2022年11月10日我被 Meta 裁员后决定不上班。被裁员短短几周后，2022年11月30日，ChatGPT 就上线了，随之而来的是一波波 AI 浪潮。
因为不上班，我对 AI 的使用就仅限于 ChatGPT.com 和 Claude.ai，用它们来处理生活里的各种琐事，或是帮我写一些很简单的代码。看着外面各种 AI 应用日新月异，我其实一直对自己没有跟上科技的发展感到一点点不安。
所以，这个系列就来记录一下一个 AI 小白的探索旅程吧。
（cover是给我的bot做的logo，觉得超可爱的！）
上一期 AI小白探索记 ｜ 不写一行代码五秒无痛生成 Search Bot 记录了我用了Replit无痛生成一个search bot，但是很快用完了免费额度，所以bot下线了。
这一期换一点点方向，体验了不那么AI的开发过程。
系列二：做一个中文播客search bot
准备工作
第二次的尝试，我决定给我的search bot的功能一点升级。
| 升级方向 | 升级前 | ➡️ | 升级后 |
|---|---|---|---|
| 搜索内容 | 我推荐过的1600期播客 | ➡️ | 播客搜索范围扩大到全网所有中文播客 |
| 搜索词 | 用户只能输入短语，例如 ‘创业’，‘电影’ | ➡️ | 用户可以输入自然语言，表达想要搜索的播客内容，例如 ‘我想要找有趣的副业创业故事’ |
| 搜索内容的呈现 | 仅展示我推荐过的播客的摘录和链接 | ➡️ | 提供一句话的播客简介，以及播客标题和链接 |
| 接口形式 | Telegram Bot | ➡️ | 在我的 The Pod Luck Club 网站里使用 |
要实现这些升级，就需要一些额外的准备。
搜索内容的升级
我选择了listennotes的API介绍页面。ListenNotes的API每月提供300次免费的HTTP call，所以我可以用这个API免费测试和使用300次。申请也非常简单，提供自己的姓名和LinkedIn以及要用API做什么，几乎是一秒就收到邮件通过啦。
搜索词和搜索内容的升级
思路是套一个 OpenAI 的 API，把用户输入的语句拆解、自动提取关键词，进行搜索后，再对内容生成一句话的总结。这里需要在 OpenAI 账户页面生成一个 API Key，根据每次的调用次数付费。我调试了大概 30 次，花费可以拉到最下面哦。
search bot interface
第一期我选择了最简单的方法，用 Telegram Bot。第二期则想把 bot 嵌入到我的 The Pod Luck Club 网站里，让所有访问网站的人都能直接使用。所以我找了一个支持嵌入（embed 功能）的聊天机器人平台。目前大部分这类平台都能提供嵌入代码。
做好这些准备后，就可以开始动手了。
Step 1 开一个github project，写播客搜索script
这次选用的工具没有那么“AI 智能”，还是得自己写一些代码。不过当然是请 ChatGPT 帮忙写了核心逻辑。
让Chatgpt写了一个search.js，实现一下功能（Github 项目链接可以点➡️这里）：
- 接收前端发送的 POST 请求，带有一个字段
query（用户想搜索的内容）； - 用 OpenAI GPT-3.5 提取关键词；
- 调用 ListenNotes API 搜索播客；
- 用 OpenAI 总结播客内容，生成推荐理由和链接；
- 返回格式化好的结果给调用方。
Step 2 部署在Vercel
Vercel 是一个前后端一体化的网站部署平台，可以“一键把网站或 Web API 发布到互联网上”。
注册一个 Vercel 账号后，把 GitHub 项目连接上去，就能一键部署。在 Vercel 项目设置里填写 ListenNotes API Key 和 OpenAI API Key，后端就可以正常调用了。
这样，我的 bot 后端就上线了。
这里写得很简短，因为操作真的很简单：连接仓库、填写环境变量、点击 Deploy 就好了。
Step 3 Typebot 搭建了一个聊天式机器人 UI
Typebot 是一个无代码聊天机器人创建平台，可以用可视化界面设计对话流程，就像搭乐高一样，不需要写一行代码，就能打造智能聊天机器人。
我的 bot 流程非常简单：
- 欢迎语；
- 用户输入想要找的播客主题，存为变量
query； - 用 Webhook 向我的 API 发送
{"query": "{{query}}"}； - 把返回结果存为变量
response_data； - 在对话中显示
response_data。
截图里可以看到真的非常傻瓜式操作，可以添加各种Inputs，Logic，还有我没有截图到的，可以和各种各样的AI tool连接。所以我也在想是不是其实都不用写前面的search.js？这个就留到我下次去探索吧。
其实到这里才花了一个小时左右，我本来以为今天的探索又可以快速结束。但是我遇到了一个ChatGPT和Github Co-pilot都无法解决的问题。
截图里在“搜索播客接口“的block里可以看到有紫色的response_data，这样我才可以在结果的Text里显示。但是光是设置这个response_data就花了4个小时！
我一直跟着ChatGPT给的方法设置，发现像下方这张截图里看到的，
- 在对应的 Block 里，能看到 response 里有我想要的 JSON 数据；
- 但 Typebot 无法正确 parse 这段 JSON，导致前端没有任何结果显示。
我尝试了各种各样的方法，问了ChatGPT，还开了Github Co-pilot，确认了一定是Typebot上的问题。最后是我自己研究着点来点去，突然就设置成功了。
Step 4 把 Bot 嵌入到我的网站
到这一步其实非常快速。Typebot提供各种网站的embed的代码，只需要复制粘贴到我的网站就可以。
我在Ghost的后台找到Code Injection，复制，粘贴，大功告成...
啊，我就知道没有那么简单。又有新的问题了。
因为我的网站右下角一直有一个subscribe的浮动小圆标，我的search bot也在大致同样的位置被覆盖了，完全无法点击。
所以又让ChatGPT帮我写了CSS代码，调试了位置。所以目前看到的就是chatbot在页面右下角，Subscribe button 往上挪了一点点。
Step 5 测试！
终于到了激动人心的一步，测试一下。
打开网页，点击聊天机器人图标，就能看到开场白。
输入想要搜索的播客主题，等待几秒，结果就出来了！
目前的结果只会返回三条，没有做任何的排序和权重; UI方面，收听链接只是纯文本，界面也很简陋，还有很大改进空间。
但作为第二次尝试，秉承 80/20 原则，就先做到这里。
我学到了什么
这次探索让我对“用 AI 来做 Chat Bot”有了更清晰的认识，也可以说是祛魅的过程：听起来很厉害，其实本质就是把 OpenAI（或其他 AI 模型）的 API 套到一个壳子里，做成一个产品。
在第一期探索记里，那位分享“不写一行代码训练 AI Bots”的 Side Hustler，我也大概明白人家是怎么做的。技术层面确实很简单，但那位分享人懂 marketing，懂得如何开发客户、维持用户，这些软技能才是更难学到的。
最后
第二次的 AI 探索就到这里。对了，如果你好奇的话，截止目前，我总共花费不到 0.5 美元。主要是因为 Typebot 的解析问题，我测试了非常多次。
接下来，我会把这个 Bot 放在网站上一段时间，API钱花得差不多了，我就关掉这个bot，感兴趣的朋友可以去试试看呀。
如果你有任何建议、觉得好用的 AI 工具，或者想尝试的好玩点子，都可以留言告诉我。
我会持续更新这个系列，记录一个 AI 小白的成长过程 😊
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