# Head First ChatBot

Speaker: Jie-Han Chen (jielite)

Introduction
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今年，Bot 如雨後春筍般的迸出！
各大軟體公司都建立了自己聊天機器人的平台
- Facebook
- LINE
- Telegram
- Slack

目前知名的聊天機器人：Siri, Amazon Echo, Google Allo

多數人認為 Bot 的出現，在未來將取代 app。
下面是一段 Facebook Messenger Bot 的 Demo片段 (1m40s開始)：
{%youtube EOYnFUJyOlQ %}

[Q] 為什麼各大公司都建立自己的 Bot 平台? Bot 真的有辦法取代 App 嗎? 你平常都怎麼使用 App ?

現在 bot 的平台的是利用手動輸入來詢問 bot，對於電腦的使用者或許還算習慣，但是目前的潮流已經往行動裝置移動了，未來還會有各種的穿戴式裝置。在這種情況下， bot 要怎麼取得優勢？

### 參考文章
- [2015/9 -- Forget Apps, Now The Bots Take Over](https://techcrunch.com/2015/09/29/forget-apps-now-the-bots-take-over/)
- [2016/4 -- 所有網路科技公司都在研究的「Bot」是什麼？](http://technews.tw/2016/04/19/everything-you-should-know-about-bots/)
- [2016/9 -- 即將席捲世界的AI，聊天機器人Chatbot 將回答你所有問題！](https://buzzorange.com/techorange/2016/09/02/chatbot-the-new-era-of-information-economics/)
- [SkyScanner Messenger Bot, Demo 訂機票](https://www.youtube.com/watch?v=A3r72C4PM1s)

Prerequisite 先備知識
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如果你知道以下東西，在這次的 Talk 中會吸收的比較好，但是沒有也沒關係 :)

- Basic Programming
- 簡單的 Backend Knowledge
- HTTP (post, get)
- Database
- URL routing
- JSON format

如果你對 Backend Programming 不熟悉，這裡有一份很好的資源可以學習：
[Udacity: Intro to Backend](https://www.udacity.com/course/intro-to-backend--ud171)

Process 建構流程
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- 選擇一個 Bot 平台
- Build A HTTP service, 跟你普通在寫後端一樣
- 建立 HTTPS 憑證（可略）
- 串接平台與你的 Server

[如何建立一個 HTTPS Server?](https://server-side-note.hackpad.com/-https-server-7PHvOgg6v72)

使用的程式語言 -- Golang
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Why Golang ?


因為 gopher 很可愛 (圖片取自 [Golang Taiwan](https://www.facebook.com/groups/269001993248363/))

~~看看 python ??~~

所以 Let it GO!!!

> 但是平心而論，Python 在 ==自然語言的處理 / AI== 方面有比較完善的資源。

使用平台 -- LINE
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這次的 Talk, 我們選擇用 LINE 平台來搭建我們的聊天機器人。

### Why LINE Platform?
簡單易上手，功能不複雜，可以很容易的讓你的朋友使用

Facebook 的 Messenger Bot 要建立粉絲團，在這之前的驗證會比較繁瑣，有機會我們可以之後再介紹。

LINE Chatbot
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LINE ChatBot 架構原理：
要建立 Line Chatbot, 我們是利用 ==[LINE Messaging API](https://developers.line.me/messaging-api/overview)== 的功能

LINE Messaging API 可以讓我們接收來自使用者的訊息，也可以傳輸訊息給使用者，這中間就是由 LINE Server 處理。我們要建構的系統，就是圖上的右邊部分。(Messaging Servers + Database)

- Messaging Server：
處理使用者訊息，包含解讀與回應

- Database：
顧名思義用來儲存資料，例如將使用者需要的資料儲存在資料庫中，避免多次查訪需要的耗損的時間。

Get Started ! 讓我們正式開始吧！
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首先到 [LINE Messaging API - Getting Started](https://developers.line.me/messaging-api/getting-started) 頁面，按照上面的步驟申請 LINE@ 帳號，然後開始使用 Messaging API

進入 LINE@Manager 後，要設定
- 使用 Messging API
- 允許 Webhook 傳訊息 (帳號設定 > Bot設定)

Go developers!
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接下來進入開發者頁面 ==LINE Developers==


在這個頁面需要設定的資訊是：
- Webhook URL
- IP Whitelists

**Webhook** 在這裡簡單來說就是，當使用者的訊息傳送到 LINE Server 的時侯，會觸發額外要執行的事情。是一種 Event 的概念。Webhook URL, 也常稱做 Callback URL。(觸發我們的 Messaging Server 去 Handle 這些訊息)

