ChatGPT APIを使って情報収集する

ChatGPT APIの活用方法

ChatGPTのAPI

ChatGPTにはAPIがあります。APIを使用することで、他のアプリケーションやWebサイトと統合することができます。以下は、ChatGPTのAPIに関する情報です。

1. APIエンドポイント

APIエンドポイントは、APIのアクセスポイントを示すURLです。ChatGPTのAPIエンドポイントは、次のようになります。

https://api.openai.com/v1/engines/davinci-codex/completions

api.openai.com

2. APIキー

ChatGPT APIを使用するには、OpenAI APIキーが必要です。APIキーはOpenAIのウェブサイトから取得できます。APIキーを取得するには、OpenAIに登録する必要があります。

3. サポートされるAPIリクエスト

ChatGPTのAPIは、文章生成、翻訳、要約など、さまざまなタスクをサポートしています。APIドキュメントには、どのようなAPIリクエストがサポートされているかが記載されています。

4. APIレスポンス

ChatGPTのAPIレスポンスには、生成されたテキストが含まれます。APIレスポンスはJSON形式で返されます。レスポンスの例を以下に示します。

json

{
    "choices": [
        {
            "text": "Hello, how can I help you today?",
            "finish_reason": "stop"
        }
    ],
    "model": "davinci-codex"
}

5. API使用制限

OpenAIは、API使用制限を設けています。APIを使用するには、APIキーに関連する制限に従う必要があります。API使用に関する詳細は、OpenAIのウェブサイトで確認できます。

以上がChatGPTのAPIに関する情報です。詳細は、OpenAIのAPIドキュメントを参照してください。

ChatGPT APIを利用する際の注意点

ChatGPT APIを利用する際には、以下の注意点に注意する必要があります。

1. API使用制限に従う

OpenAIは、API使用に制限を設けています。APIを使用する前に、API使用に関する制限に従う必要があります。API使用制限には、毎月のAPIリクエスト数の制限や、APIキーに関連するリソースの制限があります。

2. プライバシーに配慮する

ChatGPTは自然言語生成のための人工知能技術を使用しています。APIを利用する際には、プライバシーに配慮する必要があります。APIを使用して生成された文章が、個人情報や機密情報を含む場合は、適切なセキュリティ対策を講じる必要があります。

3. エラー処理を行う

APIリクエストがエラーを引き起こした場合、適切なエラー処理を行う必要があります。エラー処理には、エラーコードやエラーメッセージを処理するためのコードが含まれます。

4. テストとデバッグを行う

APIを使用する前に、APIリクエストをテストしてデバッグを行う必要があります。APIリクエストをテストするには、APIドキュメントに記載されているAPIリクエストを使用して、APIレスポンスを確認することができます。

5. バージョン管理を行う

APIを使用する際には、バージョン管理を行う必要があります。APIのバージョン管理を行うことで、APIの更新や変更に対応することができます。

以上がChatGPT APIを利用する際の注意点です。API利用に関する詳細は、OpenAIのウェブサイトで確認できます。

API 利用料金

詳細はOpenAIのHPをご覧ください。

ChatGPT APIの利用料金は、APIリクエスト数に基づいて計算されます。OpenAIでは、APIの利用について、以下の2つの料金体系を提供しています。

1. ペイ・アズ・ユー・ゴー

ペイ・アズ・ユー・ゴーは、APIリクエスト数に応じて請求される料金体系です。この料金体系では、毎月のAPIリクエスト数に基づいて、請求額が計算されます。また、APIキーに関連するリソースの利用に応じて、追加の料金が請求される場合があります。

2. エンタープライズ

エンタープライズは、API利用に対するカスタムプランを提供する料金体系です。この料金体系では、APIの利用に応じて、カスタムプランを作成することができます。エンタープライズ料金体系には、APIリクエスト数の制限がなく、APIキーに関連するリソースを自由に利用できるというメリットがあります。

OpenAIでは、詳細な料金情報に関しては、Webサイトで公開されています。また、料金情報は変更される場合があるため、最新の情報を確認することをおすすめします。

APIとトークン

トークンとは、自然言語処理モデルがテキストを解析する際に使用する、言語の最小単位のことです。トークンは単語や記号、空白、句読点など、言語内の構成要素に対応しています。

GPT-4などのトランスフォーマーモデルは、テキストを一連のトークンに分解して処理を行います。トークン化されたテキストは、モデルが文脈を理解し、関連する回答や生成物を生成するために使用されます。

GPT-4の場合、最大コンテキスト長は4096トークンです。これは、モデルが一度に処理できるトークンの最大数を意味します。この制限を超えると、モデルは入力を正しく処理できず、エラーが発生します。

