OpenAI API で新しく関数呼び出しという機能が追加されましたね。使えるモデルは gpt-4-0613 と gpt-3.5-turbo-0613 になります。
まだ全然理解が追いついていないのですが、せっかくだから雰囲気で何か作ってみよう！
……ということで、この新機能を使って、青果物市況情報の自作 Web API からデータの取得をしてみました。
今回取得を試みるは、東京都中央卸売市場大田市場のだいこんのデータです。以下のような JSON 形式となっています。
{"Date":"2023/06/17","MarketName":"大田","MarketCode":"13310","だいこん":{"ItemCode":"30100","青森":{"ProductionAreaCode":"002","ItemsTotal":"145.4","IncomingVolume":"87.7","HighPrice":"1404","MediumPrice":"1188","LowPrice":"1080","Grade":"A","Class":"L","VarietyName":"青首","WeightPerPackage":"10.0","MarketTrend":"弱保合"},"千葉":{"ProductionAreaCode":"012","ItemsTotal":"nan","IncomingVolume":"20.7","HighPrice":"-","MediumPrice":"432","LowPrice":"-","Grade":"nan","Class":"L","VarietyName":"青首","WeightPerPackage":"10.0","MarketTrend":"nan"}}}
・function_calling.py
import openai
import json
import requests
import urllib3
openai.api_key = "OpenAI API キー"
urllib3.disable_warnings(urllib3.exceptions.InsecureRequestWarning)
def get_mcdata(mc, ic):
url = "https://api.cultivationdata.net/mcdata"
parameters = {
"mc": mc,
"ic": ic}
response = requests.get(url, params=parameters, verify=False)
if response.status_code == 200:
data = response.json()
return json.dumps(data)
else:
return None
path = 'pr.txt'
with open(path) as f:
pr = f.read()
mcdata_function = {
"name": "get_mcdata",
"description": "https://api.cultivationdata.net/mcdata から青果物市況情報を取得",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"mc": {
"type": "number",
"description": "市場コード",
},
"ic": {
"type": "string",
"description": "品目コード",
},
},
"required": ["mc", "ic"],
},
}
def main(que):
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo-0613",
messages=[{"role": "system", "content": pr},
{"role": "user", "content": que}
],
functions=[mcdata_function],
function_call="auto"
)
message = response["choices"][0]["message"]
if message.get("function_call"):
function_name = message["function_call"]["name"]
arguments=json.loads(message["function_call"]["arguments"])
function_response = get_mcdata(
mc=arguments.get("mc"),
ic=arguments.get("ic"),
)
second_response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo-0613",
messages=[
{"role": "system", "content": pr},
{"role": "user", "content": que},
message,
{
"role": "function",
"name": function_name,
"content": function_response,
},
]
)
return second_response.choices[0]["message"]["content"].strip()
print(main("大田市場のだいこんの情報"))
・pr.txt
system ロールに渡す市場コードと品目コードの情報。記述は JSON 形式が間違いなさそう。（トークン数を少なくするために、一部のみ記載）
{
"市場コード(mc)": {
"東京都中央卸売市場豊洲市場": "30100",
"東京都中央卸売市場大田市場": "13310",
},
"品目コード(ic)": {
"だいこん": "30100"
"かぶ": "30200"
}
}
・実行結果
うまくいくと、こんな感じでデータの取得ができます。
【大田市場】 品目：だいこん 品目コード：30100 【青首】 産地コード：002 出荷総量：145.4トン 入荷量：87.7トン 最高価格：1,404円/10kg 平均価格：1,188円/10kg 最低価格：1,080円/10kg 等級：A 品質：L 品種名：青首 1パックあたりの重量：10.0kg 市場の動向：弱保合 【千葉】 産地コード：012 出荷総量：データなし 入荷量：20.7トン 最高価格：データなし 平均価格：432円/10kg 最低価格：データなし 等級：データなし 品質：L 品種名：青首 1パックあたりの重量：10.0kg 市場の動向：データなし 以上が大田市場におけるだいこんの情報です。
ただ、安定的にデータの取得ができるわけではなく、取れたり取れなかったり、取れても一部だけだったり、【青森】になってほしいところが【青首】になってたりするようです。
temperature を0で指定することで、安定的にデータを取得できないだろうかとも思って試してみたのですが、これはダメでした。逆に「大田市場のだいこんの情報は見つかりませんでした。申し訳ありません。」と、常に取得に失敗するようになりました。奥が深いですね。
ちなみに、今回は関数呼び出し機能を試すためにやっていますが、実際に何かのプログラムに組み込むとしたら Web API からのデータ取得を AI 経由にする必要はなさそうです（データを取得してから AI に渡した方がよさそう）。
参考にさせていただいたサイト - ChatGPT APIの関数呼び出し機能を使った「お天気情報プログラム」の紹介｜IT navi
