ChatGPT APIにおけるPythonの活用事例とAIコンサルの作り方を徹底解説

WEELメディア事業部AIライターの2scです。

Pythonエンジニアのみなさん、ChatGPT APIを触ったことはありますか？

ChatGPT APIは大企業も活用中！すでにアサヒビール株式会社やパナソニックグループにて、業務効率化に貢献しているんです。

当記事では、そんなChatGPT API×Pythonの活用事例や使い方を紹介！さらに記事後半では、当メディアの記事を学習させた「AIコンサル」を作っていきます。

完読いただくと、Pythonで作るソフトのレパートリーが増えちゃうかも……

ぜひ最後までお読みください！

Pythonで動くChatGPT APIの概要

「ChatGPT API / OpenAI API」は、ChatGPTのサービス外でOpenAIの生成AIが使えるAPI（ソフト間の架け橋）です。

このChatGPT APIを使えば、外部のアプリやサービスに生成AIが組み込めます。例を挙げると、

• AIチャットボットの開発
• 社内情報の検索
• ビジネスチャットツールへのGPT-4導入
• Googleドキュメント上での文章生成

といった、本家ChatGPTではできないことが実現しちゃうんです。

ちなみに組み込みには、PythonやNode.jsによるプログラミングが必要です。当記事ではPythonに焦点を当てて、ChatGPT APIの使い方を紹介していきます。

参考記事：API Reference – OpenAI API

ChatGPT API×Pythonの活用事例5選

まずはChatGPT APIにできることを5つ紹介！Pythonで使えるライブラリもあわせてお届けします。

事例①AIチャットボットの開発

ChatGPTはしばしば、学習範囲外の質問でハルシネーションを起こします。社内文書や取扱説明書、約款などについては正しい回答ができません。

対してChatGPT APIと以下のPythonライブラリの組み合わせなら、GPT-3.5 / GPT-4と外部データベースが連携できます。

この応用で、社内のニッチな情報を扱うAIチャットボットが開発可能です。

なお、Llamaindexについて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
→【Llamaindex】ChatGPTを思い通りに改造できる！？月間20万ダウンロードツールの使い方から実践まで

事例②社内ノウハウの検索

以下のPythonライブラリとChatGPT APIの組み合わせなら、社内ノウハウの検索も可能。膨大な文書の山をデータベースに格納した上で、業務のたびに必要な点だけを抽出できます。

当記事後半ではこちら、社内ノウハウの検索をPythonにて実践していきます。ぜひ最後までお読みください。

なお、Langchainについて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
→【Langchain】何ができるのかや日本語での使い方、GPT-4との連携方法を解説

事例③外部アプリとの連携

ChatGPT APIとPythonを駆使すれば、GPT-3.5 / GPT-4と外部のアプリが連携できます。具体的には、

• Slack
• Googleスプレッドシート
• LINE
• Kintone
• その他Webアプリ
  …etc.

のサービス上で、GPT-3.5 / GPT-4が使えちゃうんです。ちなみに外部アプリとの連携時には、

といったPythonライブラリを使います。

事例④タスク特化型AIツールの開発

ChatGPTではチャットルームを開くたびに、タスクに応じたプロンプトが必要です。例を挙げると、

• Few-shot形式の回答例
• 「あなたは最高の〜」から続く役割

など、毎度入力の手間がかかります。

対してChatGPT APIの場合はPythonコードの中で、あらかじめ回答例・役割が示せます。つまり感情分析や翻訳など、一つのタスクに特化したツールが作れちゃうのです。

事例⑤ファインチューニング

ChatGPT APIを使えば、GPT-3.5限定でファインチューニングが可能です。膨大な回答例を示すことで、タスク特化型のGPT-3.5が作れます。

そんなファインチューニングのメリットは、以下のとおりです。

● 膨大な例（50セット以上）をGPT-3.5に示せる
● Few-shotプロンプトよりも回答精度が向上する
● プロンプト、つまり入力トークン数が省略できる

ちなみにファインチューニングが活躍するのは、抽象的な内容を扱う場合です。「問題の解き方」「会話のトーン」といった言語化が難しい内容をGPT-3.5に示せます。

なお、ChatGPTとSlackの連携について詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
→【画像で導く】SlackとChatGPTの導入・連携方法を解説

