and message_event['message']['type'] == 'text':
        # ユーザーメッセージを抽出
        user_message = {
            'role': 'user',
            'content': message_event['message']['text']
        }

        # 更新されたcsvデータを作成
        updated_contents = io.StringIO()
        writer = csv.writer(updated_contents)
        
        # 元データの書き込み、データ数カウント
        csv_data = csv.reader(io.StringIO(data))
        num_lines = 1
        for row in csv_data:
            merged_row = ["".join(row)]
            writer.writerow(merged_row)
            num_lines += 1
        
        # 新しいデータ
        new_data = str(message_event['message']['text'])
        
        # 新しいデータを追加
        merged_new_data = ["".join(new_data)]
        writer.writerow(merged_new_data)
        
        # 最後の行とその直前の行のデータを取得
        last_row = None
        prev_row = None
        csv_data = csv.reader(io.StringIO(data))
        for row in csv_data:
            prev_row = last_row
            last_row = row
        
        # S3に更新されたデータをアップロード
        s3.put_object(Bucket=bucket_name, Key=file_key, Body=updated_contents.getvalue())

ChatGPTへのメッセージ送信と応答の取得

2つのプロンプト設定を行い、ユーザーが前回送信したメッセージやデータの状態によって、どちらかが選択されるようにしています。

ChatGPTのAPIを呼び出し、ChatGPTに対してメッセージを送信します。その後、ChatGPTからの応答を取得しています。

lambda.py
# promptの設定
prompt1 = {
    "role":"system",
    "content":"「メニュー」と来たら、20分程度でできる自重トレーニングのメニューとその説明を教えてください"
              "「筋トレしたよ」と来たら、ぶっ飛んだように変なくらいユーモアのある感じで相手を褒めてください。"
              "「筋トレサボった」と来たら、軽く指摘してください"
}
prompt2 = {
    "role":"system",
    "content":"「筋トレサボった」と来たら、とても怖い感じでめっちゃ怒ってください"
}

# 行数で分岐
if num_lines < 3:
    prompt = prompt1
elif num_lines >= 3:
    # 3行のデータで分岐
    if (((merged_new_data == ['筋トレサボった']) | (merged_new_data == ['筋トレさぼった']) | (merged_new_data == ['サボった']) | (merged_new_data == ['さぼった'])) &
        ((prev_row == ['筋トレサボった']) | (prev_row == ['筋トレさぼった']) | (prev_row == ['サボった']) | (prev_row == ['さぼった'])) &
        ((last_row == ['筋トレサボった']) | (last_row == ['筋トレさぼった']) | (last_row == ['サボった']) | (last_row == ['さぼった']))):
        prompt = prompt2
    else:
        prompt = prompt1

# ChatGPTに送るメッセージを作成
send_message = [prompt, user_message]

# ChatGPT APIにリクエストを送信して応答を取得
response = requests.post(
    'https://api.openai.com/v1/chat/completions',
    headers={
        'Content-Type': 'application/json',
        'Authorization': f'Bearer {OPENAI_API_KEY}',
    },
    json={
        'messages': send_message,
        'model': 'gpt-3.5-turbo-1106',
    }
)

# APIからのレスポンスをJSON形式で返す
completion = response.json()

# ChatGPTの応答を取得
reply = completion['choices'][0]['message']['content']

LINEに応答を送信

ChatGPTから得られた応答をLINE Botを介してLINEに送信します。

Lambda.py
# LINEに応答を送信
url = 'https://api.line.me/v2/bot/message/reply'
headers = {
    'Content-Type': 'application/json',
    'Authorization': f'Bearer {line_config["channelAccessToken"]}'
}
data = {
    'replyToken': message_event['replyToken'],
    'messages': [{'type': 'text', 'text': reply}]
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=data)

正常終了

Lambda関数の正常終了を示すレスポンスを返します。

Lambda.py
# 正常終了を示すレスポンス
return {
    'statusCode': 200,
    'body': "successfully"
}

まとめ

上記のスクリプトをまとめたものです。

lambda.py
import os
import json
import boto3
import requests
import csv
import io

# GPTのAPIKEY
OPENAI_API_KEY = os.environ['OPENAI_API_KEY']

# AWS Lambdaハンドラー関数
def lambda_handler(event, context):
    
    # LINE Botの設定
    line_config = {
        'channelSecret': os.environ['CHANNEL_SECRET'],
        'channelAccessToken': os.environ['CHANNEL_ACCESS_TOKEN'],
    }
    
