2024 LINE Bot 帳號申請流程變革

作者： -

只要活著，就會改變。

我常說，只要你待在資訊領域夠久，那『變化』這件事情對你來說，就絕對是家常便飯。

LINE Bot 最近的變化是，從2024/9/4之後，開發人員無法透過 LINE Developer Console 建立 LINE Bot 帳號囉。

過去，開發人員一般都在 LINE Developer Console 建立 LINE Bot 對談機器人( LINE Messaging API channel)，其實也就是官方帳號，為了讓入口更加一致，現在改為統一在 LINE Official Account Manager 才能建立。

如果你從 LINE Developers Console 進去，試圖建立 LINE Bot 帳號，現在會看到底下畫面：
圖片

也就是請您改為到 LINE Official Account Manager 建立，點選按鈕之後，會出現:
圖片

依照步驟建立好之後，你可以選擇暫時不要申請認證帳號:
圖片

進入管理畫面後，可以先去開啟 LINE Messaging API 功能：
圖片

這個步驟一定要做，否則，你將無法在 LINE 開發人員後台(LINE Developer Console)看到該帳號

過程中你會成功的讓該官方帳號啟用 LINE Messaging API功能，並且選擇或建立 Service Provider:
圖片

同時也可以在這邊設定 WebHook：
的圖片

我自己覺得這個改變很是關鍵。

這讓對談機器人的建立主導權，從開發團隊移轉到帳號擁有者身上。這是一件好事，怎麼說呢? 過去，很多甲方的客戶(業主)並不知道其實自己就可以建立一個新的對談機器人，或是可以自行把已經建立好的官方帳號升級(加入)對談機器人的功能，以為必須透過開發商(乙方)來建立。甚至可能也不知道其實不需要開發商的介入就可以自行設定 WebHook 來改變官方帳號的自動化行為。

這導致，開發商總是用自己的公司(或工作室)名稱來幫業主申請官方帳號，徒增後續的帳號認證和管理、移轉權限的困擾。如今這樣調整之後，整個帳號建立、設定的主導權從開發商回歸官方帳號的業主身上，省去彼此間權利義務歸屬的困擾。

建議未來，都由帳號擁有者(業主、客戶)自行建立官方帳號(或是LINE Messaging API Channel)，而開發商則是專注於在測試、研發環境來進行WebHook的開發，最後把開發完成佈署到正式環境的 WebHook URL 交給業主自行設定與管理，讓帳號的主動權回歸到帳號擁有者身上。

當然，開發人員依舊可以透過 LINE Developers Console 來管理，你只需要直接從過去的 LINE Developers Console 進入，或是從上述的畫面點選底下連結即可：
圖片

最終依舊可以在傳統的 LINE Developers Console 來進行管理。

以上，就是這一次的改變。

留言

張貼留言

這個網誌中的熱門文章

使用LM Studio輕鬆在本地端以API呼叫大語言模型(LLM)

作者： -
圖片
最近上課常被問到，如何在地端環境搭建出大語言模型(LLM)，並且呼叫其API。 一開始我不太理解為何會有這樣的需求(因為在地端自行搭建運行LLM的成本不一定比較低，即便可能比較安全)，但被問多了，也就開始遍尋相關的解決方案，看看有沒有什麼最簡單的方式，可以讓開發人員在地端測試大語言模型? 後來我選擇 LM Studio ，它就是一款設計來運行大型語言模型（LLM）的平台，有個算是挺優雅的整合環境，讓一般 end-user 或開發人員，都可以輕易地在 local 端進行模型的部署和測試。 LM Studio 本身支援多種模型架構和框架，當然，最重要的是，它是免費的。 下載安裝 都很容易，我就不多說。 安裝好之後，你可以看到首頁中已經呈現了許多 Hugging Face上的模型： 這顯然是因為Hugging Face是大部分免費開源模型的集散地。 你可以搜尋自己喜歡的模型，透過LM Studio下載到local之後，就可以直接載入(下圖一)： 隨手設定一下 system prompt(上圖二)，然後，就可以直接對談了。(上圖三) LM Studio會使用你的GPU進行運算(如果有的話)，你會發現，原來有好的設備(GPU)，運行的速度可以如此之快。 Local Server 對於開發人員來說，它還有個超級更友善的功能。 LM Studio本身還提供一個 local server，可以幫你把模型包裹起來讓你直接透過API呼叫該模型的功能，例如： 上圖是我們開啟 LM Studio中 Local Server功能後的結果，你可以透過 localhost 的 1234 port 來呼叫這個被 LM Studio 運行起來的大語言模型。(有沒有發現，我們用的也是 chat/completions API) 透過Postman簡單提供一下 JSON Body: { "model": "LM Studio Community/Meta-Llama-3-8B-Instruct-GGUF", "messages": [ { "role": "system", "content": "你是AI助理，請一律用繁體中...
Read more »