PythonでのChatGPT APIの使い方

ここからは、Python実行環境におけるChatGPT APIの使い方を紹介していきます。まずは動作に必要な環境から、詳しくみていきましょう！

ChatGPT APIの動作に必要な環境

ChatGPT APIをPythonで扱うにあたって、環境周りで最低限必要なものがあります。それは以下の2つです。

● Python 3（Python 3.7.1以上）
● OpenAI Pythonライブラリ（openai）

上記に加えて、ソースコードを試す場もあると便利です。以下のようなツールを使うとよいでしょう。

• Google Colaboratory（Google Colab）
• Visual Studio Code
• Jupyter Notebook

なおOpenAI Pythonライブラリのインストールは簡単。Google Colabの場合は、以下のソースコードを実行するだけで……

!pip install openai

このように、インストールができてしまいます。

参考記事：Quickstart tutorial – OpenAI API
参考記事：Libraries – OpenAI API

ChatGPT APIのAPIキー発行方法

ChatGPT APIを使う際には、APIキーによる呼び出しが必須です。APIキーは以下のリンク先から発行できます。

APIキー発行画面：https://platform.openai.com/account/api-keys

APIキーの発行方法についても、順を追ってみていきましょう！

まずは上記リンク先にアクセスして、カード情報を登録したChatGPTアカウントでログインしてみてください。すると……

このように発行画面が現れます。続いて「＋Create new secret key」をクリックしてみましょう。

するとこのように、APIキーが発行されます。ちなみにキーが表示されるのは一回きり。ですので、メモやドキュメントに貼り付けて保存しておきましょう。

ChatGPT APIの呼び出し

操作画面は再びGoogle Colabに戻ります。先ほど発行したAPIキーとPythonのOSモジュールを使って、さっそくChatGPT APIを呼び出してみましょう！

下記のソースコードを実際のAPIキーで置き換えて、Google Colab上で実行してみると……

#"APIキー"の部分に発行したキーの文字列を入力する。
import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "APIキー"

チェックマークが入りましたね！これでChatGPT APIが使えます。

API経由でのGPT-3.5 / GPT-4の動かし方

ChatGPT API（OpenAI API）では、以下を筆頭に様々なOpenAIのAIモデルが使えます。

• GPT-3.5
• GPT-4
• GPT-4V
• DALL-E 3
• Whisper
• Text-to-speech（TTS）
  …etc.

今回はOpenAIが誇るLLM・GPT-3.5 / GPT-4にのみ焦点を当てて、APIでの使い方を紹介していきます。ではさっそく、下記のPythonコードをご覧ください。

from openai import OpenAI
client = OpenAI()

#役割・プロンプトの指定
response = client.chat.completions.create(
                    model = "モデル名",
                    messages = [
                        {"role": "system", "content": "ChatGPTの役割"},
                        {"role": "user", "content": "プロンプト（ユーザー側）"}
                    ]
                )

# 応答の表示
text = response.choices[0]
print(text)

こちらがプロンプトの送信と回答の表示を行う、基本のPythonコードです。.chat.completions.create( )メソッドにプロンプトや役割を入力することで、本家ChatGPTのように使えます。この.chat.completions.create( )メソッドの書き方は……

以上のとおりです。ちなみに引数・messages内の”role”からは……

といった処理の指定ができます。

なお、API経由でのWhisperの使い方について詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
→【Whisper】OpenAIの文字起こしツール！モデル一覧、料金体系、APIの使い方を解説

ChatGPT APIのモデル別料金

定額制のChatGPT Plus / Teamと違って、ChatGPT APIは従量課金制です。下表のとおり、入力・出力のトークン数に応じて料金が発生します。

従量課金制のため「知らない間に料金がかかり過ぎていた……」なんてことも。その場合は、

• プロンプトを英訳して、トークン数を抑える
• 過去のやりとりは、一部だけをmesagesに記入する
• max_tokensを設定する

などの対策を講じましょう。

参考記事：Pricing
参考記事：Models – OpenAI API

ChatGPT APIのライセンス

ChatGPT APIではChatGPT同様、モデルと生成コンテンツの商用利用・私的使用が許可されています。具体的なライセンス名は明かされていませんが、OpenAIの公式サイトによると……

