ChatGTP プログラミング学習

ChatGPT APIの実力を引き出す!Pythonプログラムでの実践例

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AI技術が進化し、私たちの生活や仕事に革新をもたらしています。その中でも特に注目されているのが、対話型AIの「ChatGPT」です。この記事では、PythonとChatGPT APIを組み合わせて、対話型アシスタントを簡単に構築する方法を解説します。APIの設定方法から実際に動くコードまで、初心者でも取り組める内容となっています。AIを活用してプロジェクトに革新を起こしたい方は、ぜひこの記事を参考にしてください!

注意!!

ChatGPT API利用時は、データのプライバシーとAPI使用量に注意!

予期せぬ課金を防ぐため、トークン管理を徹底しよう!

ChatGPTとは?

ChatGPTは、OpenAIが開発した高度な自然言語処理モデル「GPT(Generative Pretrained Transformer)」を基盤とするAIチャットボットです。このモデルは、大量のテキストデータをもとにトレーニングされており、人間のように自然な対話や文章生成を行うことができます。ChatGPTは特に以下のような用途で活用されています。

使い方

ChatGPTは、ブラウザやアプリケーションを通じてアクセスでき、APIを使って自分のプロジェクトに統合することも可能です。開発者はAPIを利用して、独自のアプリケーションや自動化ツールに組み込むことができます。

ChatGPT APIキーの取得方法

ChatGPT APIを使用するには、OpenAIのウェブサイトでアカウントを作成し、APIキーを取得する必要があります。

公式サイトはこちらから

ダッシュボードをクリック

APIキーの作成

APIキーの取得

アシスタントの作成

支払い方法追加

ChatGPTのAPIは有料です。OpenAIは開発者向けにAPIを提供しており、使用したトークン数に基づいて料金が課金されます。詳しい料金体系や利用プランについては、OpenAIの公式ウェブサイトでご確認ください。

OpenAI 公式サイト

支払い方法の入力

オススメの使用方法は、自動購入を追加しないことです

実際にAPIの活用方法

必要なライブラリのインストール

次に、APIリクエストを送信するために、Pythonのopenaiライブラリをインストールします。

簡単なPythonコード

以下に、ChatGPT APIを利用してテキストを生成するための基本的なPythonコードを示します。

ポイント

APIの仕組み

  • model: 使用するモデルを指定します。モデルはgpt-4o-miniを使用しました。
  • messages: チャットのコンテキストを提供します。systemのメッセージでアシスタントの性格を設定し、userのメッセージでユーザーからの入力を渡します。
  • response['choices'][0]['message']['content']: ChatGPTの応答がこの部分に格納されます。

出力

こんな感じででてきました

ダダ
ダダ

無事成功です😁

エラー対策

openai.ChatCompletionopenaiパッケージのバージョン1.0.0以降でサポートされなくなったために発生しています。新しいAPIを使用するか、古いバージョンにダウングレードする必要があります。

解決策2: 古いバージョンにダウングレードする

古いバージョンのOpenAIパッケージを使用することもできます。この場合、次のコマンドで古いバージョンをインストールします。

エラーハンドリングの実装

  • APIリクエストが失敗した場合やタイムアウトが発生した場合に備えて、try-exceptブロックを使用してエラーハンドリングを行います。

ユーザー入力の動的処理

  • input()関数を使用して、ユーザーからの入力をリアルタイムで受け取るようにします。

対話の履歴管理

  • messagesリストを更新して、過去のやり取りを保持し、より自然な対話を実現します。

環境変数の使用

  • APIキーをコード内に直接記述せず、環境変数から読み込むようにしてセキュリティを向上させます。

APIパラメータの調整

  • 応答の多様性や創造性を制御するために、temperaturemax_tokensなどのパラメータを調整します。

内容をまとめたコード

ポイント

  1. エラーハンドリングの実装:
    • try-exceptブロックを使用して、APIリクエスト中にエラーが発生した場合に適切に対処します。
    • openai.error.OpenAIErrorをキャッチして、エラーメッセージを表示します。
  2. ユーザー入力の動的処理:
    • input()関数でユーザーからの入力をリアルタイムに受け取ります。
    • 'exit' と入力するとチャットが終了します。
  3. 対話の履歴管理:
    • messagesリストを使用して、これまでの対話履歴を保持します。
    • ユーザーとアシスタントのメッセージを順次追加します。
  4. 環境変数の使用:
    • os.getenv("OPENAI_API_KEY")で環境変数からAPIキーを取得します。
    • APIキーをコード内に直接書かないことで、セキュリティを向上させます。
  5. APIパラメータの調整:
    • temperaturemax_tokensを設定して、モデルの応答の多様性や長さを制御します。
    • temperatureは0から1の間で設定し、値が高いほど創造的な応答になります

これで対話が他のプログラムが作れました。

まとめ

本記事では、Pythonを使ってChatGPT APIを活用する具体的な手順を紹介しました。APIキーの取得方法から、対話型アプリケーションを作成する基本的なコード例まで、初心者でも理解できるように解説しています。また、エラーハンドリングやユーザー入力の処理、対話履歴の管理といった実践的なポイントもカバーしました。

ChatGPT APIを活用すれば、自然な対話が可能なアシスタントや自動化ツールを簡単に構築できます。応答の創造性や長さを調整することで、多様なユースケースにも対応できるため、あなたのプロジェクトに合わせたカスタマイズも可能です。

これを機に、ChatGPTとPythonを使って、さらなる自動化や効率化に挑戦してみてください。AIの力を活用し、あなたのプロジェクトに新しい可能性を広げていきましょう!

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