概要
今回はchatgptを組み込んで、文章生成をしてくれるlinebotを作ったので、その作り方をこの記事にまとめました。
今回参考にしたのはこちらの記事。
制作環境
Windows
python3.11
pip24.0
大体の流れ
- OpenAIからキーをゲット
- LINEのBotを作ってキーをゲット
- Lambdaに関数を作る
Openaiからkeyを入手
こちらのリンクから入手できる。
詳しいやり方は
https://qiita.com/kenichiro_ayaki/items/afff43e78e75b0ae8d8a
こちらの記事を参考にしていただきたい。
Lineのプロバイダ、チャネルを作る
Line Developersを開いてプロバイダを作る。
その後は新規チャネルを作成からbot用のチャネルを作る(今回私が作ったのはgpt-linebot2)
必須項目をうめる
チャネルアクセストークンを取得する
アクセストークンはチャネルを開いてmessaging APIタグから生成できる。
lambda関数の作成、設定
新しいlambda関数を作成する
関数名は任意に設定する(今回私はgpt-linebot2とした)
また、関数URLの有効化は必須なのでわすれないように。
Requestsモジュールを使うためのLayerを追加
関数を開いて、レイヤーの追加を選択すると新しくレイヤーを作成できる。
環境変数の設定
Lambdaの環境変数に下記を設定しておく
・LINE_CHANNEL_ACCESS_TOKEN
・LINE_CHANNEL_SECRET
・LINE_REPLY_ENDPOINT
・OPENAI_API_KEY
・OPENAI_COMPLETIONS_ENDPOINT
LINE側のWebhook URLを設定する
設定の関数URLタグから得られる関数のURLを
line developersのmessaging APIの所のWebhook URLに張り付ける。
lambdaのタイムアウトを伸ばす
OpenAPIのレスポンスは結構遅いので、とりあえず1分にしておく。
lamndaのコード
以下のコードをlambda_functionに張り付ける
import os
import json
import base64
import requests
LINE_CHANNEL_SECRET = os.getenv('LINE_CHANNEL_SECRET')
LINE_CHANNEL_ACCESS_TOKEN = os.getenv('LINE_CHANNEL_ACCESS_TOKEN')
LINE_REPLY_ENDPOINT = os.getenv('LINE_REPLY_ENDPOINT')
OPENAI_API_KEY = os.getenv('OPENAI_API_KEY')
OPENAI_COMPLETIONS_ENDPOINT = os.getenv('OPENAI_COMPLETIONS_ENDPOINT')
def line_reply(reply_token, response):
Authorization = 'Bearer {}'.format(LINE_CHANNEL_ACCESS_TOKEN)
headers = {
'Content-Type': 'application/json; charset=UTF-8',
'Authorization': Authorization
}
data = {
"replyToken": reply_token,
"messages": [{
"type": "text",
"text": response
}]
}
print("Request data:", json.dumps(data, indent=2))
r = requests.post(LINE_REPLY_ENDPOINT, headers=headers, data=json.dumps(data))
print('LINE response: {}'.format(r.json()))
def openai_completions(prompt):
headers = {
'Content-Type': 'application/json',
'Authorization': 'Bearer {}'.format(OPENAI_API_KEY)
}
data = {
"model": "gpt-3.5-turbo",
"messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
"max_tokens": 512,
"top_p": 1,
"temperature": 0.5,
"frequency_penalty": 0,
"presence_penalty": 0
}
try:
print('OpenAI request: {}'.format(prompt))
openai_response = requests.post(OPENAI_COMPLETIONS_ENDPOINT, headers=headers, data=json.dumps(data))
print('OpenAI response: {}'.format(openai_response.json()))
return openai_response.json()['choices'][0]['message']['content']
except Exception as e:
print(f'Error:{e}')
return 'OpenAIが壊れてました😢'
def lambda_handler(event, context):
try:
# 'isBase64Encoded'をチェック
if event.get('isBase64Encoded', False):
body_str = base64.b64decode(event.get('body', '')).decode('utf-8')
else:
body_str = event.get('body', '')
body = json.loads(body_str) if body_str else {}
events = body.get('events', [])
if events:
message = events[0]['message']['text']
reply_token = events[0]['replyToken']
openai_response = openai_completions(message)
line_reply(reply_token, openai_response)
return {'statusCode': 200, 'body': json.dumps('Message processed successfully.')}
except Exception as e:
print(f"Error processing the event: {e}")
return {'statusCode': 500, 'body': json.dumps('Internal server error.')}
(引用元:https://github.com/michitomo/openai-line-bot/blob/main/basic_openai_completions.py)
このコードは
1.OpenAIのRequest Bodyのcontent:promptにLINEからのメッセージを与え、OpenAIへのリクエストを生成する
2.レスポンスをLINEに返す
という感じです
OpenAIのAPIは結構よく壊れてるので、エラーハンドリングを入れておく。
(Error出力はcloud watchでprint(f'Error:{e}')の部分を確認する)
実行
実際にbotを使用するにはチャネルのmessaging apiからQRコードをlineで読み込むとbotを追加できます。
また、メッセージありがとうございます！このアカウントでは・・・
という部分は、line developersのapi message設定から応答メッセージを無効にすることで解決できる。
実行してみると...
うまくいくとこんな感じ。
まとめ
今回はLinebotにchatgptを組み合わせてみた。
どうやらDynamoDBを使うことでよりステートフルに会話を成り立たせることができるらしいので、機会があれば試してみようと思う。