トークンの数は、テキストの言語や内容によって異なります。特に、非英語のテキストでは、トークン数が英語のテキストよりも多くなることがあります。このため、テキストをモデルに入力する前に、最大コンテキスト長を超えないようにトークン数を制限することが重要です。

英語のテキストの方がトークン節約ができる？

OpenAI APIは、自然言語処理に基づくAIモデルを提供するサービスです。トークンとは、テキストを分割して扱う最小単位のことで、単語や句読点などがトークンになります。

英語のテキストは、単語と単語の間にスペースがあるため、トークン数を減らすことができます。一方、日本語は単語と単語の間にスペースがないため、分かち書きを行う必要があり、トークン数が増える傾向があります。

例えば、英語の文章 “The quick brown fox jumps over the lazy dog.” をトークン化すると、次のようになります。

[“The”, “quick”, “brown”, “fox”, “jumps”, “over”, “the”, “lazy”, “dog”, “.”]

一方、同じ意味の日本語の文章 “素早い茶色のキツネがのろまな犬を飛び越えます。” を分かち書きしてトークン化すると、次のようになります。

[“素早い”, “茶色”, “の”, “キツネ”, “が”, “のろまな”, “犬”, “を”, “飛び越え”, “ます”, “。”]

この例から分かるように、日本語の場合、同じ文章でもトークン数が英語の場合よりも多くなる傾向があります。したがって、英語のテキストを使用すると、より少ないトークンでより多くの情報を処理できるため、トークン節約が可能となります。

実際にはどれくらいのトークン数になるか

実際に、前回の例の英語の文章 “The quick brown fox jumps over the lazy dog.” と同じ内容の日本語の文章 “素早い茶色のキツネがのろまな犬を飛び越えます。” のトークン数を数えて比較してみます。

まず、英語の文章をトークン化すると、9つのトークンが生成されます。

[“The”, “quick”, “brown”, “fox”, “jumps”, “over”, “the”, “lazy”, “dog”, “.”]

一方、日本語の文章を分かち書きしてトークン化すると、11個のトークンが生成されます。

[“素早い”, “茶色”, “の”, “キツネ”, “が”, “のろまな”, “犬”, “を”, “飛び越え”, “ます”, “。”]

このように、英語の文章のトークン数は9であり、日本語の文章のトークン数は11であるため、英語の方がトークン数が少なくなっています。しかし、実際の文章によっては、英語よりもトークン数が多くなる場合もあります。

「素早い」も1つ？

ご指摘ありがとうございます。実際には、「素早い」は日本語の形態素解析によって「素早い」と「い」という2つの形態素に分割されます。したがって、「素早い」のトークン数は2となります。申し訳ありませんでした。

GPT-3モデルは4096トークン

はい、その認識は正しいです。GPT-3モデル（例えば “text-davinci-002″）の場合、1回のリクエストで入力および出力に使用できるトークンの合計数は、最大で4096トークンです。これは、GPT-3モデルの最大コンテキスト長が4096トークンであるためです。

つまり、入力プロンプトに使用されるトークンの数と、モデルが生成する出力トークンの数の合計は、4096トークン以下である必要があります。入力に使用するトークンが多すぎると、出力トークンの数が制限され、逆に出力トークンが多すぎると、入力に使用できるトークン数が制限されます。これらの制約を考慮して、プロンプトと出力のトークン数を適切に調整することが重要です。

下準備 APIキー獲得とPythonインストール

OpenAIのChatGPT APIを使って、ウェブサイトから情報を読み込んで要約させるには、以下の手順が必要です。

1. OpenAI APIキーの取得
2. openai Pythonライブラリのインストール
3. ウェブサイトから情報を抽出
4. 抽出した情報をChatGPTに送信して要約をリクエスト
5. 要約結果を受け取り、適切に処理

手順1: OpenAI APIキーの取得 OpenAIのウェブサイトでアカウントを作成し、APIキーを取得します。APIキーは、APIリクエストを承認するために必要です。

手順2: openai Pythonライブラリのインストール Google Colabでopenaiライブラリをインストールします。

diff
!pip install openai

ChatGPT APIを活用した情報収集

ChatGPT APIを活用した情報収集には、以下のような活用方法があります。

1. 自動要約

ChatGPT APIを使用して、記事やドキュメントを自動要約することができます。APIに入力する文章や文書の長さを指定し、APIから生成された要約を取得することができます。これにより、大量の文章を素早く要約することができ、時間と手間を節約することができます。

