OpenAIハンズオン

1. モチベーション
2. とりあえず動かしてみる
3. コードサンプル

モチベーション

openaiのアップデートによって多くのサービスの中でLLMを使った機能を見るようになりました。

今後サービスを開発してく上では、独自で構築して実装することも多くなっていく（すでに開発しているものもある）ので、よく使われている機能を紹介していきたいと思います。

とりあえず動かしてみる

1. API Keyの準備

• https://platform.openai.com/api-keys
  • 取得したAPI Keyは.envに設定してください。

2. openaiのインストール

npm install openai

3. コードの実装

• api keyはenvに記述してから呼び出します。
• モデルによって利用料が変わるので、以下を参考にモデルを決めます。
  • モデル一覧：https://platform.openai.com/docs/models/gpt-4-turbo-and-gpt-4
  • 料金参照：　https://openai.com/api/pricing/

今回は、コストの一番低いgpt-3.5-turboを利用していきます。

// main.js
import OpenAI from "openai";

const openai = new OpenAI({
  apiKey: process.env.OPEN_AI_SECRET_KEY,
});

async function main() {
  const completion = await openai.chat.completions.create({
    messages: [{ role: "system", content: "You are a helpful assistant." }],
    model: "gpt-3.5-turbo",
  });

  console.log(completion.choices[0]);
}

main();

complication変数内では、Chat Completions APIを利用しています。Chat Completions APIはメッセージを入力として受け取り、LLMが生成した出力をメッセージとして返します。

messagesの配列内のroleプロパティにはsystem/user/assistantが設定できます。

• system: アシスタントの動作設定
• user: 入力（ユーザー）
• assistant: 出力（ユーザーの入力に答えるAIアシスタント）

あらかじめ任意の会話をmessagesの値に含めて置くことで、期待する会話をassistantから出力することができます。

4. 動かしてみる

node main.js

Thank you! How can I assist you today

応答が返ってきました。

コードサンプル

openai-nodeにサンプルが載っているので特に使いそうなものをピックアップして紹介していきます。

参照

• https://platform.openai.com/docs/quickstart