使用 Easegress 实现 Telegram 翻译机器人

介绍

Easegress 是 MegaEase 开发的新一代流量型网关产品，它完全架构于云原生技术之上，避免了传统反向代理在高可用、流量编排、监控、服务发现等方面的不足，具有云原生、高可用、动态流量编排、可观测、可扩展等特点。

最近，Easegress 发布了 2.0 版本，再次大幅增强了流量编排功能，使用户无需编写任何代码，就可以通过编排多个 API 来实现一个超级 API。本文，我们会通过编排一个 Telegram 翻译机器人来演示一下这个功能。这个机器人可以自动将收到的消息翻译为中文、日文和英文，并且，除了文字消息，还支持翻译语音和图片消息。

准备

由于机器人需要接收 Telegram 消息通知，并调用第三方 API，所以我们需要提前准备好以下各项：

根据这篇文档安装好 Easegress 的最新版本，并请确保外部应用至少可以通过 80、88、443 或 8443 端口中的一个访问到这个 Easegress 实例。

根据这篇文档创建一个 Telegram 机器人，设置好名字（本文中使用的是 EaseTranslateBot），记下它的 token，并设置一个 WebHook，WebHook 的地址指向上一步中安装的 Easegress 实例。我们的机器人将通过这个 WebHook 接收新消息通知。

AWS 的 Access Key ID 和 Access Key Secret，并确保可以通过这个 Access Key 使用 AWS 的翻译 API。

Google Cloud 的 Token，并确保可以通过这个 Token 使用 Google Cloud 的语音识别（Speech Recognize）API 和 OCR(Image Annotation）API。

您也可以使用其它厂商的翻译、语音识别或 OCR API，但这需要您对后文中的示例做相应调整。

实现原理

下图展示了这个机器人的工作流程。

收到 Telegram 服务器通过 WebHook 发来的新消息通知后，机器人首先检查消息类型，并分别进行如下处理：

文字消息：直接提取消息文本；

语音消息：这种情况下，消息体中只有语音文件的 ID，所以需要先调用 Telegram 的 API 将 ID 转换成文件地址，然后下载这个文件，并把其内容发给 Google 语音识别服务，将其转换为文本；

图片消息：前半部分基本与语音消息相同，但会将图片内容发给 Google 的 Image Annotation 服务，将其转换为文本。

经过以上处理，三种消息就都变成了文本，之后，就可以调用 AWS 的翻译服务，将其依次翻译为不同的目标语言，本文示例使用的目标语言是中文、日文和英文。

Pipeline

首先，我们来看一下 Pipeline 编排出来的总体流程：

flow:
#Telegram 要求每个请求都返回应答，但我们不会处理所有请求，所以，
#我们把 ResponseBuilder 放在最前面以确保能够返回应答。

• filter: buildFinalResponse

#检测消息类型，并跳转到对应的位置。

• filter: detectMessageType
  jumpIf:
  result0: processText # 文字
  result1: processVoice # 语音
  result2: processPhoto # 图片
  “”: END # 忽略消息，直接结束处理流程

#文字消息

• filter: requestBuilderExtractText
  alias: processText # 别名
  namespace: extract # 所属命名空间
  jumpIf: # 条件跳转，如果一切正常就开始翻译，
  “”: translate # 否则会自动结束处理流程

#语音消息

• filter: requestBuilderGetVoiceFile # 构造将语音文件 ID 转换成文件路
  alias: processVoice # 径的请求
  namespace: extract
• filter: proxyTelegram # 发送请求，得到文件路径
  namespace: extract
• filter: requestBuilderDownloadFile # 构造下载语音文件的请求
  namespace: extract
• filter: proxyTelegram # 发送请求，得到文件内容
  namespace: extract
• filter: requestBuilderSpeechRecognize # 构造调用语音识别 API 的请求
  namespace: extract
• filter: proxySpeechRecognize # 发送请求，得到识别结果
  namespace: extract
• filter: requestBuilderSpeechText # 保存识别结果
  namespace: extract
  jumpIf: # 条件跳转，如果一切正常就开始翻译，
  “”: translate # 否则会自动结束处理流程