在我們寫 backend programming 的時候，會為特定格式的 url 提供特定的 function。我們在這邊做 Bot 的時候，就是要實作這個 function。
[Webhook 是什麼？](https://www.mokoversity.com/post/mBaas%EF%BC%9A%E6%94%B9%E8%AE%8A%E9%96%8B%E7%99%BC%E7%94%9F%E6%85%8B%E3%80%81%E4%B9%9F%E5%89%B5%E9%80%A0%E6%96%B0%E7%9A%84%20Business%20%E6%80%9D%E6%83%9F)

**IP Whitelists** 是用來設定，這個 Bot 允許哪些 IP來源 可以回應訊息。
<br>

我們再看看 LINE Developers 頁面還有什麼資訊？
- Channel Secret
- Channel Access Token
這兩個 Channel 資訊，主要是讓 LINE Server 驗證我們發送的訊息是不是合法的。必須夾帶在 Request Header 中。同時，也用來驗證是不是真的是 LINE Server 發送的 HTTP request。

Coding
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講了這麼多，要怎麼開發呢？


訊息的收發流程：
1. LINE Server --- message ---> Our Server
設定 callback url 等待 LINE Server 發送 HTTP request 到我們的 Server

2. LINE Server <--- message --- Our Server
我們的 Server 要發送 HTTP request 給 LINE Server，為了讓 LINE Server 知道我們是合法的人，所以必須在 Header 上。

### 實作方法
- 土炮法！！利用 HTTP request package(library) + 自幹 HTTP request header
- 使用 SDK (Software Development Kit)
- 選好開發語言
- RTFM: SDK document

LINE Echo bot
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接著，我們來看看 LINE Messaging API 提供了哪些 Event 吧
[Webhook event object](https://devdocs.line.me/en/#webhook-event-object)


要怎麼知道我們製作的 Bot 是可以運行的呢？通常大家會先製作到讓他可以 echo.

### 怎麼 Echo?
- Receive
- 判別接收到的訊息類型（事件）
- 訊息的內容是否能夠正確解讀(decode)
- Reply
- 發送到的人是不是正確的？

以下是 Echo bot 的 source code
- [CCS: golang echo bot](https://github.com/NCKU-CCS/Linebot-Echo-golang)
- [CCS: python echo bot](https://github.com/NCKU-CCS/line_echobot)

語意分析
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做一個聊天機器人，首要面對的問題就是 --- 知道使用者的意圖到底是什麼 (辨別 Intent)？

這類的問題有個專有名詞：[Nature Language Processing 自然語言處理](https://en.wikipedia.org/wiki/Natural_language_processing)（NLP)。

NLP 的處理手法：
- Rule-Based System: 由一大堆 if-then 組成。在 LISP 中很常見。MIT AI Course
- 建立 Rule 很傷腦筋
- Rule 定義得不夠嚴謹會有邏輯漏洞
- 要擴充的時候，看起來很雜亂
- 不透過 web 傳輸，不用耗損頻寬，速度可能較快。

掌蚊人 - 聊天機器人第一版：[部分 Rule](https://gist.github.com/JIElite/666356be6db69e563def947df86149d0)
開放課程: [Rule-Based System -- MIT AI Course](https://www.youtube.com/watch?v=iusTmgQyZ44)

- Config with Markup Language: [AIML](https://www.tutorialspoint.com/aiml/)
- 回答較單一，適合固定的回答
- 回覆具有結構性，容易維護，外人也可以上手
- 擴充性不佳
- 具有 state 標籤，也許可以實作 state machine
- AI engine (其實我也不太確定確切名詞)
- Luis.ai -- Microsoft
- API.ai -- 被 Google 收購
- Wit.ai -- 被 Facebook 收購
- 需要 training, training 必須要有嚴謹的方式，最好有專業背景。
- 便於辨別 Intent (使用者意圖)

- [Python NLTK](http://www.nltk.org/) 也是不錯的工具
- 斷詞
- 建立語法樹
- ...

LUIS AI Engine
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LUIS 的介面如下：

介面常用的部分是：
- Intents
辨別使用者意圖
- Entities
這裡我理解的是一句話包含的元素，像是時間，地點都可以當做是 entities。另外要注意的是 Luis.ai 一個 application 只允許 10 個 entities。

Demo LUIS Training
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因為沒有錄影，只好拿 Microsoft 的影片XD
{%youtube 39L0Gv2EcSk%}

Bot Demo
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額外資源
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[自己动手做聊天机器人教程](https://github.com/warmheartli/ChatBotCourse)