OpenAIとStreamlitを活用したチャットBotを作ってみた

OpenAI APIとStreamlitを使ってみた経験を共有します。 ChatBot-Anoは、OpenAIとStreamlitを活用した対話型チャットボットです。

ChatBot-Anoの目的

今回作ってみたのは、次のような目的のためです。

• OpenAIのAPIを試してみる
• Streamlitの使い方を学ぶ

OpenAIの力を借りる

今回はOpenAI APIのChatCompletionを利用しました。

今回は最初にあのちゃんのキャラクター設定を投げて、その後は会話の履歴を毎回投げ てレスポンスを拾っています。こうすることで次のように会話の文脈に沿った回答をしてくれます。

あのちゃん: スプラやってる？
ユーザー: やってるよ。
あのちゃん: どの武器使ってる？
ユーザー: ぼくはスプラシューターコラボを使ってる。でも、あまりうまくないんだ。

ChatCompletionは、対話型AIの生成モデルであり、自然な応答を生成する能力を持っています。ユーザーが与えた文脈や質問に基づいて、AIが適切な応答を生成します。

ChatCompletion使ってみて、次のような有用性があると思いました。

1. 高度な自然言語処理：人間のような自然な応答を生成できます。これにより、かなり自然にユーザーとの対話をよりスムーズに行うことができます。

2. プロトタイプの迅速な開発：ChatCompletionは意外に簡単に組み込めるため、開発者が迅速にプロトタイプを作成する際に非常に楽に感じました。APIを使用することで、簡単に対話型AIを統合し、アイデアの検証や機能のテストを行うことができます。

3. 持続的な学習と改善：ChatCompletionは、OpenAIが提供する大規模なデータセットをもとに訓練されています。そのため、AIは常に学習を続け、新しい情報やトレンドに対応する能力を持っています。回答の揺れ自体はAPIで設定できますが、そもそもその裏にあるデータセットが常に学習のフィードバックを受けているので、ユーザーに最新の情報や最適な応答を提供できます。

4. 実際に使ってみると、カスタマーサポート、情報提供、エンターテイメントなど、さまざまな領域での対話型AIとして利用が始まったのも納得できます。

自分自身でいろいろ試したい場合は、リポジトリーをクローンして character_settingの設定文章を色々いじってみてください。

Streamlit：使いやすいインターフェイス開発

今回Streamlitを利用してPythonで作成し、Streamlit Community Cloudでホスティン グしています。

Streamlitは、Pythonのデータアプリケーションを簡単に構築できるフレームワークであり、Streamlit Community CloudはStreamlitアプリを簡単に共有できるホスティングサービスです。

1. 簡単なデータアプリケーション開発：Streamlitはシンプルな構文でデータアプリケーションを作成でき、インタラクティブな要素やデータの可視化を迅速に追加できます。

2. アプリの簡単な共有：Streamlit Community Cloudは、作成したアプリを簡単に共有できるホスティングサービスです。URLを通じてアプリにアクセスし、他のユーザーとシームレスに共有できます。

3. サポートとコミュニティー：Streamlitは大きなコミュニティーと充実したサポートを提供しており、ドキュメント、チュートリアル、フォーラムなどを通じて開発者が迅速に問題を解決できる環境を提供しています。

まとめ

今回はOpenAIのChatCompletionとStreamlitの使いやすいインターフェイス開発フレームワークを活用して学ぶことができました。このブログ記事が、開発体験に興味を持っていただき、皆さん自身のプロジェクトにOpenAIとStreamlitを活用するヒントになれば幸いです。

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