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用wechaty实现新闻资讯播报机器人

Lingxiao Zhang Lingxiao Zhang Follow Aug 13, 2018 · 8 mins read
用wechaty实现新闻资讯播报机器人

用wechaty实现智能内容机器人

感谢 @lijiarui 邀请我分享我们的智能内容服务,以及在wechaty上的应用场景。

我们在小理智能开发了一套智能内容服务系统,能够为各个领域提供智能资讯接口,包括新闻搜索、主题订阅、日报订阅等,帮助开发者将内容服务整合到自己的系统和产品中(关于小理内容接口的详细介绍看这里)。

在小理内部,我们用这些接口进行社群自动化运营,比如给群里定时推送某一个主题的新闻资讯,自动维护群的活跃度,并且带来额外流量。 以下给出两个典型的应用场景:智能资讯问答以及日报定时推送

智能资讯问答

新闻资讯的查询、播报是很多智能对话机器人技能中很重要的一环,一个经典的场景就是用户就自己感兴趣的关键词提问,机器人返回和该关键词相关的最新新闻资讯,如下图:

news-query-snapshot

以上场景中我们询问了机器人关于微信机器人的最新消息,并且查看了其中一条新闻的详细内容。 利用wechaty和小理的内容接口,我们可以很方便的实现以上功能。直接上代码:

const bot = new Wechaty({
    profile: config.default.DEFAULT_PROFILE,
})

bot.on('message', onMessage)

async function onMessage(msg) {
    let msgText = msg.text()

    // A super naive implementation of intent detection for news query
    if (msgText.endsWith("最新消息") && msgText.length > 4) {
        respText = await searchNews(msgText.substring(0, msgText.length-4)) // call xiaoli's news API
        await msg.say(respText)
    }
}

我们监听消息发送事件,并且对收到的消息进行意图识别。这里我们做最简单的实现:只要收到XXX最新消息这种模式的信息,就提取前面的XXX部分作为关键词,来进行新闻查询。目前一些开源或商业的解决方案,如科大讯飞等,可以实现更加准确的意图识别供开发者使用,这里不赘述。

接下来实现searchNews方法的业务逻辑。我们只要传入消息中的关键词,调用小理的新闻搜索API,对结果进行处理后返回即可:

import fetch  from 'node-fetch'
/**
 * query xiaoli's api for news related to the keyword
 * @param keyword: search keyword
 */
async function searchNews(keyword) {
    let searchURL = 'https://api.xiaoli.ai/v1/api/search/basic'
    let postBody = {
        "keywords": [keyword],
        "token": "45d898b459b4a739474175657556249a"
    }
    let okCallback = makeSearchResponseText
    let resText = await fetchXiaoliAPI(searchURL, postBody, okCallback);
    return resText
}

以上代码中,postBody中的token用于验证用户身份;fetchXiaoliAPI是一个异步方法,使用了node-fetch这个第三方库进行网络调用,将小理API返回的JSON数据解析后返回具体的数据,或者错误信息:

/**
 * Fetch response from xiaoli API
 * @param URL
 * @param postBody
 * @param okCallback: covert json to msg text when fetch succeeds
 */
async function fetchXiaoliAPI(URL, postBody, okCallback) {
    let resText = null
    try {
        let resp = await fetch(
            URL,
            {
                method: "POST",
                body: JSON.stringify(postBody), // put keywords and token in the body
            }
        )
        let resp_json = await resp.json()
        if (resp.ok) {
            // status code = 200, we got it!
            resText = okCallback(resp_json['data'])
        } else {
            // status code = 4XX/5XX, sth wrong with API
            resText = 'API ERROR: ' + resp_json['msg']
        }
    } catch (err) {
        resText = 'NETWORK ERROR: ' + err
    }
    return resText;
}

成功获取数据的回调方法makeSearchResponseText提取返回数据中的的新闻标题(title字段),拼成一段字符串回复给用户。

/**
 * parse the returned json for a list of news titles
 */
function makeSearchResponseText(json_obj) {
    preNewsList = []
    let newsList = json_obj.contents
    if (newsList.length === 0) {
        return "暂无相关新闻"
    }
    let newsText = ''
    for (let i = 0; i < newsList.length; i++) {
        newsText += (i+1) + '. ' + newsList[i].title + '\n'
        preNewsList.push(newsList[i].news_abstract) // Save the news details for later queries
    }
    newsText += "\n回复\"#+数字\"(例如\"#1\")看详情"
    return newsText
}

