自2022年有chatgpt之後，原本的fb聊天機器人已經停止使用。新的聊天機器人使用chatgpt, 想要試用的，可以email聯絡：consultant.3rd@gmail.com
聊天機器人(chatbot)並不是什麼新鮮事，早在1950年間圖靈(註一)在提出關於人工智慧判別方式時，就提到利用文字訊息 - 因要把人和機器分開 - 來和兩個對象聊天，其中一個對象是人，另一個對象是電腦，如果一個正常人在聊天的過程無法區分這兩者誰是電腦，誰是人，則可判別這電腦程式，是真正擁有智慧。
要達到這個目的難上加難，在wiki上可以看到目前僅有在2014年一個名為Eugene Goostman的聊天程式通過這個測試。
目前可取得的人工智慧演算法或相關技術都沒有太驚人的發展。然而，由於網路上的資料取得越來越容易，電腦執行速度越來越快，以致於不需要有驚人的技術能力，也不需要有對人工智慧會不會變成奴役人類的電影劇情的深思，就可以開發出有意義的應用。
Facebook聊天機器人也是其中之一。
商家，企業，甚至某些個人都擁有FB page (粉絲頁 專頁)，而從2015年開始，facebook開始出現具有固定反應或者訊息回應的聊天程式。不過台灣似乎比較少見非特定用途的聊天機器人，因此我們就做了一個在粉絲頁上。參考下圖：
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| https://www.facebook.com/sandy4ai/ 具有人工智慧聊天的粉絲頁 |
這個聊天機器人會回應你的訊息，根據她內建的知識庫和基本的語意分析，會回應你訊息。當然，她也會慢慢學習對話，這個聊天程式並不會需要額外的facebook權限，因此她沒有太多額外的功能。下圖是聊天實況範例：
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| 和具有人工智慧聊天的粉絲頁聊天 |
Line在今年(2016)也開放bot api，作法和Facebook幾乎很雷同。不過雖然都是webhook，他們的api實際傳遞內容當然完全不一樣。
Facebook/Line 聊天機器人的可能應用：
1. 基本客戶問題：
企業組織在網路上最常「被」查。查詢營業時間，查詢電話，查詢服務項目等等。在台灣，這幾年用facebook來做生意來越頻繁，而聊天機器可以提供24x7的基本回答問題服務。
2. 促銷活動：
聊天機器人在某些權限下，可以主動傳遞訊息，或者貼文給facebook使用者。這和一般廣告貼文有些許不同，因為貼文之後，使用者可以持續和貼文者 - 也就是聊天機器人互動。
3. 例行客戶服務：
預約預定，提醒預約，服務調查，生日賀卡貼文等等。
如何製作Facebook臉書聊天機器人：
1.摘要步驟
(1) 到AWS開設帳號。 開發過程會用到Lambda, API Gateway, elasticsearch, s3 cloudwatch 等服務。
(2) 到facebook建立facebook app。（簡稱 fb app)
(3) 新增並撰寫基本的Lambda 以回應 之後fb app webhook時的GET驗證。
(4) 新增撰寫基本的Lambda 以用在 接下fb app message hook回應
(5) 新增 API Gateway 的GET/POST，對應到Lambda
(6) 設定fb app 的webhook 對應到API Gateway的URL
(7) 讓fb app的設定頁verify(基本上就是http GET) API Gateway
(8) 讓fb app設定頁訂閱message 並記得在lambda程式回覆訊息時使用page token
(9) 此時可以進行知識庫的連結，在AWS建立elasticsearch並且匯入經過程式處理的資料，這裡我們以台灣e院資料為範例。
(10) 修改lambda程式，讓使用者的訊息，在elasticsearch查訊相關訊息，並且回復給原送訊息者
(11) 至此完成，其結果大致如下圖：
2. 詳細步驟：
....<待續>...
如何製作Line聊天機器人：
1.摘要步驟
(1) 到AWS開設帳號。 開發過程會用到Lambda, API Gateway, elasticsearch, s3 cloudwatch 等服務。
(2) 到line developer建立帳號以及channel。
(3) 新增並撰寫基本的Lambda 和 api gateway 用以回應之後在line的channel上link時的驗證。Line的api基本上只用到POST
(4) 將自己的line帳號 加入剛剛自己增加的channel。就是設好友的意思，這樣才能測試
(5) 將line channel所需要的api key, secret以及token設定在lambda 要傳回給line bot api的地方。
(6) 此時可以進行知識庫的連結，在AWS建立elasticsearch並且匯入經過程式處理的資料，這裡我們以台灣e院資料為範例。
(7) 修改lambda程式，讓使用者的訊息，在elasticsearch查訊相關訊息，並且回復給原送訊息者
(8) 至此完成，其結果大致如下圖：
....<待續>...
參考: https://www.facebook.com/sandy4ai/
註一：Turing 就是電影模仿遊戲的主角
註二：詳細步驟還沒有時間寫...反正不見得有人需要:)