VS Code的字體大小

作者： -
圖片
身為.net developer，這年頭是什麼code都得要會寫的年代。 而雖然我的NB還沒從Windows淪陷為Mac OS，但寫Node.js和Python免不了要用VS Code，這是一種愛的表現。 但歲月不饒人，盡管微臣非常熱於配合，但VS Code預設字體的大小在我還沒錢買大尺寸螢幕的狀況下，實在讓老臣難以適應。當下的第一個反應是什麼? 當然是 Ctrl+滑鼠滾輪往上推…哇靠，沒用。看…這設計…恩，千錯萬錯一定是我的錯。 只好從選單 file –> Preferences –> Settings: 在出來的視窗中，你可以看到 editor.fontsize: 沒錯，改它就行了。改不動? 喔，不好意思，我沒仔細看說明，要copy到右邊是吧，沒問題，copy->paste->modify->Save…搞定。 好簡單啊…連ctrl+(mouse scroll up)都用不到了呢… 咦?這是一篇抱怨文嗎? 沒有，誰說的? 免費的tool我們還有什麼好抱怨的呢…要感恩啦。 啊….對了，如果你還是堅持要使用 Ctrl+滑鼠滾輪，請找關鍵字… "editor.mouseWheelZoom"
Read more »

使用 Dify 建立企業請假機器人

作者： -
圖片
八卦與未來 上個月，前Google執行長Eric Schmidt在史丹福有場演講，媒體關注的是八卦消息(如果你也曾關注，網路上有很多鐵定可以找到)，但我注意到的則是他提到了自己認為接下來 AI(特別是大語言模型) 可能的發展方向，包含: Large Context Window AI Agent Text-to-Action 底下這邊有這一個段落的影片： https://www.youtube.com/watch?v=zl3k1ksFZdY 為何我會關注這部分? 因為上述的三個方向，也是身為開發人員的我，過去這一年，來與LLM打交道後的感想。昨天，我在 twMVC 的研討會分享中，展示了一個其實我過去早做過了N百次的範例，就是企業的請假機器人。(唯一不同的是，這次我幾乎沒有寫任何程式碼) 場景是，員工在家裡生病了，想要透過語音或是app進行請假，你可以看底下這個運行的範例 (git圖檔會循環播放，開始是 『我好像感冒了』)： 用自然語言對談的方式，即可完成請假。 我說過，類似這樣的範例我做過很多次，用 LINE Bot 搭配 C# 做過，用MS Bot Framework 做過，前陣子也用 Semantic Kernel 框架做過，更早期，還沒有AI的時代，我也在EIP和HR系統裡做過。 但我想說的是，這 就是 Text-to-Action 的呈現，也是一個典型的 AI Agent 的例子，它讓我們透過自然語言(可以是語音或文字)，直接命令機器人(Chat Bot、AI 助理、Agent、Assistant …不管你叫它什麼…)幫你完成一件事情(請假、售票、查詢資料、做財務報表、統計圖表、寫程式…etc.)。 這是一直以來人類對電腦最底層的需求與期待。 隨著 LLM 能夠處理和記憶的 Context 愈來愈被放大，AI Agent 所能夠處理的任務就更加的不受限制。 自然語言才是最符合人類直覺的操作 順帶一提，我昨天在研討會中講了一個故事。 有天，你覺得自己需要聘請一位助理，因此上網張貼徵人啟事，沒多久，你找到了一位號稱上知天文、下知地理的高材生，來幫助你更有效率的完成工作。 他什麼都好，唯一的一個小缺點是，你不能直接對這個助理下達指令，你必須用一種只有這個助理看得懂的語法，才能要求這個助理幫你完成特定的工作。這些語法還挺...
Read more »

