初心者からエキスパートへ：Chat GPT APIの呼び出し方法に成功するための手順
Chat GPT APIの紹介：高度な会話モデルへのゲートウェイ
OpenAIのChat GPT APIは、人工知能の分野において大きな進歩を表しています。開発者には高度な対話型AIをアプリケーションに統合するための堅牢なプラットフォームが提供されます。このAPIはGPTモデルの一部であり、複雑なクエリに対して傑出した精度で理解し、応答する能力を持つ、ユーザとの動的なインタラクションを実現します。
Chat GPT APIの中核となるのは、単純な質問応答のみならず、外部データソースの利用、カスタムロジックの組み込み、さらには会話の文脈に基づいた特定の関数の実行など、さまざまなインタラクションの可能性を持っています。これにより、アプリケーションは予め定義された応答を超えたパーソナライズされた体験をリアルタイムに提供することができます。
Chat GPT APIのための開発環境の準備
この旅は開発環境の設定から始まります。Chat GPT APIを円滑に使用するためには、この準備が重要です。以下のPythonライブラリが、この作業におけるツールキットの基盤となります。
openai：OpenAIが提供する公式のライブラリであり、Chat GPTモデルを含むAPIとのインタラクションを可能にします。scipy、tenacity、tiktoken、termcolor：リトライロジック、トークン管理、カラフルなターミナル出力などの追加機能を提供する補助的なライブラリです。
!pip install openai scipy tenacity tiktoken termcolor --quietインストールが完了したら、これらのライブラリをインポートし、OpenAIクライアントを初期化します。この手順では、使用するGPTモデルを指定し、OpenAI APIキーで認証を設定します。
import json
from openai import OpenAI
from tenacity import retry, wait_random_exponential, stop_after_attempt
from termcolor import colored
GPT_MODEL = "gpt-3.5-turbo-0613"
client = OpenAI(api_key="your_api_key_here")Chat GPT APIモデルを呼び出すための関数の作成方法
パート1. Chat Completions APIを使用して関数の引数を生成する
Chat GPT APIの特徴的な機能の一つは、関数の引数を動的に生成する能力です。これにより、より自然で対話的な会話を可能にすることで、ユーザーエクスペリエンスを大幅に向上させることができます。
天気情報を提供するアプリケーションのシナリオを考えてみましょう。特定の応答をハードコーディングしたり、ユーザーに特定の形式でデータを入力するように求める代わりに、会話に基づいてGPTモデルが必要な引数を生成するための関数仕様を定義することができます。
tools = [
{
"type": "function",
"function": {
"name": "get_current_weather",
"description": "現在の天気を取得",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"location": {"type": "string", "description": "都市と州、例：San Francisco, CA"},
"format": {"type": "string", "enum": ["celsius", "fahrenheit"], "description": "使用する温度単位。"},
},
"required": ["location", "format"],
},
}
}
]これらの仕様をChat GPT APIに送信することで、アプリケーションは知的にユーザーに情報を求め、必要なデータを取得するための正確な関数呼び出しを生成することができます。
パート2. Chat GPT APIを使用して高度な会話ロジックを実装する
事前に定義された関数の引数を生成するだけでなく、Chat GPT APIを使用すると、生成された引数を使用してこれらの関数を実行することも可能です。これにより、真に対話的なユーザーエクスペリエンスが実現されます。
def ask_database(query):
# データベースクエリロジックのプレースホルダ
return "クエリの結果"
def execute_function_call(function_name, arguments):
if function_name == "ask_database":
return ask_database(arguments["query"])
else:
raise Exception("関数が認識されません")
# 使用例
function_name = "ask_database"
arguments = {"query": "SELECT * FROM weather_data WHERE location = 'San Francisco, CA'"}
results = execute_function_call(function_name, arguments)この例では、データベースと対話するための関数(ask_database)の定義と、Chat GPTモデルによって生成された引数を使用してその関数を呼び出す過程が示されています。これにより、予約の受け付けからパーソナライズされた推薦の提供まで、ユーザーの入力に基づいた複雑なタスクを実行するアプリケーションの可能性が広がります。
パート3. Chat GPT APIを使用して特定の関数の使用を強制したり、並行して複数の関数呼び出しを行ったりする
Chat GPT APIのより高度な機能の一つは、特定の関数の使用を強制したり、複数の関数を並行して実行したりすることができる点です。この機能は、アプリケーションのロジックが特定のフローを必要とする場合や、効率性と速度を最適化する場合に特に役立ちます。
