LINE 聊天機器人的基本實作教學文章，網路上很多，所以我不打算寫詳細的基礎教學步驟。
聊天機器人的實作，大致有三個階段：
- 回聲機器人。（你說什麼，他回什麼）
- 特定關鍵字回應。（設定一些關鍵字，回應除了定型內容外，還可用爬蟲技術爬出資料再回應）
- 智慧對話。（會自然語言處理，了解語意後再做回應）
第三階段比較難，如果要深入的底層實作算法，那就更難。
不過也有一些公司，有提供自然語意分析API可調用，例如 Dialogflow 、 LUIS 等等。
但通常要不是對中文支持度不好，就是要自己寫訓練規則。
剛好在網路上看到一篇文章：
（我這篇文的壓縮檔中 olami.py，取自上面文章代碼，感謝～）
這篇文章提到了 OLAMI 的 Open API，對中文支持度好，還有現成的 IDS 模組，都選用時，直接就可做大部份的智慧回應，還會回應天氣、匯率、股市、新聞、笑話等等。
所以本文就直接採用 OLAMI 的IDS 模組，快速作LINE聊天機器人智慧對話。
以下為作法：
- 下載此壓縮檔，解壓縮出一個資料夾 line_bot
- LINE聊天機器人的註冊與設定，還有之後要將程式部屬到 Heroku 的教學請看以下連結文章：
Line Bot 教學 - 上面教學文章中：「設定範例機器人」的步驟8，要改成以下過程：
打開解壓縮的 line_bot 資料夾
開啟config.ini 檔案，將 LINE 的 channel secret 和 channel access token 填入應填位置（不要弄混），存檔 - 再到 OLAMI 註冊，建立應用，得到 App Key 及 App Secret，再填入上面提到的 config.ini 檔案中存檔，此外 OLAMI 應用的對話系統模組（IDS 模組）要全勾選儲存，請再見該篇文章：（二）為 Chatbot 增加 NLP 功能
- 再回到上面第2點的文章 Line Bot 教學，其中的「將程式推到 Heroku 上」第2點資料夾改為本文的 line_bot資料夾，其餘步驟都一樣。底下的「將 Heroku 與 Line 綁定」也務必仔細操作，最後「測試範例成果」至完成。
上面就是完成一個智慧對話（大致看起來）的 LINE 聊天機器人，其實本質上就是 OLAMI 的 IDS 模組的對話回應，只是界面移到 LINE 而已。
另外如果要設定關鍵字回應
如果會 python，可直接改壓縮檔的 app.py，在代碼的某段中如以下：@handler.add(MessageEvent, message=TextMessage)
def handle_message(event):
#下列為要加入的代碼
if event.message.text == "你要設定的關鍵字":
line_bot_api.reply_message(event.reply_token,TextSendMessage(text="你要設定的回應"))
#上面為要加入的代碼
line_bot_api.reply_message(event.reply_token,TextSendMessage(text=Olami().nli(event.message.text)))