#图片消息（流程与语音消息基本相同）

• filter: requestBuilderGetPhotoFile
  alias: processPhoto
  namespace: extract
• filter: proxyTelegram
  namespace: extract
• filter: requestBuilderDownloadFile
  namespace: extract
• filter: proxyTelegram
  namespace: extract
• filter: requestBuilderImageAnnotate
  namespace: extract
• filter: proxyImageAnnotate
  namespace: extract
• filter: requestBuilderPhotoText # 不使用条件跳转，正常进入翻译流程
  namespace: extract

#翻译为中文

• filter: requestBuilderTranslate # 构造调用翻译 API 的请求
  alias: translate
  namespace: zh
• filter: signAWSRequest # 根据 AWS 的要求进行签名
  namespace: zh
• filter: proxyTranslate # 发送请求，得到翻译结果
  namespace: zh

#翻译为英文（流程与中文翻译相同）

• filter: requestBuilderTranslate
  namespace: en
• filter: signAWSRequest
  namespace: en
• filter: proxyTranslate
  namespace: en

#翻译为日文（流程与中文翻译相同）

• filter: requestBuilderTranslate
  namespace: ja
• filter: signAWSRequest
  namespace: ja
• filter: proxyTranslate
  namespace: ja

#回复，将翻译结果发送给 Telegram

• filter: requestBuilderReply # 发送消息回复的 API 的请求
  namespace: tg
• filter: proxyTelegram # 将翻译结果发送到 Telegram
  namespace: tg
  结合前面已经解释过的“实现原理”，我们不难看懂整个流程。但要注意，因为最终的回复需要综合多个 API 的执行结果，我们使用了多个命名空间（namespace）来保存这些 API 的调用参数和执行结果，也就是发送的请求（Request）和它们返回的应答（Response）。

为了达到更好的效果，我们还在 Pipeline 上定义了一些数据：

data:
zh:
fallback: “(抱歉，我不懂这种语言。)”
text: “中文🇨🇳”
ja:
fallback: “(申し訳ないのですが、この言葉は本当に初めて見ました。)”
text: “やまと🇯🇵”
en:
fallback: “(I’m sorry, but I really don’t know this language.)”
text: “English🇬🇧”
其中，zh、ja、en 是中文、日文和英文的语言代码，text 是语言名称和对应的旗帜，fallback 是翻译失败时的替代文字，如下图所示：

Filter

在 Easegress 中，Filter 是处理流量的组件，具体到本文示例，Pipeline 负责编排流程，检测消息类型、调用第三方 API 等工作则都是由 Filter 完成的，下面分别介绍下示例中用到的主要 Filter。

后端代理（Proxy）

所有对外的 API 请求都要通过 Proxy Filter 发出，本文示例使用了四个外部服务，所以也就相应的使用了四个 Proxy Filter，由于它们的配置都非常简单，就不多做介绍了。

#Google Image Annotate
name: proxyImageAnnotate
kind: Proxy
pools:

• servers:
  • url: https://vision.googleapis.com

#Google Speech Recognize
name: proxySpeechRecognize
kind: Proxy
pools:

• servers:
  • url: https://speech.googleapis.com

#AWS Translate
name: proxyTranslate
kind: Proxy
pools:

• servers:
  • url: https://translate.us-east-2.amazonaws.com

#Telegram
name: proxyTelegram
kind: Proxy
pools:

• servers:
  • url: https://api.telegram.org

检测消息类型

这是由一个 ResultBuilder Filter 完成的，配置如下：

kind: ResultBuilder
name: detectMessageType
template: |
{{- $msg := or .requests.DEFAULT.JSONBody.message .requests.DEFAULT.JSONBody.channel_post -}}
{{- if $msg.text}}result0{{else if $msg.voice}}result1{{else if $msg.photo}}result2{{end -}}
它的 template 字段是根据 Go 语言 text/template 包的要求编写的模板，在运行时会生成一个字符串，ResultBuilder 会将这个字符串作为自己的执行结果返回给 Pipeline，而 Pipeline 可以根据这个执行结果进行跳转。也就是说，ResultBuilder 和 Pipeline 相互配合，能够实现类似程序开发语言中的 switch-case 功能。