# 特定の関数の使用を強制する
tool_choice = {"type": "function", "function": {"name": "get_current_weather"}}tool_choiceパラメータを指定することで、開発者はモデルの意思決定プロセスをガイドし、特定の関数の使用が保証されるようにすることができます。
アプリケーションの目標に沿った会話
さらに、新しいモデルでは並列関数呼び出しのサポートもあり、複数のソースから情報を必要とするより複雑なクエリを処理できるため、ユーザーの体験を大幅に向上させることができます。
Chat GPT APIモデルに入力をフォーマットする方法
「gpt-3.5-turbo」や「gpt-4」などのGPTモデルを使用して魅力的で効果的なチャットインタラクションを作成するには、入力の構造化と出力の解釈に微妙なアプローチが必要です。この詳細なガイドでは、主要なコンセプトを説明するために実用的な例とサンプルコードを提供しながら、プロセスを詳しく説明します。
Chat GPT API入力フォーマットの基本理解
ChatGPTモデルの核心には、シンプルでありながらパワフルな前提条件があります。入力としてメッセージのシリーズを提供し、モデルが応答を生成します。これらのインタラクションは、単純なやり取りから複数のターンを含む複雑な対話までさまざまです。
Chat GPT APIを使用したチャット完了API呼び出し
ChatGPTモデルとのやり取りには、慎重に構造化されたパラメータを使用してAPI呼び出しを行う必要があります。以下は、必要なコンポーネントの概要です。
- 必須パラメータ：
model：gpt-3.5-turboやgpt-4などのモデルバージョンを指定します。messages：メッセージオブジェクトのリストで、それぞれには次の項目が含まれます：role：メッセージの作成者を識別します（例：system、user、assistant）。content：メッセージのテキスト。
# 事前定義された会話ターンを使用したサンプルAPI呼び出し
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[
{"role": "system", "content": "あなたは役に立つアシスタントです。"},
{"role": "user", "content": "ノックノック"},
{"role": "assistant", "content": "だれですか？"},
{"role": "user", "content": "オレンジ"},
],
temperature=0,
)Chat GPT APIでの応答の解釈
API呼び出しを行った後、応答には生成されたメッセージを含むいくつかのフィールドが含まれます。アシスタントの返信のみを抽出するには次のようにします。
# アシスタントの応答を抽出
reply = response.choices[0].message.content
print(reply)これにより、アシスタントが生成したメッセージが表示され、会話が完了します。
効果的なプロンプトのためのヒント
効果的なプロンプトを作成することは、モデルの応答の品質に大きな影響を与える芸術です。以下はいくつかのヒントです：
-
システムメッセージ： システムメッセージを使用してコンテキストを設定したり、アシスタントのパーソナリティを定義したりすることができます。ただし、一部のモデルバージョンではシステムメッセージに重みがかかることが少ないため、重要な指示をユーザーメッセージに含めると有益である場合があります。
-
Few-Shot Prompting： 時には、モデルに明示的に伝えるよりも、メッセージの例を使用して何を望んでいるかを示す方が効果的です。この方法では、期待するインタラクションパターンを示すメッセージのシリーズを作成します。
# Few-shot提示の例
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[
{"role": "system", "content": "法人の専門用語をわかりやすい表現に翻訳してください。"},
{"role": "user", "content": "'シナジイズワークフロー'とは何ですか？"},
],
temperature=0,
)
print(response.choices[0].message.content)Chat GPT APIでのトークンの使用管理
トークンの使用理解と管理は、API呼び出しのコストとパフォーマンスを最適化するために重要です。各メッセージと応答はトークンを消費し、この使用状況を把握することで効率を保つことができます。
- トークンの数え方：
tiktokenライブラリを使用して、メッセージのシリーズが使用するトークンの数を推定することができますが、モデル固有の変動によるものであるため、これは近似値として考える必要があります。
import tiktoken
# トークン数の推定を行う関数
def estimate_token_count(messages, model="gpt-3.5-turbo"):
# トークンの数のロジックをここに書く
pass
# 使用例
token_estimate = estimate_token_count(messages, model="gpt-3.5-turbo")
print(f"推定トークン数：{token_estimate}")これらのガイドラインに従い、さまざまなアプローチを試しながら、ChatGPTモデルの全容を取り込んで、ユーザーに響く豊かな対話型チャットエクスペリエンスを作成することができます。顧客サービスボット、クリエイティブライティングアシスタント、教育ツールなど、これらのモデルと効果的なコミュニケーション方法を理解することで、可能性の世界が広がります。
結論：Chat GPT APIのフルポテンシャルの実現
Chat GPT APIは、高度なAI機能をアプリケーションに統合したい開発者に対して、多目的かつパワフルなツールセットを提供します。会話のキューに基づいて動的な関数引数を生成したり、ユーザーのニーズに合わせた複雑なロジックを実行したりすることで、可能性は広がっています。
このガイドで提供されているテクニックと例を活用しながら、開発者は魅力的で知識豊富なパーソナルアプリケーションを作成し、会話AIの可能性の限界を押し広げることができます。APIが進化し続ける中で、どのような機会が生まれるかを想像するだけで、さらに革新的で変革的なソリューションが実現できるでしょう。