要約
PythonとChatGPT API、さらにはTwitterを組み合わせて使うことで、会話の自動生成や自然言語処理、Twitter botの作成などさまざまなことができます。
例えば、ChatGPT APIを用いれば、Pythonで簡単にチャットボットを作成することが可能です。
また、Twitter APIを使うことで、特定のキーワードを含むツイートを検索し、自動的にreplyするbotを作成することもできます。
これらの組み合わせを活用することで、自動応答や自動生成など、様々な用途に応用できるということです。
詳細内容
まずはChatGPT APIについて簡単に説明をしてから、Pythonと組み合わせて簡単なチャットボットを作成しましょう。
## ChatGPT APIとはChatGPT APIは、会話の自動生成に特化したAPIです。
GPTシリーズと呼ばれる機械学習モデルを使用しているため、非常に自然な発言を生成することができます。
ChatGPT APIを利用するには、事前にAPIキーの取得が必要となります。
## ChatGPT APIを利用したチャットボットの作成PythonでChatGPT APIを利用するためには、requestsライブラリを使用します。
requestsライブラリは、HTTPリクエストを簡単に扱えるようになっているため、APIからのレスポンスの取得が容易になります。
まずは必要なライブラリをインポートしておきましょう。
“`python
import requests
import json
“`次に、APIキーを定義します。
通常は環境変数などを利用して、プログラムの中にAPIキーを直接書かないようにすることが望ましいです。
“`python
API_KEY = “YOUR_API_KEY”
“`APIにリクエストするために、必要なパラメータを設定します。
ここでは、queryとtemperatureの2つのパラメータをセットします。
queryは、チャットボットが対話相手に返す文の元になる文章です。
temperatureは、生成される文の多様性を制御するパラメータです。
値が小さいほど、より「安定した」文章が生成されます。
逆に、値が大きいほど、より「自由な」文章が生成されます。
“`python
url = “https://api.openai.com/v1/engines/davinci-codex/completions”
query = “Hello, How are you today?”
temperature = 0.5
“`ここで、APIにリクエストを送信します。
requests.post()を使用し、URL、ヘッダ、パラメータを渡します。
APIからのレスポンスをjson形式で取得するため、response.json()を使用しています。
“`python
headers = {
‘Content-Type’: ‘application/json’,
‘Authorization’: f’Bearer {API_KEY}’,
}data = {
‘prompt’: f'{query}’,
‘max_tokens’: 100,
‘temperature’: temperature,
}response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data))
response_json = response.json()
“`response_jsonの中に、ChatGPT APIからの応答が含まれます。
この中から生成されたテキストを取得しましょう。
“`python
text = response_json[“choices”][0][“text”]
“`これで、チャットボットが対話相手に返す文を生成することができました。
以下のように関数としてまとめておくと、必要なときに簡単に呼び出すことができます。
“`python
def chat_with_gpt(query, temperature):
url = “https://api.openai.com/v1/engines/davinci-codex/completions” headers = {
‘Content-Type’: ‘application/json’,
‘Authorization’: f’Bearer {API_KEY}’,
} data = {
‘prompt’: f'{query}’,
‘max_tokens’: 100,
‘temperature’: temperature,
} response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data))
response_json = response.json() text = response_json[“choices”][0][“text”]
return text
“`## Twitter botの作成では、次にTwitter APIを使用して、特定のキーワードを含むツイートに自動的にリプライするbotを作成しましょう。
まずは必要なライブラリをインストールしておきます。
Tweepyライブラリを使用して、Twitter APIにアクセスします。
“`python
!pip install tweepy
“`Twitter APIにアクセスするためには、事前にTwitter Developerアカウントを作成し、アプリケーションを登録する必要があります。
登録完了後、以下のようにAPI KEY、API SECRET、ACCESS TOKEN、ACCESS TOKEN SECRETを取得します。
“`python
CONSUMER_KEY = “YOUR_CONSUMER_KEY”
CONSUMER_SECRET = “YOUR_CONSUMER_SECRET”
ACCESS_TOKEN = “YOUR_ACCESS_TOKEN”
ACCESS_TOKEN_SECRET = “YOUR_ACCESS_TOKEN_SECRET”
“`Tweepyを使用して、Twitter APIにアクセスするにはOAuth認証を通過する必要があります。
OAuth認証の手順は、以下のようになります。
“`python
import tweepy# OAuth認証
auth = tweepy.OAuthHandler(CONSUMER_KEY, CONSUMER_SECRET)
auth.set_access_token(ACCESS_TOKEN, ACCESS_TOKEN_SECRET)# APIインスタンスを生成
api = tweepy.API(auth)
“`Twitter APIにアクセスする準備ができました。
では、特定のキーワードを含むツイートを検索して、自動的にリプライするbotを作成していきましょう。
“`python
import reclass MyStreamListener(tweepy.StreamListener): def on_status(self, status): # ツイート本文からキーワードを抽出
text = status.text
username = status.user.screen_name # 正規表現でキーワードを抽出
pattern = r’キーワード’
result = re.findall(pattern, text)
# キーワードが含まれていた場合
if len(result) > 0:
# リプライするテキストの作成
reply_text = f’@{username} こんにちは！
‘
# 返信
api.update_status(
status=reply_text,
in_reply_to_status_id=status.id,
auto_populate_reply_metadata=True
)
“`以上のコードで、キーワードにマッチするツイートがあった場合に、自動的にリプライするbotを作成することができます。
MyStreamListenerクラスをStreamに登録することで、Twitter上のリアルタイムなツイートを受け取ることができます。
“`python
myStreamListener = MyStreamListener()
myStream = tweepy.Stream(auth=api.auth, listener=myStreamListener)myStream.filter(track=[‘キーワード’])
“`ここで”キーワード”には、検索したいキーワードを入力してください。
以上で、Twitter botの作成が完了しました。
コメント