Chatbot integration- 匯率預測小工具

醜話先說在前頭，模型雖然可以達到一定程度準確，但你要拿來 ALL IN 炒匯，輸贏可不甘我的事啊！我只是覺得這麼做很有趣而已。這邊會分成兩個部分來執行，第一是取得當下匯率資訊，第二是預測隔天匯率的收盤價。為了避免太過於混亂，我先在 chatbot 實現這兩個功能。

上傳 config

這篇文章只針對之前幾篇在 Azure machine learning 所做出來的匯率預測服務，所以只需要把之前部署在workspce的服務連結，放進去config.json，再上傳到 Azure Web App 就可以了。記得config.json直接用scp上傳到/home，或者直接ssh連進 Azure Web App 編輯。

• 準備config.json

{
    "line": {
        "line_secret": "your line secret",
        "line_token": "your line token",
    },
    "azure": {
        "azureml_endpoint": "your endpoint url of service on azure service",
 
}

Python套件

Flask==1.0.2
line-bot-sdk
investpy
requests

示範程式

import json
import requests
from flask import Flask, request, abort
from linebot import LineBotApi, WebhookHandler
from linebot.exceptions import InvalidSignatureError
from linebot.models import (
    MessageEvent,
    TextMessage,
    TextSendMessage,
)
import investpy

app = Flask(__name__)



CONFIG = json.load(open("/home/config.json", "r"))

ML_URL = CONFIG["azure"]["azureml_endpoint"]

LINE_SECRET = CONFIG["line"]["line_secret"]
LINE_TOKEN = CONFIG["line"]["line_token"]
LINE_BOT = LineBotApi(LINE_TOKEN)
HANDLER = WebhookHandler(LINE_SECRET)


@app.route("/")
def hello():
    "hello world"
    return "Hello World!!!!!"


@app.route("/callback", methods=["POST"])
def callback():
    """
    LINE bot webhook callback
    """
    # get X-Line-Signature header value
    signature = request.headers["X-Line-Signature"]
    print(signature)
    body = request.get_data(as_text=True)
    print(body)
    try:
        HANDLER.handle(body, signature)
    except InvalidSignatureError:
        print(
            "Invalid signature. Please check your channel access token/channel secret."
        )
        abort(400)
    return "OK"


@HANDLER.add(MessageEvent, message=TextMessage)
def handle_message(event):
    """
    Reply text message
    """
    # 如果使用手機輸入英文，常常會自動補齊，然後再加上" "，所以會特地把空白去掉
    # 除了補齊以外，還會自動幫字首大寫，所以這邊乾脆都弄成小寫
    text = event.message.text.replace(" ", "").lower()
    # 第一個功能：如果使用者對 chatbot 傳送 "currency"，便從 investing.com 取得臺幣對美金的匯率
    if text == "currency":
        recent = investpy.get_currency_cross_recent_data("USD/TWD")
        message = TextSendMessage(text=recent.Close.values[-1])
    # 第二個功能：如果使用者對 chatbot 傳送 "prediction"，不但取得匯率資訊，同時也我們自己部署的服務取得預測結果
    elif text == "prediction":
        recent = investpy.get_currency_cross_recent_data("USD/TWD")
        data = {"data": ""}
        input_data = json.dumps(data)
        headers = {"Content-Type": "application/json"}
        resp = requests.post(ML_URL, input_data, headers=headers)
        message = TextSendMessage(
            text="Current currency: {}\nPrediction for Next day: {}".format(
                recent.Close.values[-1], round(float(resp.text), 2)
            )
        )
    else:
        message = TextSendMessage(text=event.message.text)
    LINE_BOT.reply_message(event.reply_token, message)

準備好requirements.txt和application.py，記得git push到 Azure machine learning。

嫌打字太麻煩？製作圖文選單吧～

為了查個匯率還要輸入 "currency" ，有時候還會拼錯，我用手機打字也不快。這時候就會需要使用 Line 的圖文選單，讓我們可以直接點擊按鈕，就得到結果，再也不需要打字了！

• 首先，先進入：https://manager.line.biz/
• 點選自己的 chatbot 帳號
• 在聊天室相關底下，有個圖文選單
• 點擊建立之後，接著就能針對版型、圖片和動作進行編輯，以下以我的情況為例：
  • 點選選擇版型，選擇兩個框框就好，我只需要 currency 和 prediction。
  • 點選建立圖片，可以選擇每個框的圖片，可以自行上傳，或者寫個字就好。
  • 在動作方面，有 A 和 B ，類型都選擇文字，內容分別是 currency 和 prediction，之後點選圖案就是會直接送出文字，來觸發 chatbot 提供匯率或預測結果。

做完之後，就會得到以下的效果：

利用 Azure 的各種服務之後，我們做到了看圖學英文、韓文翻譯機器人、人臉登入和預測匯率的工具，但都還是零散著做，所以，下一篇文章，要來想辦法把這些功能全部整合起來。（謎之聲：這個不難吧？只要加在一起做撒尿牛丸就好了...）

嗯～～原本我也覺得不難，但還是踩了雷，有些小地方要注意......。下一篇，決戰大魔王吧！