Telegram 中的消息可能来自用户组（Group），也可能来自频道（Channel），两种情况下，代表消息体的字段不同，模板首先对此进行了判断，但不管是哪种情况，消息体的格式都是相同的。

模板中，.requests.DEFAULT 所代表的就是 Telegram 通过 WebHook 发来的，承载着具体消息的 HTTP 请求，其中， DEFAULT 是这个请求所属的命名空间。而通过检测消息体中 text、voice、photo 三个字段的有效性，我们就能知道消息类型了。

目前，ResultBuilder 的执行结果只能是 result0 - result9，所以，我们这里使用 result0 代表文字消息，result1 代表语音消息，result2 代表图片消息。后面我们会进一步改进这个 Filter，让其返回的执行结果更易读。

读取文件内容

语音和图片消息都需要先将消息中的文件 ID 转换为文件路径，然后读取文件来拿到其内容，这一工作是使用下面的 Filter 完成的：

#Convert voice file ID to path
kind: RequestBuilder
name: requestBuilderGetVoiceFile
template: |
{{KaTeX parse error: Expected 'EOF', got '}' at position 85: …dy.channel_post}̲} method: GET…msg.voice.file_id}}

#Convert photo file ID to path
kind: RequestBuilder
name: requestBuilderGetPhotoFile
template: |
{{$msg := or .requests.DEFAULT.JSONBody.message .requests.DEFAULT.JSONBody.channel_post}}
method: GET
url: https://api.telegram.org/bot{YOUR BOT TOKEN}/getFile?file_id={{(last $msg.photo).file_id}}

#Download(read) file
kind: RequestBuilder
name: requestBuilderDownloadFile
template: |
method: GET
url: https://api.telegram.org/file/bot{YOUR BOT TOKEN}/{{.responses.extract.JSONBody.result.file_path}}
注意，转换文件 ID 到路径这一步，图片要比语音复杂一些，这是因为，对于同一张原始图片，Telegram 可能会生成多张不同尺寸的缩略图，并把所有缩略图和原始图片一起发过来，这时，最后一张才是原始图片。

语音识别和OCR

这两个 Filter 略显复杂，但都只是在按照第三方服务的要求创建对应的 HTTP 请求。

#Speech Recognize
kind: RequestBuilder
name: requestBuilderSpeechRecognize
template: |
url: https://speech.googleapis.com/v1/speech:recognize?key={YOUR GOOGLE API KEY}}
method: POST
body: |
{
“config”: {
“languageCode”: “zh”,
“alternativeLanguageCodes”: [“en-US”, “ja-JP”],
“enableAutomaticPunctuation”: true,
“model”: “default”,
“encoding”: “OGG_OPUS”,
“sampleRateHertz”: 48000
},
“audio”: {
“content”: “{{.responses.extract.Body | b64enc}}”
}
}

#OCR
kind: RequestBuilder
name: requestBuilderImageAnnotate
template: |
url: https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate?key={YOUR GOOGLE API KEY}}
method: POST
body: |
{
“requests”: [{
“features”: [{
“type”: “TEXT_DETECTION”,
“maxResults”: 50,
“model”: “builtin/latest”
}],
“image”: {
“content”: “{{.responses.extract.Body | b64enc}}”
}
}]
}

文本提取

针对三种不同的消息类型，我们分别使用了一个 Filter 来进行文本提取：

#Extract text from text message
kind: RequestBuilder
name: requestBuilderExtractText
template: |
{{- KaTeX parse error: Expected 'EOF', got '}' at position 87: ….channel_post -}̲} body: | …msg.text | jsonEscape}}"
}

#Extract Text From Voice(Speech) Message
kind: RequestBuilder
name: requestBuilderSpeechText
template: |
{{KaTeX parse error: Expected 'EOF', got '}' at position 54: …NBody.results 0}̲} {{result = index KaTeX parse error: Expected 'EOF', got '}' at position 22: ….alternatives 0}̲} body: | …result.transcript | jsonEscape}}"}