    # Lambdaクライアントの作成
    lambda_client = boto3.client('lambda')
    
    # S3のバケット名とファイルキーを取得
    bucket_name = 'BUCKET_NAME'
    file_key = 'FILE_KEY'

    # S3オブジェクトを取得
    s3 = boto3.client('s3')
    
    # S3からファイルをダウンロードしてcsvデータを読み取る
    response = s3.get_object(Bucket=bucket_name, Key=file_key)
    data = response['Body'].read().decode('utf-8')
    
    # イベントからメッセージイベントを取得して処理
    body = json.loads(event['body'])
    for message_event in body['events']:
        # テキストメッセージの場合のみ処理
        if message_event['type'] == 'message' and message_event['message']['type'] == 'text':
            # ユーザーメッセージを抽出
            user_message = {
                'role': 'user',
                'content': message_event['message']['text']
            }
            
            #更新されたcsvデータを作成
            updated_contents = io.StringIO()
            writer = csv.writer(updated_contents)
            
            #元データの書き込み、データ数カウント
            csv_data = csv.reader(io.StringIO(data))
            num_lines = 1
            for row in csv_data:
                merged_row = ["".join(row)]
                writer.writerow(merged_row)
                num_lines += 1
            
            #新しいデータ
            new_data = str(message_event['message']['text'])
            
            #新しいデータを追加
            merged_new_data = ["".join(new_data)]
            writer.writerow(merged_new_data)
            
            #最後の行とその直前の行のデータを取得
            last_row = None
            prev_row = None
            csv_data = csv.reader(io.StringIO(data))
            for row in csv_data:
                prev_row = last_row
                last_row = row
            
            #S3に更新されたデータをアップロード
            s3.put_object(Bucket=bucket_name, Key=file_key, Body=updated_contents.getvalue())
            
            #promptの設定
            prompt1 = {
                "role":"system",
                "content":"「メニュー」と来たら、20分程度でできる自重トレーニングのメニューとその説明を教えてください"
                          "「筋トレしたよ」と来たら、ぶっ飛んだように変なくらいユーモアのある感じで相手を褒めて、プロテイン摂取も促してください。"
                          "「筋トレサボった」と来たら、軽く指摘してください"
            }
            prompt2 = {
                "role":"system",
                "content":"「筋トレサボった」と来たら、とても怖い感じでめっちゃ怒ってください"
            }
            #行数で分岐
            if num_lines < 3:
                prompt = prompt1
            elif num_lines >= 3:
                #3行のデータで分岐
                if (((merged_new_data == ['筋トレサボった']) | (merged_new_data == ['筋トレさぼった']) | (merged_new_data == ['サボった']) | (merged_new_data == ['さぼった'])) &
                    ((prev_row == ['筋トレサボった']) | (prev_row == ['筋トレさぼった']) | (prev_row == ['サボった']) | (prev_row == ['さぼった'])) &
                    ((last_row == ['筋トレサボった']) | (last_row == ['筋トレさぼった']) | (last_row == ['サボった']) | (last_row == ['さぼった']))):
                    prompt = prompt2
                else:
                    prompt = prompt1                    
            
            #ChatGPTに送るメッセージを作成
            send_message = [prompt, user_message]
            
            #ChatGPT APIにリクエストを送信して応答を取得
            response = requests.post(
                'https://api.openai.com/v1/chat/completions',
                headers={
                    'Content-Type': 'application/json',
                    'Authorization': f'Bearer {OPENAI_API_KEY}',
                },
                json={
                    'messages': send_message,
                    'model': 'gpt-3.5-turbo-1106',
                }
            )
            
            # APIからのレスポンスをJSON形式で返す
            completion = response.json()
            
            # ChatGPTの応答を取得
            reply = completion['choices'][0]['message']['content']
            
            # LINEに応答を送信
            url = 'https://api.line.me/v2/bot/message/reply'
            headers = {
                'Content-Type': 'application/json',
                'Authorization': f'Bearer {line_config["channelAccessToken"]}'
            }
            data = {
                'replyToken': message_event['replyToken'],
                'messages': [{'type': 'text', 'text': reply}]
            }
            response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
    
    # 正常終了を示すレスポンス
    return {
        'statusCode': 200,
        'body': "successfully"
    }

詰まったところ

今回、初めてAWS Lambdaを使用したのですが、初期設定のタイムアウトが3秒ということを知らず、ずっと気づかないまま1日くらい無駄にしてしまいました。初めてAWS Lambdaを使う方は気をつけてください。

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