在「使用 Dialogflow 打造聊天機器人」文章裡已經學會使用 DialogFlow 建立聊天機器人，接下來這篇文章將會介紹如何使用 Python + Flask 架設簡單的伺服器，建立 Webhook 網址，並將 DialogFlow 串接 Webhook，就能透過伺服器做到更多 DialogFlow 做不到的事情。
Webhook 指的是一個「網址」，透過伺服器建立 Webhook 網址後，有串接 Webhook 的位置就能使用 HTTP 的 POST 方法，向伺服器傳送或接收特定的資料。
當使用者與串接 Dialogflow 的機器人聊天時，如果 Dialogflow 有串接 Webhook，則會發生下列的步驟：
- Step 1：向串接 Dialogflow 的機器人發送訊息。
- Step 2：機器人收到訊息後，將訊息透過 Dialogflow 解析語意。
- Step 3：解析語意後，將解析的語意透過 Webhook 傳送到使用者 Python 的伺服器，根據自訂義的邏輯處理語意內容。
- Step 4：處理語意內容後，將結果再透過 Webhook 回傳到 Dialogflow。
- Step 5：Dialogflow 收到結果後，透過串接的機器人，將結果的訊息傳送給使用者。
參考「使用 Anaconda」或「使用 Python 虛擬環境」文章，選擇其中一種作為本機架設環境，接著參考「使用 ngrok 服務」文章註冊 ngrok 服務，接著在本機環境使用命令提示字元啟用 ngrok。
ngrok http 5000
啟用後就會看見 ngrok 服務對應到本機伺服器產生的臨時網址。
ngrok 網址完成後，回到命令提示字元，輸入下列指令安裝 Flask 函式庫 ( Anaconda Jupyter 已經內建不需安裝 )。
pip install Flask
建立一個新的 Python 檔案，使用下方的程式碼，執行後就能建立一個簡單的伺服器，當中 /webhook 的入口就是 Webhook 的網址，webhook() 函式的內容會將 Dialogflow 傳送過來的字串轉換成 dict 格式，取出當中要回應的字串，並在字串後方加上 ( webhook ) 文字，證明這是透過 Webhook 伺服器處理後的文字訊息。
from flask import Flask, request
app = Flask(__name__)
@app.route("/")
def home():
return "<h1>hello world</h1>"
@app.route('/webhook', methods=['POST'])
def webhook():
req = request.get_json() # 轉換成 dict 格式
print(req)
reText = req['queryResult']['fulfillmentText'] # 取得回覆文字
print(reText)
return {
"fulfillmentText": f'{reText} ( webhook )',
"source": "webhookdata"
}
app.run()
程式執行後，開啟瀏覽器，輸入剛剛 ngrok 產生的網址 ( 後方不要加上 /webhook )，如果出現 hello world 的文字，表示順利建立成功，成功後直接前往下方繼續閱讀「Dialogflow 串接 Webhook」。
參考「使用 ngrok 服務」和「Google Colab 使用 ngrok」的文章內容，註冊 ngrok 服務並取得 token，接著開啟 Colab 並安裝 ngrok，安裝步驟都完成後，在 Colab 裡輸入下方的程式碼 ( 記得要安裝 flask_ngrok )。
from flask import Flask, request
from flask_ngrok import run_with_ngrok
app = Flask(__name__)
run_with_ngrok(app) # 連結 ngrok
@app.route("/")
def home():
return "<h1>hello world</h1>"
@app.route('/webhook', methods=['POST'])
def webhook():
req = request.get_json()
print(req)
reText = req['queryResult']['fulfillmentText']
print(reText)
return {
"fulfillmentText": f'{reText} ( webhook )',
"source": "webhookdata"
}
app.run()
點擊 Colab 的執行按鈕，就會得到一串 ngrok 對應的網址，這串網址就是要與 Dialogflow 串接的 Webhook。
程式執行後，開啟瀏覽器，輸入剛剛 ngrok 產生的網址 ( 後方不要加上 /webhook )，如果出現 hello world 的文字，表示順利建立成功，成功後直接前往下方繼續閱讀「Dialogflow 串接 Webhook」。
由於使用 Colab + ngrok 所建置的 Webhook，會受限於 Colab 只能運行幾個小時，以及 ngrok 在每次部署都會改變網址的特性，所以無法當作正式的 LINE BOT Webhook ( Colab 閒置超過一段時間後還會停止執行並清除安裝的函式庫，需要再次重新安裝 )。
如果要建立一個可以 24 小時不斷運作的 Webhook，就可以選擇 Google Cloud Functions 作為 Python 運作的後台，參考「使用 Google Cloud Functions」文章，新增並啟用一個 Cloud Functions 程式編輯環境，基本設定如下圖所示：
進入編輯畫面後，環境執行階段選擇 Python ( 3.7～3.9 皆可 )，進入點改成 webhook ( 可自訂名稱，之後的程式碼裡也要使用同樣的名稱 )。
接著輸入下方的程式碼，完成後點擊下方的「部署」，就會將程式部署到 Cloud Functions 裡。
def webhook(request):
try:
req = request.get_json()
reText = req['queryResult']['fulfillmentText']
return {
"fulfillmentText": f'{reText} ( webhook )',
"source": "webhookdata"
}
except:
print(request.args)
如果部署順利完成，就會看見該專案前方出現一個綠色打勾圖示，這時切換到「觸發條件」頁籤，就可以看到所需要的 Webhook 網址，接著就直接前往下方繼續閱讀「Dialogflow 串接 Webhook」。
參考「使用 Dialogflow 打造聊天機器人」文章，回到 Dialogflow 的專案裡，進入「Intents」頁籤，點擊需要串接 Webhook 的 Intent，進入後在最下方勾選「Enable webhook call for this intent」，表示該 Intent 會透過 Webhook 處理後再進行回覆 ( 如果 Webhook 失敗則會直接套用內容回覆 )。
進入「Fulfillment」頁籤，勾選啟用 Webhook，將剛剛產生的 Webhook 貼上並儲存 ( 如果是本地端或 Colab 網址，後方要加上 /webhook )
完成後在右側的聊天測試裡，輸入一些文字就可以看見機器人的自動回覆，如果回覆文字的後方有加上 ( webhook ) 文字，表示已經順利串接 Webhook ( 額外加上的文字是在 Webhook 伺服器端加入的，可以自行修改程式 )。
這時如果進入 Webhook 伺服器後台，也能看見傳遞的訊息出現在記錄檔裡。
當 Dialogflow 可以串接 Webhook 之後，就能運用伺服器做到更多有趣的事情，例如爬蟲、數據分析、串接其他服務...等。
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