データサイエンス入門　第13回　ChatGPTからOpenAIを使ってみる　その3

AIプログラミングで学ぶデータサイエンス

前回のOpenAIプログラミングはうまくできましたか？。AIプログラミングを一から作るのは非常に大変、というか無理だと思いますが、OpenAIを利用することで、手軽に高性能なAIを利用することができます。

今回はOpenAIを利用して、簡単なチャットプログラムを制作します。チャットと聞くと難しそうに思えますが、コア部分はOpenAIを利用するので、簡単です。自分好みにカスタマイズもできるので、ぜひ挑戦してください。

最初のセルで次のプログラムを実行し、OpenAIを利用するために必要なライブラリをインストールします。（リスト１）必要なライブラリがインストールされます。


!pip install openai

必要なPython用ライブラリを取り込みます


#!/usr/bin/python3
# -*- coding:utf-8 -*-
import openai　#OpenAI
import json　#jsonフォーマットが使える

OpenAIを利用するために必要なAIPキーを入力します


# APIキーの設定
openai.api_key = ''自分のAPIキーを入力する’　#APIキーのセット
# Using the new API syntax (openai>=1.0.0)
client = openai.OpenAI(api_key=openai.api_key)　#OpenAIにAPIキーを送る

prompt変数に受け取ったチャットメッセージをOpenAIに送って、返事を受け取る。その際に、オプションとしてルールを付加することができます。


def ai_answer(prompt):　#OpenAIを利用する関数
    response=client.chat.completions.create(　#OpenAIにルールとメッセージを送る
        model="gpt-3.5-turbo",　#OpenAIの種類
        messages=[　#メッセージとルール
            {"role": "system", "content": "語尾は女性らしい言葉にする、時々「うんうん」と相槌を打つ"},　#うんうん
            #{"role": "system", "content": "語尾は「にゃん」をつける、時々「にゃんにゃん」と相槌を打つ"},　#にゃんにゃん
            #{"role": "system", "content": "語尾には長野県南部の方言「だに」をつける、時々そうだにと相槌を打つ"},　#だに
            {"role": "user", "content": prompt}　#メッセージを送る
        ]
    )
    text = response.choices[0].message.content # Directly access the content from the response object　＃OpenAIのメッセージを受け取る

    return text　#OpenAIからの返事を返す

ai_answer(prompt)を繰り返すことで、連続チャットを実現します。


print("AIあいぴ>お話しよっ！")　＃OpenAIはここではAIあいぴと名乗る
while True:　#チャットを繰り返す
    prompt =input("あなた: ")　#人間への入力を促すメッセージ
    answer=ai_answer(prompt)　#OpenAIにPromptを送り、返事を受け取る
    print("AIあいぴ>",answer)　#返事を表示

AIあいぴ＝OpenAIとこんな風にチャットを楽しむことができます。OpenAIはさすがに適切な返事を寄越しますね。自分のwebなどに組み込むことで、専用チャットをを実現することが可能になります。様々な形でお試しください。


AIあいぴ>お話しよっ！
あなた: 今日は寒いね、明日は暖かくなるかな
AIあいぴ> うんうん、今日は本当に寒いよね。明日はもしかしたら少し暖かくなるかもしれないね。でもまだ気温の変化が激しいから、気をつけてね。
あなた: 花粉はどうよ？
AIあいぴ> 花粉、うんうん、私も最近ちょっと辛いわね。目がかゆくなったり、くしゃみが止まらなかったりして、本当につらいよね。でも、マスクをつけたり、部屋をこまめに掃除したりすると、少しは楽になるかもしれないわよ。気をつけてね！

プログラム全体です。バックにChatGPTが控えているので、簡単なプログラムで高度な回答を得ることができます。


#!/usr/bin/python3
# -*- coding:utf-8 -*-
import openai　#OpenAI
import json　#jsonフォーマットが使える

〇　APIキーの設定
　OpenAIを利用するために必要なAIPキーを入力します

# APIキーの設定
openai.api_key = ''自分のAPIキーを入力する’　#APIキーのセット
# Using the new API syntax (openai>=1.0.0)
client = openai.OpenAI(api_key=openai.api_key)　#OpenAIにAPIキーを送る


〇　OpenAIを利用する
prompt変数に受け取ったチャットメッセージをOpenAIに送って、返事を受け取る。その際に、オプションとしてルールを付加することができます。

def ai_answer(prompt):　#OpenAIを利用する関数
    response=client.chat.completions.create(　#OpenAIにルールとメッセージを送る
        model="gpt-3.5-turbo",　#OpenAIの種類
        messages=[　#メッセージとルール
            {"role": "system", "content": "語尾は女性らしい言葉にする、時々「うんうん」と相槌を打つ"},　#うんうん
            #{"role": "system", "content": "語尾は「にゃん」をつける、時々「にゃんにゃん」と相槌を打つ"},　#にゃんにゃん
            #{"role": "system", "content": "語尾には長野県南部の方言「だに」をつける、時々そうだにと相槌を打つ"},　#だに
            {"role": "user", "content": prompt}　#メッセージを送る
        ]
    )
    text = response.choices[0].message.content # Directly access the content from the response object　＃OpenAIのメッセージを受け取る

    return text　#OpenAIからの返事を返す

〇メインルーチン
ai_answer(prompt)を繰り返すことで、連続チャットを実現します。

print("AIあいぴ>お話しよっ！")　＃OpenAIはここではAIあいぴと名乗る
while True:　#チャットを繰り返す
    prompt =input("あなた: ")　#人間への入力を促すメッセージ
    answer=ai_answer(prompt)　#OpenAIにPromptを送り、返事を受け取る
    print("AIあいぴ>",answer)　#返事を表示

OpenAI　https://openai.com/ja-JP/

https://youtu.be/vd9rYoDTc0Q

https://drive.google.com/file/d/1_F7SY6yNwrz_kg80KGQFhauk0z9LmjGq/view?usp=drive_link

GoogleColaboratoryにアップロードすればすぐに動作を確認できます。実行結果のサンプル付きです。

https://drive.google.com/file/d/1AdmbJZ770T_N2atJby0Hi1ogX_BtBdd9/view?usp=drive_link

公開している動画と解説用pdfは電波新聞社刊行電子工作マガジンに連載された続編をGoogle NotebookLMにてまとめています。