#Extract Text From Photo Message
kind: RequestBuilder
name: requestBuilderPhotoText
template: |
{{$result := index .responses.extract.JSONBody.responses 0}}
body: |
{“text”: “{{replace “\n” " " $result.fullTextAnnotation.text | jsonEscape}}”}
您可能已经注意到，我们在文本消息中使用了一个 exclude 字段，这是为了在翻译结果中排除消息原文，而在语音或图片消息中，识别的文本内容可能是不准确的，所以要保留识别出来的文本供用户参考。

翻译文本

由于 AWS 要求对所有调用请求签名，所以，通过 RequestBuilder 创建请求后，又使用了一个 RequestAdaptor 来完成签名。

#Build AWS translate Request
kind: RequestBuilder
name: requestBuilderTranslate
template: |
method: POST
url: https://translate.us-east-2.amazonaws.com/TranslateText
headers:
“Content-Type”: [“application/x-amz-json-1.1”]
“X-Amz-Target”: [“AWSShineFrontendService_20170701.TranslateText”]
body: |
{
“SourceLanguageCode”: “auto”,
“TargetLanguageCode”: “{{.namespace}}”,
“Text”: “{{.requests.extract.JSONBody.text | jsonEscape}}”
}

#Sign the request
name: signAWSRequest
kind: RequestAdaptor
sign:
apiProvider: aws4
accessKeyId: {YOUR AWS ACCESS KEY ID}
accessKeySecret: {YOUR AWS ACCESS KEY SECRET}
scopes: [“us-east-2”, “translate”]

翻译结果回传

这个 Filter 是本文示例中配置最复杂的，但总体上看，它也只是在按照 Telegram 的要求，将前面获取到的信息组织在一起。其中，$.data.PIPELINE 即是在引用我们定义在 Pipeline 上的数据。

kind: RequestBuilder
name: requestBuilderReply
template: |
{{KaTeX parse error: Expected 'EOF', got '}' at position 85: …dy.channel_post}̲} method: POS…msg.chat.id}},
“reply_to_message_id”: {{$msg.message_id}},
“text”: “{{- range $ns, $resp := $.responses -}}
{{- if not (get $.data.PIPELINE $ns)}}{{continue}}{{end -}}
{{- if and $.requests.extract.JSONBody.exclude (eq $resp.JSONBody.SourceLanguageCode $resp.JSONBody.TargetLanguageCode)}}{{continue}}{{end -}}
{{- $lang := get $.data.PIPELINE $resp.JSONBody.TargetLanguageCode -}}
{{print $lang}}: {{printf “%s\n” $resp.JSONBody.TranslatedText | jsonEscape}}
{{- end}}”
}

应答（Response）

Telegram 要求我们为每一个消息通知请求（Request）返回一个应答（Response），由于不用通过这个应答回复消息，所以简单的把状态码设置成 200 即可。

kind: ResponseBuilder
name: buildFinalResponse
template: |
statusCode: 200

部署

准备好配置文件（完整的配置文件可以在这里下载）后，就可以使用下面的命令将这条 Pipeline 部署到 Easegress 了（假设文件名是 ·translate-pipeline.yaml·）：

$ egctl object create -f translate-pipeline.yaml
但只有 pipeline 还不够，我们还需要创建一个 HTTPServer，并让它将 telegram 的通过 WebHook 发送的消息通知转发到上面的 pipeline，注意，这条 pipeline 的外部访问地址，必须是我们前面创建的 Telegram WebHook 的地址。

$ echo ’
kind: HTTPServer
name: httpserver
port: 8443 # telegram requires the port to be 80, 88, 443 or 8443
https: true
autoCert: true # please set it to false if you are not using an AutoCertManager
keepAlive: true
keepAliveTimeout: 75s
maxConnection: 10240
cacheSize: 0
rules:
-paths:
-path: /translate
backend: translate-pipeline’ | egctl object create

之后，我们就可以在聊天中，测试这个机器人的效果了，演示视频请见：https://www.bilibili.com/video/BV1yd4y1A7x2。

原文地址：https://blog.csdn.net/2301_79159642/article/details/143855208

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