2. 自動翻訳

ChatGPT APIを使用して、文章や文書を自動翻訳することができます。APIに翻訳元の文章や文書、翻訳先の言語を指定し、APIから生成された翻訳結果を取得することができます。これにより、異なる言語の文章を素早く翻訳することができ、国際ビジネスやグローバルな情報収集に役立ちます。

3. 自動生成

ChatGPT APIを使用して、特定のテーマに関連する文章を自動生成することができます。APIに入力するキーワードやテーマを指定し、APIから生成された文章を取得することができます。これにより、特定のテーマに関する情報を自動生成することができ、研究や記事作成などの用途に役立ちます。

4. 自動分類

ChatGPT APIを使用して、文章や文書を自動分類することができます。APIに入力する文章や文書、分類カテゴリを指定し、APIから生成された分類結果を取得することができます。これにより、大量の文章を自動的に分類することができ、情報収集の効率化に役立ちます。

以上が、ChatGPT APIを活用した情報収集における代表的な活用方法です。ただし、APIの利用には制限があり、API使用制限や料金に関する注意点に留意する必要があります。

収集した情報を要約する

フィードやサイトマップから情報収集する方法は別記事にあります。この情報収集したものをChatGPT APIを活用して要約したり選別したりする方法について考えていきたいと思います。

手順3: ウェブサイトから情報を抽出 先ほど説明した方法で、ウェブサイトから情報を抽出します。

手順4: 抽出した情報をChatGPTに送信して要約をリクエスト openaiライブラリを使用して、抽出した情報をChatGPTに送信し、要約をリクエストします。

python

import openai

openai.api_key = "your_api_key_here"

def get_summary(text):
    prompt = f"要約: {text}"
    
    response = openai.Completion.create(
        engine="text-davinci-002",
        prompt=prompt,
        max_tokens=60,
        n=1,
        stop=None,
        temperature=0.5,
    )
    
    summary = response.choices[0].text.strip()
    return summary

手順5: 要約結果を受け取り、適切に処理 リクエストが完了すると、要約されたテキストが返されます。この要約を適切に処理し、必要に応じてファイルに保存したり、表示したりします。

以下は、これらの手順を組み合わせた例です。

python

# 1. APIキーを設定
openai.api_key = "your_api_key_here"

# 2. 抽出された情報のリスト
extracted_info_list = [
    "これは抽出された情報の例です。この情報は非常に重要です。",
    "これは別の抽出された情報の例です。この情報も非常に重要です。"
]

# 3. 抽出された情報を要約
summaries = []
for info in extracted_info_list:
    summary = get_summary(info)
    summaries.append(summary)
    print(f"Original: {info}nSummary: {summary}n")

このコードは、extracted_info_list内の抽出された情報を要約し、要約結果を表示します。以下のコードは、先ほどのコードを続けて実行する方法です。

python

# 4. この例では、要約結果を表示していますが、
# 必要に応じてファイルに保存したり、他の処理を行ったりできます。

for original_text, summary in zip(extracted_info_list, summaries):
    print(f"Original text: {original_text}")
    print(f"Summary: {summary}n")

# 例えば、要約をCSVファイルに保存する場合
import csv

with open("summaries.csv", "w", encoding="utf-8") as csvfile:
    writer = csv.writer(csvfile)
    writer.writerow(["Original text", "Summary"])
    for original_text, summary in zip(extracted_info_list, summaries):
        writer.writerow([original_text, summary])

# GoogleドライブにCSVファイルを保存する場合
with open('/content/drive/MyDrive/summaries.csv', 'w', encoding="utf-8") as csvfile:
    writer = csv.writer(csvfile)
    writer.writerow(["Original text", "Summary"])
    for original_text, summary in zip(extracted_info_list, summaries):
        writer.writerow([original_text, summary])

このコードは、要約されたテキストを表示し、ローカルのCSVファイルに保存し、Googleドライブにも保存します。必要に応じて、他の処理を追加したり、データを利用したりできます。

自動生成を情報収集に活用する

ChatGPT APIを活用した自動生成の応用例として、以下のような実用例が挙げられます。

1. 自動記事生成

ChatGPT APIを使用して、特定のテーマに関連する記事を自動生成することができます。APIに入力するキーワードやテーマを指定し、APIから生成された文章を取得することができます。これにより、大量の記事を自動的に生成することができ、メディア企業やニュースサイトでの記事作成の効率化に役立ちます。

2. 自動レポート生成

ChatGPT APIを使用して、企業の業績や市場動向などに関するレポートを自動生成することができます。APIに入力するキーワードやデータを指定し、APIから生成された文章を取得することができます。これにより、大量のレポートを自動的に生成することができ、ビジネスアナリストやコンサルタントでのレポート作成の効率化に役立ちます。