使用 Dify API 快速建立一個包含前後文記憶的對談機器人

作者： -
圖片
Dify 這個產品我就暫時先不介紹了，它找到了一個挺好的切入點跨入AI Agent市場。讓不喜歡(或不擅長)寫太多 Code 的開發人員，也可以快速的建立一個具有前後文、記憶的對談機器人。 其實若單就設計 Chat Bot 來談，它本質上和 GPTs 有那麼一點點像，你只需要給一個 system prompt ，再加上一點點的資料上傳做為 RAG 的數據來源，就可以生出一隻有模有樣的對談機器人。 但 GPTs 做出來的 Chat Bot 被綁在 ChatGPT 的 UI 裡面，你不容易把它跟 LINE Bot (LINE 官方帳號) 或其它 UI (例如 MS Teams) 串在一起，而 Dify 呢? 則給你了一個 chat-messages API，讓你能很快的實現這個功能，把你在 Dify 平台上做好的 Chat Bot 轉變成可以正式運行的 LINE Bot 或 其它 Bot。 這也是今天我們要介紹的部分。 建立 Assistant 我們先用 Dify 以底下這個 system prompt 建立了一個請假助理： 發佈後，你可以在Dify 內建的 Web UI 上測試： 你會發現，這個 chat bot 已經有著基本的記憶，然後可以依照 system prompt 完成對談和任務。 不要問我在這邊建立出一個假單有什麼用，正常情況下是要直接讓 chat bot 寫入資料庫(例如 HR 系統，直接完成請假)，只是我們還沒談到這一段，這部分以後再展開來談。 chat-messages API 好，透過上面那樣建立一個對談機器人超容易，且內建就有了記憶和前後文的功能。讓開發人員快樂的不得了。跟使用無腦 GPTs 生成術差不多。然而，如果只能在 Web 上用，不能串接 MS Teams、LINE…等介面，做了也是白搭。 但，Dify 貼心的提供了 API，我們來試試看。先Gen個 API Key： 生成了 API key 之後，你只需要透過底下這樣的 rest api，即可進行呼叫： 你會發現，開發人員只要使用單一的這一個 https://api.dify.ai/v1/chat-messages API 即可進行對談。每次只需要透過 query 輸入用戶說的話，response 中的 answer 則是 LLM (Assist...
Read more »

使用C#開發LineBot(3) - 使用LineBotSDK發送Line訊息

作者： -
圖片
新版的Line Messaging API，要主動發送訊息給用戶不是很困難，主要是透過Push API，可以參考底下的官方說明 : https://devdocs.line.me/en/#push-message 另外，如果你想申請一個Line Bot，可參考: 關於LineBot (1) - 用c#建立一個LineBot 前陣子說過，我們為了團隊開發方便，做了一個 Nuget Package 以便於讓撰寫C#的開發人員可以方便的進行Line Messaging API的操作。 所以，如果你想要透過該SDK來發送訊息給用戶，可以透過底下的指令: isRock.LineBot.Utility.PushMessage(               UserId, 要傳送的訊息, AccessToken); 別忘了使用前，要先引用linebotSDK這個套件: 當您在.net 4.x的專案中，安裝上述lintbotSDK，即可透過前面提到的指令發送訊息給用戶，但請注意，該用戶必須加你的bot為好友。 你可能在使用時會碰到一個問題，怎麼知道用戶的id呢? 請注意，PushAPI的Line用戶id並非你的line ID，而是一長串項是底下這樣的id: U6OX388eOX3634X2OX2e341OX06b8OX4123 這個ID會在你的用戶跟你的bot交朋友，或是對談的時候，由系統傳送給你所設定的WebHook網址(其本質上是一個asp.net WebAPI或類似的API服務)。你會在Line傳遞給該WebHook URL的封包中的JSON形式資料內獲得。 也就是說，當你的用戶傳訊息給你的Bot，或是與你的Bot做朋友(或封鎖)，你所在你的LineBot後台，所設定的這個WebHook，都會收到這些相關的訊息。其設定位置如下: 訊息內容是以JSON的格式出現。 但是，如果你還不知道怎麼寫一個WebHook，該怎麼辦呢? 寫個WebHook其實很簡單，以asp.net來說，就是寫一個asp.net WebAPI即可。(有空我再說明，但今天比較沒空) (2017更新，WebHook開發方式請參考 這裡 ) 如果你沒空寫，可以先用底下...
Read more »