作者: 呂佳奇
時間: 2019-2-24
這篇文章主要說明 LINE Bot 回傳訂購紀錄的系統架構，涉及前後端的連結、訂購模型，以及未來建議的方向。
說明影片
基本上，LINE Bot 放在全家群組內，只要有文字或圖片訊息傳送到群組，就會觸發 Webhook，把訊息傳回實驗室伺服器，經過處理後，原始訊息以 JSON 格式儲存，根據往後系統需求，再與 MySQL 建立連線，把 JSON 資料插入進去。目前是以 Flask 接受原始訊息，並在此根據訊息特徵建立訂購模型，經過模型運算，找出購買行為，並回傳訂單記錄到 LINE 客戶端
以下為系統架構圖:
LINE Bot 被邀進全家群組，作為監視者。只要群組傳送訊息，就會觸發 webhook，由 LINE 客戶端傳送 webhook event object 到指定的 webhook URLs 
webhook event object 傳到伺服器，其實是一個 JSON 物件，官方文件有詳細的說明，可以去查看常用資源。
實驗室域名由 freenom 註冊，網路伺服器由 apache 架設，由於 webhook URLs 要求一定要經過 SSL 加密驗證，所以選用 Let's Encrypt
Flask 充當網絡應用程式的角色。疊在 apache 網絡伺服器上，專門處理 webhook event object。
webhook event object 傳送進伺服器以後， 以時間戳(timestamp) 為 key 值，按照時間序儲存訊息物件，包括傳送方姓名(display_name)、訊息類型(type)、訊息內容(message)。按每日儲存 JSON 檔案，例如 2019-01-02.json
使用 Jieba 結巴中文切字套件，抓出訊息的關鍵字
模型分為購買行為、產品目錄、排除名單、保留名單
產品目錄儲存過去出現過的產品關鍵字，即是 product_list.txt
購買行為指定使用者購買的關鍵字，如"+1"、"加2"，出現在訊息中代表可能客戶有購買該產品的意圖，即是 plus.txt
排除名單過濾不希望擷取的關鍵字，如"謝謝"、"來了"，即是 stop_words.txt
保留名單強制模型擷取出該關鍵字，如"藍山咖啡"，不經指定會被分成"藍山"、"咖啡"，即是 userdict.txt
使用 python 套件 virtualenv 來獨立管理專案環境，因為 ubuntu 系統底層使用大量 python2 的套件，如果不用虛擬環境，容易造成系統崩潰、異常
- 將 json 資料轉存進 MySQL，方便後續機器學習應用。
- LINE 客戶端，開發選單，讓使用者自行選擇想要的服務，例如 "昨日購買紀錄"、"過去一個月的購買紀錄"
- 請店長發布促銷活動前，先行在 LINE 客戶端輸入欲擷取的商品關鍵字，才能使模型準確判斷
- 產品目錄(product_list.txt) 目前尚未有累積儲存功能，待開發。
LINE Bot SDK
主要描述 flask 處理 webhook event object 的函數和方法，需要先預載。
LINE Messaging API
詳細描述回傳的 webhook event objects，有各種不同語言的版本。
Jieba 中文分詞