利用 EasyWeChat 和 ChatterBot 简单搭建一个公众号「自动回复机器人」

自从公众号列表页改版以来，很多人都说会弱化公众号菜单的作用。

而且，对于个人号来说，开发模式下是不能操作菜单开发的。

所以我们索性「放弃菜单」，制作「自动回复」来替代菜单功能。

开发「自动回复」功能，本文特推荐两个工具：

• EasyWeChat

微信开发，从未如此简单
每一个功能设计，都经过精心打磨，只为了提供更好的开发体验

https://www.easywechat.com/

在我的「Laravel 学习图谱」https://github.com/fanly/laravel-awesome中，把这个 EasyWeChat 作为首推，值得大家一试。

• 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： 上图来自 ChatterBot 网站

下面简述对这两个工具的使用，来构建我们的「自动回复」功能。

EasyWeChat

正如其官网所述的那样，只要简单引入，几步就可以开发公众号管理系统了。

1. 安装 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 配置文件加入公众号参数

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

5. 增加 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，我们根据获取的消息的类型，做对应的处理，如，发送的文本消息，则通过 ChatterBot 自动聊天回复；如果是其他的消息，则随机回复一篇我们的文章。

可以看看效果：

对于「EasyWeChat」其它功能，可以参考官网说明。目前暂时够用，就不再深入分析了。

ChatterBot

无论国内网，有很多做「自动机器人」的

• 国外：wit.ai, api.ai, luis.ai
• 国内：yige.ai, ruyi.ai

但对于程序员来说，使用平台来达到目标，好像显得有点 low，不够装逼。

所以我们还是折腾折腾，找一些比较简单又易于扩展的开源代码来用用，而且还能学习扩展，一举多得。

在我读书的时候，知道要实现 AI，主要步骤包含：

1. 模式建立；
2. 训练集训练；
3. 特征提取；
4. 模式识别，智能匹配；
5. 测试

而寻找了一圈，发现 ChatterBot 比较合适我们使用和学习。

当然今天的目标是看如何使用：

安装 ChatterBot

使用 pip 安装，还是很方便：

pip install chatterbot

初次使用

简单加入几条语句用于训练。

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)

看看运行结果：

TerminalAdapter

使用终端输入输出。

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

可以在终端输入，得结果了：

使用中文语料

我的公众号，主要针对国内用户，当然要使用中文语料来做智能回复。

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 封装

当然最后，我们需要做成接口，供多地方使用。

本文推荐使用这个：https://github.com/chamkank/flask-chatterbot

Simple boilerplate for ChatterBot using Flask

安装插件：

pip install -r requirements.txt

在后台运行：

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

结合 EasyWeChat 和 ChatterBot

这就很简单了，只要在我们的 PHP 代码中直接调用这个接口即可：

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

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

显示效果：略

总结

今天利用 EasyWeChat 和 ChatterBot 简单搭建一个公众号「自动回复机器人」，利用 EasyWeChat 桥接好公众号和机器人。

之后我们就可以不断完善 ChatterBot 功能，结合系统项目中的文章内容，作为我们自己的语料做训练，提高机器人的自动回复能力。

当然可以参考微软推出 AI 开发免费电子书，手把手教你构建智能聊天机器人《A Developer’s Guide to Building AI Applications》中的架构来设计：

最后，你也可以试试其他，如基于 tensorflow 的机器人。