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ユーザーエクスペリエンスの向上:インタラクティブなチャットボットにOpenAIアシスタントAPIを実装する
イントロダクション OpenAIによるChatGPTとGPT 3モデルの導入により、世界はAIを統合したアプリケーションの使用にシフトしました。私たちが日常的に使用しているすべてのアプリケーション、電子商取引から銀行のアプリケーションまで、AIはアプリケーションのいくつかの部分、特に大規模な言語モデルを組み込んでいます。その中の1つがOpenAIアシスタントAPIであり、チャットボットと呼ばれます。OpenAIは最近、ユーザーエクスペリエンスを向上させるために設計されたベータ版のアシスタントAPIをリリースしました。 学習目標 特定の指示を持つ目的に特化したAIアシスタントの作成プロセスを学ぶ。 アシスタントAPIにおける永続性と無限に長いスレッドの概念を探求する。 OpenAIライブラリを使用してAIアシスタントを作成し、名前、指示、モデル、ツールなどのパラメータを指定する方法を実演する。 特定のスレッドでAIアシスタントを実行するためのランの作成プロセスを学ぶ。 言語モデルトークン、コードインタプリタセッション、およびリトリーバルツールの使用などの要素を考慮したアシスタントAPIの価格体系を理解する。 この記事はデータサイエンスブログアソンの一環として公開されました。 アシスタントAPIとは何か?何ができるのか? OpenAIは最近、ベータ版のアシスタントAPIを発表しました。このAPIを使用すると、OpenAIの大規模な言語モデルとツールを使用してAIアシスタントを構築および統合することができます。企業はこれらのアシスタントを特定の目的に合わせてカスタマイズし、その特定の用途のための関連データを提供します。このアシスタントの例としては、天気情報を提供するAI天気アシスタントや、旅行に関するクエリに答えるAIトラベルアシスタントなどがあります。 これらのアシスタントは状態を保持するように設計されています。つまり、以前の会話を大部分で保持し、開発者が状態管理を心配する必要がなくなります(それをOpenAIに任せます)。典型的な流れは以下の通りです: アシスタントの作成:データの選択、使用するモデル、アシスタントへの指示、使用するツールを選択します。 次に、スレッドを作成します。スレッドはユーザーのメッセージとLLM(Large Language Models)の返信を保存します。このスレッドはアシスタントの状態を管理し、OpenAIがそれに対応します。 スレッドにメッセージを追加します。これはユーザーがAIアシスタントに入力するメッセージやアシスタントの応答です。 最後に、そのスレッド上でアシスタントを実行します。スレッド上のメッセージに基づいて、AIアシスタントは適切な応答を提供するためにOpenAI LLMを呼び出し、次のセクションで説明する一部のツールにも連絡する場合があります。 これらのアシスタント、スレッド、メッセージ、およびランはアシスタントAPIにおけるオブジェクトと呼ばれます。これらのオブジェクトに加えて、アシスタントが実行中に実行された詳細なステップを提供するRun Stepという別のオブジェクトもあります。これにより、内部の機能に関する洞察が提供されます。 ツール –…
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