概述

• 本篇將介紹此系列文章中所開發的LINE Bot系統架構
• End User傳送的訊息會經由Lambda Function傳遞到Kafka，接著由Server端的bot server接收後，透過OpenAI判斷語意，並將訊息記錄到MongoDB，最後回覆給End User。
• 部分細節，例如LINE Platform的運作，及Kafka的訊息處理等，會在後續章節詳細說明。這邊只介紹整體流程及各元件用到的技術。

系統架構

• 各元件架構與技術如下：

架構圖

流程及使用技術

從User在LINE上輸入訊息開始，系統將觸發以下流程:

1.End User傳送訊息

• User把LINE Bot加入好友後，傳訊息給LINE Bot。
• LINE Platfotm收到訊息後，會透過Webhook的方式將訊息傳送至LinebotHandler。
• 如何送給LinebotHandler的機制會在LINE Bot 基本觀念 介紹。

2.LinebotHandler 接收 Webhook 並將訊息傳送至 Kafka

• LinebotHandler會從Webhook中提取出User輸入的訊息，和回覆User時所需要的token等資訊。
• 關於kafka的訊息傳遞機制會在Kafka 概念介紹及部署 中詳細說明。
• 關於LinebotHandler的開發過程將在使用 AWS Lambda 開發 Serverless Event 接收器 做說明。

使用技術

• Node.js
• AWS Lambda

3.bot server獲取訊息

• bot server 從 Kafka 獲取 User 的訊息和相關 token 資訊。
• bot server 的開發詳情會在 使用 Spring Boot 開發 Backend Bot Server 介紹。

使用技術

• Spring Boot
• Spring Kafka

4.bot server 呼叫 OpenAI API，進行語意分析

• bot server 透過 OpenAI API 向 ChatGPT 送出 prompt，進行以下操作:
  • 語意判斷
  • 取得指定格式的回應，例如: 將訊息提到的食物種類及營養組成以JSON格式回傳
• OpenAI API Service相關開發內容會在 使用 Spring Boot 開發 Backend Bot Server 說明。

使用技術

• Open AI API Java Library

5.bot server 將資訊紀錄在MongoDB，並回應User

• 將OpenAI 回應的內容或相關資訊紀錄在MongoDB。
• 透過line-bot-api-client回應訊息給End User。
• MongoDB的使用與實作細節將在會在 使用 Spring Boot 開發 Backend Bot Server 說明。

使用技術

• Spring Data MongoDB
• line-bot-api-client