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

C# : isdaviddong/chatGPTLineBot

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！

1. 申請 API key https://beta.openai.com/account/api-keys
2. 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=

3. 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

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！

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?

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

/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

1. 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

2. prompt：使用者輸入的訊息，給模型的 input

3. 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

4. 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！

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 Line Webhook URL 的路徑我是設定 /healthlinebot/callback Line Webhook URL 的路徑我是設定 /healthlinebot/callback 也就是 https://BASE_URL/healthlinebot/callback

最後輸入 docker compose up -d 以及 Ngrok 8000

就可以部署囉！

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！