3. 自動顧客対応文生成

ChatGPT APIを使用して、顧客対応のためのメールやチャットボットの応答文を自動生成することができます。APIに入力するキーワードや顧客からの問い合わせ内容を指定し、APIから生成された文章を取得することができます。これにより、大量の顧客対応文を自動的に生成することができ、カスタマーサポート業務の効率化に役立ちます。

以上が、ChatGPT APIを活用した自動生成の応用例です。ただし、自動生成された文章には、品質や信頼性に関する問題がある場合があるため、注意が必要です。生成された文章は人間が確認し、必要に応じて修正することが望ましいです。

情報を自動で分類する

ChatGPT APIを活用した自動分類の応用例として、以下のような実用例が挙げられます。

1. カテゴリ分類

ChatGPT APIを使用して、特定のテキストを分類することができます。例えば、ニュース記事を政治・経済・スポーツなどのカテゴリに分類することができます。APIに入力する文章や文書、分類カテゴリを指定し、APIから生成された分類結果を取得することができます。これにより、大量のテキストを自動的に分類することができ、メディア企業や情報サイトでの記事の自動分類や、ビジネス分野でのドキュメント管理などに役立ちます。

2. 感情分析

ChatGPT APIを使用して、特定のテキストの感情を分析することができます。例えば、レビューやフィードバックなどの文章から、ポジティブ、ネガティブ、ニュートラルなどの感情を自動的に分析することができます。APIに入力する文章や文書を指定し、APIから生成された感情分析結果を取得することができます。これにより、大量のフィードバックやレビューを自動的に分析することができ、マーケティングやカスタマーサポートなどに役立ちます。

3. トピックモデリング

ChatGPT APIを使用して、特定のテキストからトピックを自動的に抽出することができます。例えば、大量のテキストから、特定のトピックやテーマを抽出することができます。APIに入力する文章や文書を指定し、APIから生成されたトピックモデルを取得することができます。これにより、大量のテキストからトピックを自動的に抽出することができ、マーケティングやコンテンツ制作などに役立ちます。

以上が、ChatGPT APIを活用した自動分類の応用例です。ただし、自動分類された結果には、誤りや精度の問題がある場合があるため、人間が確認し、必要に応じて修正することが望ましいです。

最新のOpenAIライブラリに適応させる方法

2021年でChatGPTの学習は終わっているので、2022年以降のサービスに即した応答はしてくれません。そのため、最新のopenaiライブラリに最適化させるには少し考えないといけないっぽいです。

最新のモデルを適用するには、以下の部分を更新する必要があります。

1. engine のパラメータ: openai.Completion.create 関数内で使用されている engine パラメータは、使用するモデルを指定します。このコードでは、text-davinci-002 というGPT-3モデルが指定されています。最新のモデルに変更する場合、この値をそのモデルの名前に置き換えます。例えば、 engine="latest-model" のように更新します。
2. トークナイザー: このコードでは、GPT2Tokenizer が使用されています。ただし、最新のモデルでは異なるトークナイザーが必要になる場合があります。その場合は、新しいモデルに適したトークナイザーをインポートし、from_pretrained メソッドで新しいモデル名を指定します。例: tokenizer = NewModelTokenizer.from_pretrained("latest-model")

ライブラリが適用されている部分の解説：

• openai ライブラリ: OpenAI API にアクセスして、モデルの補完を生成するために使用されています。
• openai.api_key: OpenAI API キーを設定しています。このキーは、OpenAI のアカウントで取得できます。
• GPT2Tokenizer: GPT-2 用のトークナイザーで、テキストをトークンに変換し、トークンを元のテキストに戻すことができます。
• openai.Completion.create: OpenAI API にリクエストを送信し、指定されたプロンプトに対する補完を生成します。
  • engine: 使用するモデルを指定します。
  • prompt: モデルに渡す入力プロンプトです。
  • max_tokens: 生成されるトークンの最大数です。
  • n: 要約候補の数です。
  • stop: 生成を停止するトークンを指定します。
  • temperature: 生成されるテキストのランダム性を制御するパラメータです。低い値はより決定論的なテキストを、高い値はよりランダムなテキストを生成します。

最新のモデルに書き換える際は、モデル名とトークナイザーを適切に更新してください。それ以外の部分は変更の必要はありません。ただし、最新のモデルの制約（トークン数やその他の制約）に注意して、コードを適切に調整する必要があります。例えば、トークン数制約が変更された場合、max_tokens の値を更新することで、その制約に対応できます。

