LINEのMessaging API＆AWS Lambda＆DeepSeek APIを組み合わせて自動返信するLINE Botを作成しました。構成は以下とします。LINE Messaging APIからAWS LambdaからDeepSeek APIを通しユーザーと会話するフローです。

LINEのbotを作成するには以下のものが必要です。また、あらかじめDeepSeek PlatformのAPIキーを用意しておきます。

• LINE Developers
• LINE 公式アカウント

LINE Developersの設定

まず、LINE Developersにアクセスし、ログインし開発者アカウントを設定します。LINEアカウントのチャットボットの肝となる「プロバイダー」を作成します。プロバイダーとはLINE開発ツールでサービスを提供する個人・組織のことです。

続いてMessaging APIチャネルの作成します。

LINE公式アカウントの作成

LINE公式アカウントの作成にアクセスし、アカウントを作成します。

チャネル基本設定

• [基本設定]でBOTの名前やアイコンなどを設定します。
• [機能の利用]でグループ・複数人トークへの参加を有無、写真や動画の受け取りの有無を設定します。[写真や動画の受け取り]は基本OFFが良いでしょう。

Messaging APIの設定

Messaging APIの設定はLINE Developersのコンソールから設定します。作ったチャンネルのアイコンをクリックし、[Messaging API設定]の[Webhook設定]からWebhook URLとWebhookの利用の有無を設定。

• [応答機能]のチャットを無効にする
• [Webhook]を有効にし、Messaging APIの設定を開く（後述）
• [応答機能]の応答メッセージを無効にする
• ページ下部にある[チャネルアクセストークン（長期）]を発行し控えておきます

AWS Lambdaの設定

AWS Lambdaにアクセスし新規で関数を作成します。[関数名]は任意の名前に設定し、[ランタイム]は[Python 3.x]を選択します。[アーキテクチャ]は[x86_64]のままにし[関数を作成]を実行します。

次に関数の設定に移動し、[環境変数]であらかじめ控えておいたDeepSeekのAPIキーと、LINEのチャネルアクセストークンを設定しておきます。今回はそれぞれDEEPSEEK_APIKEYとLINE_ACCESS_TOKENという名前でキーを設定しました。

次に[コード]に移動し、Python 3.xとしてコードを実装します。コードの例は下記の通り。またPythonでAPI通信をするためにはrequestsモジュールが必要なのですが、Lambdaでは使えないので適宜レイヤーで追加しておきます。

• Lambdaでrequestsモジュールを使おうとしたときに発生したエラーと対処法

コードの例

import json
import os
import requests
LINE_ACCESS_TOKEN = os.getenv('LINE_ACCESS_TOKEN')
DEEPSEEK_API_KEY = os.getenv('DEEPSEEK_APIKEY')
LINE_REPLY_API_URL = 'https://api.line.me/v2/bot/message/reply'
DEEPSEEK_API_URL = 'https://api.deepseek.com/chat/completions'
def lambda_handler(event, context):
 body = json.loads(event['body'])
 for message_event in body.get('events', []):
  if message_event['type'] != 'message' or message_event['message']['type'] != 'text':
   continue
  user_message = message_event['message']['text']
  reply_token = message_event['replyToken']
  gpt_reply = ask_gpt(user_message)
  reply_to_line(reply_token, gpt_reply)
 return {
  "statusCode": 200,
  "body": json.dumps('OK')
 }
def ask_gpt(user_input):
 headers = {
  "Content-Type": "application/json",
  "Authorization": f"Bearer {DEEPSEEK_API_KEY}"
 }
 data = {
  "model": "deepseek-chat",
  "messages": [
   {"role": "system", "content": """* 日本語で返答してください
* あなたはユーザーのアシスタントです
* ユーザーのことを「センパイ」と呼称します
* ユーザーを慕う後輩のようなキャラクターです
* ユーザーに好意を持ち敬語で話します"""},
   {"role": "user", "content": user_input}
  ]
 }
 response = requests.post(DEEPSEEK_API_URL, headers=headers, json=data)
 response_data = response.json()
 if 'choices' in response_data:
  return response_data['choices'][0]['message']['content']
 else:
  return '現在応答できません'
def reply_to_line(reply_token, message_text):
 headers = {
  "Content-Type": "application/json",
  "Authorization": f"Bearer {LINE_ACCESS_TOKEN}"
 }
 data = {
  "replyToken": reply_token,
  "messages": [
   {
    "type": "text",
    "text": message_text
   }
  ]
 }
 requests.post(LINE_REPLY_API_URL, headers=headers, json=data)

コードを保存してデプロイしたら、Lambdaの[関数の概要]から[関数 URL]をコピーしておきます。

Messaging APIの設定

再びLINE DevelopersのコンソールからMessaging APIの設定にアクセスし、[Webhook URL]に先程作ったLambdaの[関数 URL]のエンドポイントを入力し[更新]を押下します。その後[検証]を押下し正常にレスポンス（200）が返ってくることを確認します。

同じ設定画面にあるQRコードをスマホで読み込み、LINEの友達に追加します。レッツトーク！

にゃるぴにも優秀な後輩アシスタントができました。今回は安価なDeepSeek APIで実装しましたがもちろんGPTのOpenAIのAPIでも構いません。

Messaging APIのプランと値段

Messaging APIはプランによって送信料が変わります。今回は自分用なので無料のコミュニケーションプランで作成しました。Messaging APIの料金は以下ページに掲載されています。

• Messaging APIの料金

おしまい♥

タグ：AWSDeepSeekLambdaLINE言語AI/生成AI