という規約が公開されています。

【ChatGPT API×Python】弊社専属のAIコンサルを作成！

さてここからは実際に、ChatGPT APIとLangchainを使ってAIツールを作っていきます。今回作りたいのはズバリ、

オープンソースのAIツールについて教えてくれる「AIコンサル」

です！果たしてうまく動作してくれるのでしょうか……

過去記事のスクレイピング

まずはオープンソースのAIツールについて、データが必要です。そこで今回は、当メディア「大人気のオープンソースツール」内の全記事をスクレイピングしてみました。

WEEL

オープンソースAI | WEEL

ちなみに、その手順は以下のとおりです。今回は使用したソースコードだけを紹介します。

1. 「大人気のオープンソースツール」から各記事のURLを取得
2. 各記事のURLから本文を取得
3. 全記事の本文を1つのTXTファイルに保存

まず各記事のURLを取得するPythonコードは……

# requests、bs4、timeインポート
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import time

#記事URL格納用
sinkiji=[]

#オープンソース一覧
url="https://weel.co.jp/category/%e5%a4%a7%e4%ba%ba%e6%b0%97%e3%81%ae%e3%82%aa%e3%83%bc%e3%83%97%e3%83%b3%e3%82%bd%e3%83%bc%e3%82%b9%e3%83%84%e3%83%bc%e3%83%ab/"

#ページ数
n=1

#カウント
cnt=0

while True:
  #一個前の要素が0ならbreak
  if cnt > 0:
    break

  #アクセスする
  response = requests.get(url+"page/"+str(n)+"/")
  #1秒待つ
  time.sleep(1)

  # BeautifulSoup4でサイトのテキストを取得
  # 第二因数にhtml.parserを指定、解析結果をsoupに
  soup = BeautifulSoup(response.text,'html.parser')

  #aタグの投稿記事だけ抜粋
  kiji=[]
  for element in soup.find_all("a", class_="p-postList__link"):
    # aタグを解析データから全て見つけてhref属性の中身を出す
    link = element.get("href")
    print(link)
    kiji.append(''.join(link))
  #記事内容がない場合
  if len(kiji) == False:
    cnt = cnt+1
  sinkiji = sinkiji + kiji
  n=n+1


print(sinkiji)

以上のとおりです。続いて、各記事の本文を取得するPythonコードは……

#各記事をスクレイピング
bun_list=[]

for url in sinkiji:
  #アクセスする
  response = requests.get(url)
  #1秒待つ
  time.sleep(1)
  # BeautifulSoup4でサイトのテキストを取得
  # 第二因数にhtml.parserを指定、解析結果をsoupに
  soup = BeautifulSoup(response.text,'html.parser')
  #コンテンツ
  kiji=[]

  #カウント
  x=0

  #まずはタイトル取得
  for element in soup.find_all("h1"):
    print(element.getText())
    kiji.append(element.getText())
    kiji.append("\n")

    #本文取得
    for element in soup.find_all("div",class_="post_content"):
      #pタグ発見時
      if element.find("p"):
        kiji.append(element.getText())
        #著者のpタグ発見時
        if element.find("p", class_="pp-author-boxes-description multiple-authors-description"):
          break
      #h2タグ発見時
      elif element.find("h2"):
        kiji.append(element.getText())
        kiji.append("\n")
      #h3タグ発見時
      elif element.find("h3"):
        kiji.append(element.getText())
        kiji.append("\n")
      #h4タグ発見時
      elif element.find("h4"):
        kiji.append(element.getText())
        kiji.append("\n")

  kiji="".join(kiji)
  bun_list.append(kiji)
print(bun_list)

