先日、
GPT、
Gemini を使った LINE bot をそれぞれ作りましたが、今回は Claude の API を使った LINE bot を GAS（Google Apps Script）で作ってみました。
モデルは、Claude 3.5 Sonnet を使っています。プログラミングのお供にめちゃくちゃ便利ですね。
それでは、作り方です。
LINE Messaging API チャンネルの作成とアクセストークンの取得。及び、Claude の API キーの取得は済んでる想定です。
それぞれ、GAS の「プロジェクトの設定」よりスクリプト プロパティとして追加・保存しておきます。プロパティ名は「Line_key」と「Claude_key」としています。
★ 機能一覧
- 文頭に「続き）」を付けることで会話を継続。（例：続き）もっと詳細に教えて）
- 文頭に「昔話！」のように付けることで、スプレッドシートの「system」シートにあらかじめ登録したシステム指示を実行。（例：昔話！きのこ）
- 文頭に「画像）」で画像の処理モード。（例：画像）何ですか？ → 画像を送信）
- 文末に「（厳密」「（創造」で temperature を指定。通常 0.5、厳密 0、創造 1。（例：3行で小噺を作って（創造）
コードは以下の通りです。
const spreadsheet = SpreadsheetApp.openById('スプレッドシート ID); // スプレッドシート ID を書き換え
const chatSheet = spreadsheet.getSheetByName('chat');
let chatLastRow = chatSheet.getLastRow();
let chatRange = chatSheet.getRange(2, 1, chatLastRow, 2);
const systemSheet = spreadsheet.getSheetByName('system');
const systemLastRow = systemSheet.getLastRow();
const systemWatchwordRange = systemSheet.getRange(2, 1, systemLastRow - 1, 1);
const systemContentRange = systemSheet.getRange(2, 2, systemLastRow - 1, 1);
const tempSheet = spreadsheet.getSheetByName('temperature');
const tempRange = tempSheet.getRange(1, 1);
function doPost(e) {
try {
const event = JSON.parse(e.postData.contents).events[0];
let prompt = [];
let replyMessage = '';
switch(event.message.type) {
case 'text': // リクエストがテキストの場合
let messageContent = event.message.text;
if (messageContent.startsWith('画像）')) {
// 「画像）」に続いて指示で画像処理
// 画像処理の場合
messageContent = messageContent.replace('画像）', '');
claudeRequestText(messageContent);
sendLineMessage(event.replyToken, '画像を送信してください');
} else {
// 画像処理以外の場合
prompt = claudeRequestText(messageContent);
replyMessage = getClaudeReply(prompt); // Claude で回答
setAiMessage('assistant', replyMessage); // AI の返答をスプレッドシートに'role': 'assistant'で格納
sendLineMessage(event.replyToken, replyMessage);
}
break;
case 'image': // リクエストが画像の場合
prompt = claudeRequestImage(event.message.id);
replyMessage = getClaudeReply(prompt); // Claude で回答
sendLineMessage(event.replyToken, replyMessage);
break;
default:
// リクエストがサポート外のデータ形式の場合
sendLineMessage(event.replyToken, 'サポート外のデータ形式です');
}
} catch {
// エラー発生時
sendLineMessage(event.replyToken, '不明なエラーが発生しました');
}
}
// Claude でリクエストデータ（テキスト）を生成する関数
function claudeRequestText(messageContent) {
// system ロールの配列を生成
const systemWatchwordArry = systemWatchwordRange.getValues().flat();
const systemContentArry = systemContentRange.getValues().flat();
let systemWatchword = '';
let systemContent = '';
// リクエスト内容の処理
if (messageContent.startsWith('続き）')) {
// 文頭に「続き）」で会話を継続
messageContent = messageContent.replace('続き）', '');
chatSheet.getRange(chatLastRow + 1, 1, 1, 2).setValues([['user', messageContent]]);
} else {
// temperature を取得してスプレッドシートにセット
// 文末に「（創造」「（厳密」で指定
if (messageContent.endsWith('（創造')) {
messageContent = messageContent.replace('（創造', '');
tempRange.setValue(1);
} else if (messageContent.endsWith('（厳密')) {
messageContent = messageContent.replace('（厳密', '');
tempRange.setValue(0);
} else {
tempRange.setValue(0.5);
}
// スプレッドシートにあらかじめ登録した system ロールの読み込み
// 文頭に「〇〇！」でsystem ロールを指定
for (let i = 0; i < systemWatchwordArry.length; i++) {
if (messageContent.startsWith(systemWatchwordArry[i] + '！')) {
systemWatchword = systemWatchwordArry[i] + '！';
systemContent = systemContentArry[i];
break;
}
}
