虽然已经能让 Line chatbot 回话了,但考虑到之後要做的功能,有必要帮 chatbot 回覆的内容美化一下。Flex message 就能做到美化的效果,透过JSON
格式编辑版面,可以客制化的互动对话介面,适用於各种电子载体。
Flex message 完整的结构,可以视情况选择哪一个部分要放什麽东西,甚至可以省略不需要的部分:
View as JSON
,复制内容,存成JSON
档以下稍微介绍 Flex message 内的零件:
用Python
读JSON
档,依情境修改内容,透过FlexSendMessage
送出
范例:
with open("templates/detect_result.json", "r") as f_r:
bubble = json.load(f_r)
f_r.close()
# 依情况更动 components
bubble["body"]["contents"][0]["contents"][0]["text"] = output
bubble["header"]["contents"][0]["contents"][0]["url"] = link
LINE_BOT.reply_message(
event.reply_token,
[
FlexSendMessage(alt_text="Report", contents=bubble)
]
)
有了这工具之後,我们就可以把之後使用 Azure 认知服务的结果包装成 Flex message 发送给使用者了。下一篇重心要再度回到 Azure 身上,开始利用 Azure 打造 chatbot。
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