また、新しいモデルが追加された場合、OpenAI API ドキュメントを参照して、そのモデルのパラメータや制約に関する情報を確認してください。適切な情報を取得した後、上記で説明したように、エンジン名やトークナイザーを更新し、必要に応じて他のパラメータも調整してください。

最新のモデルに適用するためにコードを書き換える例：

python

import openai
from transformers import NewModelTokenizer  # 新しいモデル用のトークナイザーをインポート

def get_summary(text):
    openai.api_key = ""
    
    max_tokens = 4096 - 100 * 3  # 最新のモデルのトークン制約に応じて更新

    tokenizer = NewModelTokenizer.from_pretrained("latest-model")  # 新しいモデル用のトークナイザーを使用
    tokens = tokenizer.encode(text)[:max_tokens]
    truncated_text = tokenizer.decode(tokens)
    
    prompt = f"要約: {truncated_text}"

    response = openai.Completion.create(
        engine="latest-model",  # 最新のモデル名に更新
        prompt=prompt,
        max_tokens=100,
        n=3,  # 3つの要約候補を取得
        stop=None,
        temperature=0.5,
    )

    summaries = [choice.text.strip() for choice in response.choices]
    return summaries

この例では、新しいモデル用のトークナイザー (NewModelTokenizer) をインポートし、tokenizer の初期化時に新しいモデル名を使用しています。また、openai.Completion.create 関数の engine パラメータを最新のモデル名に更新しています。最後に、必要に応じて max_tokens の値を調整して、新しいモデルの制約に対応できるようにしています。

「APIを利用した情報収集」についての体験談

この項目はChatGPTの出力を待ちながら、考えたことや他の方の意見などを参考にしながら、いろいろなメモを書いておきます。

「APIを利用した情報収集」できることメモ

これは本当のメモ。

今後やりたいことメモ

こちらもメモ。

• APIを利用できるまでのPython基礎編
• ブログ運営に役立ちそうなChatGPTの利用方法
• 情報収集した内容を踏まえてブログ記事に投稿する手順
• 正規表現を利用した有効な検索方法をChatGPTに生成させる
• 毎日チェックすべき情報をまとめるツール作成（おそらくPython）
• 毎日のやることをChatGPTに相談できる（秘書化）
• WordPressの記事をデータベース化してユーザーに任意の情報を抽出・操作できるサイト構造を目指す
• データ検索機能（キャラ名を入力するとデータテーブルがそれだけになる、的な）

「APIを利用した情報収集」に関する口コミや評判

SNS情報のメモです。

APIを利用した情報収集に関する情報

Twitter検索用のリンクはこちら。

🎉
◆ChatGPT
-会話履歴のエクスポート機能ついた
-URL変わったhttps://t.co/3z2m4v1Eh9 (以前は〜/chat)
-使用モデル名に加え詳細情報が見れる“conversations.json”が参照できるとか
-最近gpt3.5はやすぎない!?

◆OpenAI
-API Keyに名付け可能に(嬉しい)… pic.twitter.com/ny98bc6WSi

— しょーてぃー / Experience Designer & Prompt Designer (@shoty_k2) April 15, 2023

これは注意！
AppStoreにだされているChatGPTアプリの50%くらいはAPIキーが抽出できるようになってしまっているとのこと。

・キーをinfo.plist内に保存すると抽出がかんたんにされてしまう
・キーをアプリ内に保存するとどうやっても取り出される危険性がある… https://t.co/gKR6jkr05v

— 入江 慎吾 / AI研究 (@iritec_jp) April 13, 2023

ChatGPTに関する記事リスト

当サイトでひたすらChatGPTに出力させて記事錬成しているリストはこちらになります。

ChatGPTやAIに関する記事リスト

ブログ更新を自動化させるためにChatGPTの使いかたや生成系AIの技術進歩を勉強するために記事を作成しています。

• ChatGPT入門ガイド: これだけ知っておけばOK!
• ChatGPT課金決める！驚きのポイント5選
• ChatGPTプロンプト攻略: 効果的な会話術
• AI応答最適化術！驚くべき効果的な使い方
• 応用事例: ChatGPTを活用した実践的なプロジェクトとアイデア
• ChatGPTトラブル解決！簡単対処法&サポートガイド
• ChatGPTの使用における倫理的な配慮と制限事項
• GPT-4活用術! ChatGPTの秘密と可能性
• ChatGPTの著作権・商標問題を解説：注意すべき点と対策
• ChatGPT APIを使って情報収集する
• ChatGPTでブログはどのように変わるのか？
• ChatGPTに「検索順位」について相談する