messageContent = messageContent.replace(systemWatchword, '');
chatRange.clear(); // 以前のチャット内容を削除
// リクエスト内容をスプレッドシートに格納
if (systemContent) {
chatSheet.getRange(2, 1, 2, 2).setValues([['system', systemContent], ['user', messageContent]]);
chatRange = chatSheet.getRange(2, 1, 2, 2);
} else {
chatSheet.getRange(2, 1, 1, 2).setValues([['user', messageContent]]);
chatRange = chatSheet.getRange(2, 1, 1, 2);
}
}
// リクエストデータを生成
let messages = [];
let values = chatRange.getValues();
for(let i = 0; i < values.length; i++) {
if(values[i][0] == 'system') {
continue;
}
messages.push({'role': values[i][0], 'content': values[i][1]});
}
return messages;
}
// Claude でリクエストデータ（画像）を生成する関数
function claudeRequestImage(id) {
// 画像を取得
const response = UrlFetchApp.fetch('https://api-data.line.me/v2/bot/message/' + id + '/content',{
'headers': {
'Authorization': `Bearer ${PropertiesService.getScriptProperties().getProperty('Line_key')}`,
},
'method': 'get'
});
const imageBlob = response.getBlob().getAs('image/png');
// 画像を Base64 にエンコード
const base64Image = Utilities.base64Encode(imageBlob.getBytes());
// リクエストデータを生成
let messages = [];
let values = chatSheet.getRange(2, 1, chatLastRow - 1, 2).getValues();
for(let i = 0; i < values.length; i++) {
if(values[i][0] == 'user') {
messages.push({'role': 'user','content': [{'type': 'image','source': {'type': 'base64','media_type': 'image/png','data': base64Image}},{'type': 'text','text': values[i][1]}]});
} else {
messages.push({'role': values[i][0], 'content': values[i][1]});
}
}
return messages;
}
// Claude から回答を得る関数
function getClaudeReply(prompt) {
let system = "";
if(chatSheet.getRange(2, 1).getValue() == 'system') {
system = chatSheet.getRange(2, 2).getValue();
}
const payload = {
'model': 'claude-3-5-sonnet-20240620', // 使用するモデル,
'max_tokens': 1024, // 生成する文章の最大トークン数
'temperature': tempRange.getValue(),
'system': system, // システム指示
'messages': prompt
};
const options = {
method: 'POST',
headers: {
'Content-Type': 'application/json',
'x-api-key': PropertiesService.getScriptProperties().getProperty('Claude_key'),
'anthropic-version': '2023-06-01',
},
payload: JSON.stringify(payload),
};
try {
const response = JSON.parse(UrlFetchApp.fetch('https://api.anthropic.com/v1/messages', options).getContentText());
return response.content[0].text; // Claude の回答
} catch (error) {
// エラー発生時
console.error('Error:', error);
return 'エラー: Claude の回答が得られませんでした';
}
}
// AI の返答をスプレッドシートに格納する関数
function setAiMessage(role, replyMessage) {
chatLastRow = chatSheet.getLastRow();
chatSheet.getRange(chatLastRow + 1, 1, 1, 2).setValues([[role, replyMessage]]);
}
// LINE メッセージを送信する関数
function sendLineMessage(replyToken, replyMessage) {
const linePayload = {
'method': 'post',
'headers': {
'Content-Type': 'application/json',
'Authorization': `Bearer ${PropertiesService.getScriptProperties().getProperty('Line_key')}`,
},
'payload': JSON.stringify({
'replyToken': replyToken,
'messages': [{
'type': 'text',
'text': replyMessage,
}],
}),
};
UrlFetchApp.fetch('https://api.line.me/v2/bot/message/reply', linePayload);
}
1行目の「スプレッドシート ID」は書き換えてください。
コード作成後にウェブアプリとして公開、URL を LINE Messaging API チャンネルで Webhook として設定して完成です。
＊＊＊
生成AI、本当に日進月歩で性能が上がっていきますね。自身にとってのより良い活かし方を、日々探っていきたいですね。
cultivationdata.net では、GPT、Gemini、Claude を搭載した LINE bot の作り方を公開しています。 →
note での公開に変更しました（2024-8-17）