このように、極力記事の内容以外が入らないようなつくりになっています。そして最後に、以下のPythonコードで記事全文をTXTファイルに保存しました。

#記事全文をTXTで保存
bun_list="\n\n\n\n\n".join(bun_list)
f = open('WEEL_Zenkiji.txt', 'x')
f.write(bun_list)
f.close()

続いて、ChatGPT API等のライブラリの準備についてもみていきましょう！

必要なPythonライブラリの用意

AIコンサルを作るにあたって、今回は以下のPythonライブラリをGoogle Colab上にインストールしました。

• OpenAI Pythonライブラリ：GPT-3.5を呼びだす際に必要
• Langchain：データベースとGPT-3.5を連携させる際に必要
• ChromaDB：全記事をベクトルデータベースに格納する際に必要
• tiktoken：テキストからトークンへの変換時に必要

インストールの方法は簡単。下記のPythonコードを実行するだけで……

#ライブラリインストール
!pip install openai langchain chromadb tiktoken

このように、一括でダウンロードができてしまいます。

APIキーなどの下準備

続いては下記、コーディング以外の準備も行いました。

• APIキーの入力
• Google Colabへの、記事全文のアップロード

まずAPIキーの入力については、記事の前半で述べた方法となります。Google Colabの場合は……

以上のコードでOKです。

そして記事全文のアップロードは、以下の手順にて可能です。

1. ディレクトリ「sample_data」にカーソルを合わせる
2. ディレクトリ名の横「⋮」をクリック
3. 「アップロード」をクリック
4. 記事全文をアップロードする

アップロードを終えると……

このように、ディレクトリ「sample_data」の下に記事全文のTXTファイルが格納されます。

モジュールをインポート

続いてLangchainから、下記のモジュールだけをインポートしました。

• RetrievalQA：質疑応答用のひな形
• TextLoader：TXTファイルを読み込む
• OpenAIEmbeddings：分割した記事全文をエンベディングする
• OpenAI：OpenAIのLLMを呼びだす
• CharacterTextSplitter：記事全文を細かなチャンクに分割する
• Chroma：ベクトルデータベースへの出し入れを担う

これらをインポートする際のPythonコードは……

#モジュールインポート
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.document_loaders import TextLoader
from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter
from langchain.vectorstores import Chroma

以上のとおりです。なお先ほど「pip install」した他3つのライブラリについては、上記に付随して自動でインポートされます。

参考記事：LangChainの文書検索を用いて、東大入試の英語要約問題を解かせてみた #Python – Qiita

記事全文を分割、エンベディングして完成！

今度はインポートしたLangchainの各モジュールを使って、データベースを構築していきます。今回は以下の手順で、記事全文をデータベースに格納しました。

1. 記事全文を細かいチャンクに分割する
2. チャンクをベクトルデータベースに格納する

まず1.のチャンクへの分割については……

%cd sample_data

#テキストをチャンクに分ける
loader = TextLoader("WEEL_Zenkiji.txt",encoding="utf-8")
documents = loader.load()
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
texts = text_splitter.split_documents(documents)

というPythonコードを使用。各メソッド・関数の意味は、以下のとおりです。

• TextLoader( )：TXTファイルの読み込み準備を行う
• .load( )：TXTファイルを読み込む
• CharacterTextSplitter( )：記事全文をチャンクに分ける際の条件指定
  • chunk_size：チャンクごとの文字数
  • chunk_overlap：前後のチャンクで重複する文字数
• .split_documents( )：条件に従って記事全文を切り分ける

そして2.のベクトルデータベースへの格納については、下記の関数・メソッドを用いました。

#ベクトル空間に埋め込む
embeddings = OpenAIEmbeddings()
docsearch = Chroma.from_documents(texts, embeddings)

• OpenAIEmbeddings( )：文字のチャンクをエンベディング（ベクトル化）する
• Chroma.from_documents( )：上記のベクトルと元の文章から、検索用のインデックスを作る

それぞれ順番に実行してみると……

以上のとおり、処理が行われます。これでAIコンサルの準備は完了です。

AIコンサルに質問してみた

さっそく、完成したAIコンサルに質問を投げていきます。その前に下記、質問に用いるPythonコードをご覧ください。

qa = RetrievalQA.from_chain_type(llm=OpenAI(), chain_type="stuff", retriever=docsearch.as_retriever())

query = "任意のプロンプト"
print(qa.run(query))

