串接 OpenAI ChatGPT 機器人教學

前言

今天要實作的語言是 Python 版，若希望使用 Node.js 或 C# 可以左轉其他大神的：

Node.js : memochou1993/ai-assistant

基本上串 ChatGPT 很簡單，尤其是 python 已經有套件的狀況下都是看一下官方文件就可以串起來的簡單步驟讀者們如果有 Docker 的基礎，應該二十分鐘內就可以串好並部署了！

懶人包

申請 API key https://beta.openai.com/account/api-keys
設定 .env 並放在 manage.py 旁邊

DJANGO_SECRET_KEY=secret
DATABASE_URL=sqlite://YOUR_PASSWORD/db.sqlite3
EMAIL_URL=smtp://user:YOUR_PASSWORD@localhost:25
LINE_CHANNEL_ACCESS_TOKEN=
LINE_CHANNEL_SECRET=
CHAT_GPT_TOKEN=

部署
1. 申請 line 官方帳號這篇
2. docker 安裝連結
3. ngrok 安裝這篇
4. docker compose up -d

以下正式教學

第一步：到 openAI 網站申請 `API key`

連結在這：https://beta.openai.com/account/api-keys

切記，這個 api key 不可以推上來 github 喔，可能會不明人士盜用！

第二步：使用 .env 來設定環境變數

我在 repo 中有放置 .env.sample ，大家可以根據自己的環境設置不一樣的變數

https://github.com/Lanznx/HealthLineBot/blob/main/.env.sample

DJANGO_SECRET_KEY=secret
DATABASE_URL=sqlite://YOUR_PASSWORD/db.sqlite3
EMAIL_URL=smtp://user:YOUR_PASSWORD@localhost:25
LINE_CHANNEL_ACCESS_TOKEN=
LINE_CHANNEL_SECRET=
CHAT_GPT_TOKEN=

這邊要注意的是，你的 .env 應該要放置於跟 manage.py 相同的路徑底下

這樣我在專案設定的路徑 ENV_PATH = ".env"才吃的到環境變數喔！

再來是 google 金鑰憑證的部分，這個金鑰是我朋友的陳年老金鑰，我想說方便才拿它來串 ChatGPT

我已經盡量把需要的地方拆出來了，但礙於申請這個 google API 金鑰可能會有點麻煩

而目前感覺起來應該也不太會有爆流量的問題，所以就先暫時暴露在 github 上給大家方便吧！

如果想要把金鑰替換成自己的，可以參考以下文章申請！

蛤！原來串接 Google Sheet API 那麼簡單?

第三步（可略過）：根據官方文件，你可以選擇使用 HTTP request 或者 python 套件

官方文件在這：Create completion

但這邊我跟官方文件使用的引入方式不太一樣，是使用 python-dotenv 這個套件

但功能基本上大同小異，讀者可以自行斟酌

基本上我都寫好了，所以只要環境變數有塞進去 .env 應該就可以跑起來了

第四步：核心程式碼解說（可略過）

/healthlinebot/view.py 的連結

我在第十三行引入 openai 的官方套件，並且完成 .env 的載入

這個套件很明顯還在實驗階段，版本只出到 0.25.0

下面是官方連結，有興趣可以看看：

官方連結

接下來就是整個程式碼最核心的部分了！！

我定義了 chatGPT 這個函式，text 是使用者回覆的訊息

然後我呼叫了 openai.Completion.create 這個函式

必填的參數只有一個，就是一定要指定 model

而我所使用的語言模型是 text-davinci-003 ，跟大家一般在網頁版所看到的並不一樣

但這部分我沒有多做研究，可能網頁版的模型已經釋出 API 讓大家玩了？

歡迎大家可以研究一下並讓我知道喔！

總之我覺得目前這個已經很厲害了

來簡單解釋一下我現在填進去的參數

model: 這個就不解釋了，可以在這裡查看所有的語言模型種類
1. https://beta.openai.com/docs/api-reference/models/list
prompt：使用者輸入的訊息，給模型的 input
max_tokens：模型回覆的長度
1. 大部分的模型可以支援到 2048 個 token，就是回覆很長很多的意思！
2. 詳細定義可以看這裡：https://beta.openai.com/tokenizer
temperature：溫度，我把它解讀為人性的「溫度」
1. 這個參數應該是介於 0 ~ 1 之間，預設為 1
2. 設成 0 的話模型給出的回覆會很無聊，1 的話會很更 creative，我自己是設定中庸的 0.8

最後最後，只要使用者不是輸入我們指定的字，我們就可以透過呼叫剛剛定義好的 chatGPT 這個函式來用 text-davinci-003 模型來回覆使用者囉！

第五步：部署

我使用了 docker 去做打包，所以部署起來特別的方便

如果你是沒有用過 docker 的讀者，可以參考這篇教學學習一下

也可以用官方的連結安裝

最後我是開放 8000 port，如果希望使用別的 port 來開通服務的話可以去改

docker-compose.yaml 當中的 8000:8000 把左邊的八千改成你想要的 port

version: '3.8'

services:
  server:
    container_name: bot
    build:
      context: .
    ports:
      - 8000:8000 // 改左邊的 8000，他代表 host_port，右邊是 container_port 不用動
    restart: always

Ngrok 的教學可以參考這篇

架設 Linebot 的教學可以參考這篇

!!! 注意 !!!

感謝你的注意

Line Webhook URL 的路徑我是設定 /healthlinebot/callback

也就是 https://BASE_URL/healthlinebot/callback

很重要，所以我要講三遍，這是一個很容易踩雷的部分

最後輸入 docker compose up -d 以及 Ngrok 8000

就可以部署囉！

進階：圖文選單設定

我在底下有放我當初設定這個圖文選單的 postman 設定

可以透過 import 進來，然後把參數改成自己的

https://api.postman.com/collections/20112142-5056931c-5f27-493c-8e59-99383408e5f6?access_key=PMAT-01GKZYJG9R0K17VPR3QEAEWYZT

教學的話可以參考這篇

恭喜大家！終於完成了一個附加功能有點多的 OpenAI 聊天機器人還偷渡了一些 docker 進來如果成功的話歡迎讓我知道你完成了！也很歡迎點個星星或 fork 過去改寫喔！

t1089/HealthLineBot