以上我们实现了最简单的新闻查询功能。

接下来,我们希望用户能够回复数字看某条新闻的详情,这也能够通过小理的接口实现。小理对每篇新闻自动提取了摘要,我们可以将新闻的摘要存在临时变量里面,当用户输入数字的时候返回对应的结果。

首先定义临时变量:

let preNewsList = []

查询新闻时暂存这些新闻的摘要(news_abstract字段):

function makeSearchResponseText(json_obj) {
    //...
    for (let i = 0; i < newsList.length; i++) {
        //...
        preNewsList.push(newsList[i].news_abstract) // Save the news details for later queries
    }
    //...
}

监听到数字模式,返回对应结果:

async function onMessage(msg) {
    let msgText = msg.text()

    // query for news details
    if (msgText.startsWith('#')) {
        newsNum = parseInt((msgText.substring(1)), 10) - 1
        if (newsNum < preNewsList.length && newsNum >= 0) {
            await msg.say(preNewsList[newsNum])
        }
    }

}

到此,一个简单的新闻查询机器人就大功告成啦。除了这个例子中用到的新闻标题和摘要字段,接口还提供了时间、图片、url等基本信息;我们还支持包含复杂条件组合的多关键词搜索。开发者可以用这些接口完成更加复杂的功能。

日报定时发送

微信群是目前进行兴趣交流、社群运营的一个重要工具。为了保持微信群的活跃度,群主往往需要定期在群里推送和群主题相关的聚合内容。例如,在一个人工智能交流群里,群主会定期整理人工智能相关资讯,在群里推送。

利用wechaty和小理的日报接口,我们就能把这项任务完全自动化!先看效果图:

daily-snapshot

小理会针对一些行业自动整理每天的相关新闻,生成一份日报,其中包含了多个主题版面,还能够通过智能分析算法自动生成新闻头条。接下来,我们就给机器人增加这个功能,让它每天定时在群里推送这样一份人工智能日报。 首先实现sendDaily方法:

async function sendDaily() {
    const room = await bot.Room.find({topic: '小桔和小理'}) //get the room by topic
    console.log('Sending daily to room ' + room.id)
    let dailyText = await getDaily()
    room.say(dailyText)
}

我们找到需要推送的群,往里面发送文本形式的日报。getDaily方法通过小理接口拿到日报数据:

/**
 * query xiaoli's api for a daily news brief
 */
async function getDaily() {
    const dailyUuid = 'e02e6f14-3212-4d44-9f3d-1d79538c38f6'
    let dailyURL = 'https://api.xiaoli.ai/v1/api/briefing/' + dailyUuid
    let postBody = {
        "token": "45d898b459b4a739474175657556249a"
    }
    let okCallback = makeDailyResponseText
    let resText = await fetchXiaoliAPI(dailyURL, postBody, okCallback)
    return resText
}

function makeDailyResponseText(json_obj) {
    let secList = json_obj.sections
    let newsText = '今日' + json_obj.title + '\n\n'
    for (let i = 0; i < Math.min(secList.length, 5); i++) {
        newsText += secList[i].title + '\n'
        let newsList = secList[i].contents
        for (let j = 0; j < Math.min(newsList.length, 3); j++) {
            newsText += (j+1) + '. ' + newsList[j].title + '\n'
        }
        newsText += '\n'
    }
    return newsText
}

其中,getDaily方法中的dailyUuid变量是人工智能日报的唯一标识(更多日报主题看这里)。 日报由多个section(版面)组成,每个section包含一个当日相关新闻的列表。 回调函数makeDailyResponseText中,我们取日报中前5个section,每个section取前三个新闻,拼成字符串。

接下来我们让机器人登录后定时调用sendDaily函数即可。这里我们用第三方模块node-schedule:

import schedule  from 'node-schedule'

bot.on('login', onLogin)

async function onLogin(user) {
    schedule.scheduleJob('0 0 9 * * 1-5', sendDaily);
}