このように、Langchainの生成用コードはChatGPT API純正のコードと書き方が異なっています。ちなみに各コードは……

• RetrievalQA.from_chain_type( )：質疑応答システムを作成する
  • llm：使用するLLMの種類
    • OpenAI( )：OpenAIのモデルを選択（無記入でGPT-3.5 Turbo）
  • chain_type：チャンクの調べ方
    • stuff：全チャンクを要約
    • map_reduce：各チャンクを並列で調べる / 処理が速い
    • refine：全チャンクを順番に調べる / 忠実度が高い
    • map_rerank：各チャンクを調べて、確からしい内容を選ぶ / 妥当性が高い
  • .as_rtriever( )：検索用のインデックスを指定
• .run( )：プロンプト（query）を質疑応答システム（qa）に従って実行する

という意味合いです！

参考記事：LangchainでChunk分割とChainTypeをチャンとやって精度と安定性を高める 基本

オープンソースの小型LLMについて質問

今回読み込ませたのは、オープンソースの生成AI・AIツールの紹介記事でした。ということで、まずはオープンソースの生成AIにちなんだ以下の質問を入力していきます。

オンプレミスで使えるおすすめの小型LLMについて、具体的なモデル名を教えて

試しに、この質問を無料版のChatGPT（GPT-3.5）に投げかけてみると……

無料版のChatGPTは、具体的なモデル名を答えてくれませんでした。対してChatGPT APIとLangchainで作成したAIコンサルは……

お見事！2021年9月より後に登場した小型LLMについて、具体的なモデル名を返してくれました。

GPT-4を無料で使えるツールについて質問

続けて「GPT-4を無料で使えるツール」についても、無料版ChatGPTとAIコンサルに質問していきます。まず無料版ChatGPTの回答は……

GPT-4を無料で使えるツールって知ってる？日本語で教えて。

当然といえば当然ですが、答えてくれません。対してAIコンサルなら……

このように、2023年登場の「GPT4FREE」を紹介してくれるんです。

Pythonのスキルがあれば、もう辞書やマニュアルはいらないかも……です。ChatGPT APIとLangChainで、あなた専属のAIコンサルを作っちゃいましょう！

なお、Langchainを使った開発について詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
→LangChainを使った開発とは？流れ、費用相場、開発事例を紹介

弊社のAIツール開発について

弊社では、AIツールの開発を承っております。

• PoC開発：既存のモデルを流用して、業務用AIツールを開発
• ソリューション開発：ゼロ（基盤モデル）から、AI搭載型システムを開発

過去の開発事例としては

【PoC開発の事例】
● 専門領域における試験問題作成の代替
● カスタマーサポートの代替
● 業界特化知識保有のチャットボットの作成

【ソリューション開発の事例】
● 人事評価の代替
● お問い合わせの自動対応機能
● 研修用補助AIの作成
● デジタルクローンの作成
● 自動追加学習機能

以上のとおり、業界特化型のAIツールをおもに手がけています。

なお弊社コンサルティングの期間や料金につきましては、下表をご覧ください。

まずは無料相談で、貴社のお困りごとをお聞かせください。「解決できる無料AIツールはないか？」といった、開発以外の解決策も含めて共有させていただきます。
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生成AIのシステム開発をしたい！といった方へ

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AIを使って自社独自のシステムを開発したいといった企業様へ。実績や事例も載せています。

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ChatGPT API×Pythonで業務を効率化

当記事ではPythonにおける、ChatGPT APIの基本的な使い方と応用編・Langchainの使い方を実践付きで紹介しました。ChatGPT APIとPython、そして+αでできることは……

● AIチャットボットの開発
● 社内ノウハウの検索
● 外部アプリとの連携
● タスク特化型AIツールの開発
● ファインチューニング

このように、たくさんありましたね。とくにLangchainとの合わせ技なら、あなた専属のAIコンサル・アシスタントが簡単に作れちゃいます。ぜひ、お試しください！

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