利用 EasyWeChat 和 ChatterBot 簡單搭建一個公衆號「自動回覆機器人」

自從公衆號列表頁改版以來，不少人都說會弱化公衆號菜單的做用。

並且，對於我的號來講，開發模式下是不能操做菜單開發的。

因此咱們索性「放棄菜單」，製做「自動回覆」來替代菜單功能。

開發「自動回覆」功能，本文特推薦兩個工具：

• EasyWeChat

微信開發，從未如此簡單
每個功能設計，都通過精心打磨，只爲了提供更好的開發體驗

https://www.easywechat.com/

在個人「Laravel 學習圖譜」https://github.com/fanly/laravel-awesome中，把這個 EasyWeChat 做爲首推，值得你們一試。

• ChatterBot

ChatterBot is a Python library that makes it easy to generate automated responses to a user’s input.

https://chatterbot.readthedocs.io/en/stable/

注： 上圖來自 ChatterBot 網站

下面簡述對這兩個工具的使用，來構建咱們的「自動回覆」功能。

EasyWeChat

正如其官網所述的那樣，只要簡單引入，幾步就能夠開發公衆號管理系統了。

1. 安裝 EasyWeChat 插件
composer require "overtrue/laravel-wechat:~4.0"

2. 添加配置文件
php artisan vendor:publish --provider="Overtrue\LaravelWeChat\ServiceProvider"

3. 在 config/wechat.php 配置文件加入公衆號參數

4. 添加路由
Route::any('wechat', 'WeChatController@serve');

5. 增長 WeChatController
public function serve()
{
    $app = app('wechat.official_account');
    $app->server->push(function ($message) {
        switch ($message['MsgType']) {
            case 'text':
                return $this->getChatBotMessage($message['Content']);
                break;
            default:
                $data = $this->article->random();
                if ($data) {
                    return $data->title
                        ."\n"
                        ."https://www.coding01.cn/"
                        .$data->slug;
                }
                return '收到其它消息';
                break;
        }
    });

    return $app->server->serve();
}

好了，咱們根據獲取的消息的類型，作對應的處理，如，發送的文本消息，則經過 ChatterBot 自動聊天回覆；若是是其餘的消息，則隨機回覆一篇咱們的文章。

能夠看看效果：

對於「EasyWeChat」其它功能，能夠參考官網說明。目前暫時夠用，就再也不深刻分析了。

ChatterBot

不管國內網，有不少作「自動機器人」的

• 國外：wit.ai, api.ai, luis.ai
• 國內：yige.ai, ruyi.ai

但對於程序員來講，使用平臺來達到目標，好像顯得有點 low，不夠裝逼。

因此咱們仍是折騰折騰，找一些比較簡單又易於擴展的開源代碼來用用，並且還能學習擴展，一舉多得。

在我讀書的時候，知道要實現 AI，主要步驟包含：

1. 模式創建；
2. 訓練集訓練；
3. 特徵提取；
4. 模式識別，智能匹配；
5. 測試

而尋找了一圈，發現 ChatterBot 比較合適咱們使用和學習。

固然今天的目標是看如何使用：

安裝 ChatterBot

使用 pip 安裝，仍是很方便：

pip install chatterbot

初次使用

簡單加入幾條語句用於訓練。

from chatterbot import ChatBot
from chatterbot.trainers import ListTrainer

chatbot = ChatBot("yemeishuBot")

conversation = [
    "Hello",
    "Hi there!",
    "How are you doing?",
    "I'm doing great",
    "That is good to hear",
    "Thank you.",
    "You're welcome."
]

chatbot.set_trainer(ListTrainer)
chatbot.train(conversation)

response = chatbot.get_response("How are you doing?")
print(response)

看看運行結果：

TerminalAdapter

使用終端輸入輸出。

from chatterbot import ChatBot
from chatterbot.trainers import ListTrainer

chatbot = ChatBot(
    "yemeishuBot",
    input_adapter="chatterbot.input.TerminalAdapter",
    output_adapter="chatterbot.output.TerminalAdapter",
    )

conversation = [
    "Hello",
    "Hi there!",
    "How are you doing?",
    "I'm doing great",
    "That is good to hear",
    "Thank you.",
    "You're welcome."
]

chatbot.set_trainer(ListTrainer)
chatbot.train(conversation)

print("Type something to begin...")

# The following loop will execute each time the user enters input
while True:
    try:
        # We pass None to this method because the parameter
        # is not used by the TerminalAdapter
        bot_input = chatbot.get_response(None)

    # Press ctrl-c or ctrl-d on the keyboard to exit
    except (KeyboardInterrupt, EOFError, SystemExit):
        break

能夠在終端輸入，得結果了：

使用中文語料

個人公衆號，主要針對國內用戶，固然要使用中文語料來作智能回覆。

from chatterbot import ChatBot

chatbot = ChatBot(
    "yemeishuBot",
    input_adapter="chatterbot.input.TerminalAdapter",
    output_adapter="chatterbot.output.TerminalAdapter",
    trainer='chatterbot.trainers.ChatterBotCorpusTrainer'
)

chatbot.train('chatterbot.corpus.chinese')
print("Type something to begin...")

# The following loop will execute each time the user enters input
while True:
    try:
        # We pass None to this method because the parameter
        # is not used by the TerminalAdapter
        bot_input = chatbot.get_response(None)

    # Press ctrl-c or ctrl-d on the keyboard to exit
    except (KeyboardInterrupt, EOFError, SystemExit):
        break

使用 flask 封裝

固然最後，咱們須要作成接口，供多地方使用。

本文推薦使用這個：https://github.com/chamkank/flask-chatterbot

Simple boilerplate for ChatterBot using Flask

安裝插件：

pip install -r requirements.txt

在後臺運行：

nohup python -u flush.py > flush.log 2>&1 &

結合 EasyWeChat 和 ChatterBot

這就很簡單了，只要在咱們的 PHP 代碼中直接調用這個接口便可：

public function getChatBotMessage($content)
{
    $client = new Client(['base_uri' => 'http://localhost:5000']);
    $response = $client->request('GET', 'get', [
        'query' => ['msg' => $content]
    ]);

    return $response->getBody()->getContents();
}

顯示效果：略

總結

今天利用 EasyWeChat 和 ChatterBot 簡單搭建一個公衆號「自動回覆機器人」，利用 EasyWeChat 橋接好公衆號和機器人。

以後咱們就能夠不斷完善 ChatterBot 功能，結合系統項目中的文章內容，做爲咱們本身的語料作訓練，提升機器人的自動回覆能力。

固然能夠參考微軟推出 AI 開發免費電子書，手把手教你構建智能聊天機器人《A Developer’s Guide to Building AI Applications》中的架構來設計：

最後，你也能夠試試其餘，如基於 tensorflow 的機器人。