以上代码表示机器人会在周一到周五每天9:00am准时给群里发送一份人工智能日报。

到这里,这个又能查新闻,又能发日报的wechaty机器人就完成啦(完整代码看这里)。

附:如何使用小理的内容接口

以基本的资讯接口为例:用户可以指定任意关键词,小理的接口能够返回和关键词相关的最新新闻。

例如,如果想要查询和”人工智能”相关的最新新闻,可以向小理的搜索接口地址https://api.xiaoli.ai/v1/api/search/basic发送包含如下数据的post请求:

{
  "keywords": ["人工智能"],
  "token": "45d898b459b4a739474175657556249a"
}

以上代码中的token用于验证用户身份。通过解析返回的JSON串,可以获得包含标题、URL、摘要等信息的最新相关新闻列表:

{
    "data": {
        "contents": [
            {
                "img_url": "",
                "news_abstract": "...在韩国,政府在2018年提出将在未来5年内投资2.2万亿韩元(约合130亿元人民币)用于开发核心人工智能技术,并且计划在2022年前成为该领域的全球巨头。因此,全球人工智能已经进入加速发展期,主要国家争先在人工智能领域进行布局。未来,人工智能的发展将形成国家竞争的新分水岭,将成为世界主要国家产业博弈的核心阵地。新时代我国必须树立实体经济发展的新理念,深化人工智能技术在实体经济中的广泛应用,实现实体经济与人工智能的深度融合。",
                "pub_date": "2018-08-13T08:36:57.950927",
                "seed_title": "中国网",
                "title": "推动实体经济与人工智能深度融合",
                "url": "https://base.xiaoli.ai/item/7b8803dc-1bab-43ba-a824-7db94c7a8cb2?app_uuid=516e44a5-06d0-403b-ab31-4a193c564cb4"
            },
            {
                "img_url": "",
                "news_abstract": "...那么,什么才是人工智能企业的核心竞争力?对于初创企业来说,如何才能站稳脚跟而不被市场淘汰?直面隐忧,中国人工智能企业的机会何在?... 隐忧一:发展结构“头重脚轻”... 重点突破基础领域,建立自己的生态体系... 早在2015年,谷歌开放其内部使用的机器学习软件TensorFlow源代码,脸书、亚马逊和微软也纷纷发布其工程师用于机器学习的开源软件。似乎AI进入了“免费原材料”时代,人人都可以顺手取材。但是,“国外的开源布局对于我国AI行业发展而言,埋藏着巨大隐患。”远望智库人工智能事业部部长、图灵机器人首席战略官谭茗洲指出。",
                "pub_date": "2018-08-13T08:24:15.201051",
                "seed_title": "人民网",
                "title": "直面隐忧 中国人工智能企业机会何在",
                "url": "https://base.xiaoli.ai/item/0ae5b7d2-a52f-4fef-9fc3-7296aec45ad0?app_uuid=516e44a5-06d0-403b-ab31-4a193c564cb4"
            },
            ...
        ],
        ...
    }
}

更多功能请开发者们参考小理的接口文档

测试Token

我们的系统目前属于内测阶段,尚未开放注册。调用接口需要使用验证token,为了方便大家测试,这里为大家准备了3个测试用的token:

45d898b459b4a739474175657556249a
6d3b08ef9188c4d5c22739fb2f073b20
ecefeb8778165cbdfb2bfaa66be42bfb

以上token供大家测试功能使用,会有一定的频率和次数限制。

日报

小理每天为近100个行业主题自动生成日报,并且支持用户自定义任意主题的日报。这里为大家准备了一些日报的dailyUuid:

互联网医疗日报: '60108efa-2a78-41d1-994d-cb53e0b66d2e'
互联网社交娱乐日报: '07c3f2a1-9f2d-4e58-b324-54cd944adb17'
互联网大数据日报: '6e442691-43b6-4e14-ae06-25089e53b9f6'
云计算日报: 'bc30500e-3032-415d-9d40-c64e1f76b8e3'
互联网金融日报: '639b5a58-1f86-463d-9358-d4369831711f'
人工智能日报: 'e02e6f14-3212-4d44-9f3d-1d79538c38f6'

如果有进一步的需求,欢迎大家通过微信(judaschrist)或者邮件(zhanglx@induta.com)和我们联系。

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Written by Lingxiao Zhang
Co-founder of 小理智能, Musical lover, Movie addict.