楽天レシピ、x chatgpt。(メンテ)

import json
import os
import requests
import time
import pandas as pd
from pprint import pprint
import openai

# APIキーの設定
openai_key = os.environ.get("OPENAI_API_KEY")

# 引数で質問を受ける
question = input("何が食べたい(レシピなど)ですか？ ==> : ")

# AIが使うことができる関数を羅列する
functions = [
    {
        "name": "get_recipe",
        "description": "ランキング上位5位のレシピの情報を得る",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {
                # food引数の情報
                "a_food": {
                    "type": "string",
                    "description": "食べ物の単語です",
                },
            },
            "required": ["food name"],
        },
    },
]

# 関数の実装
def get_recipe(a_food):
    # 1. 楽天レシピのレシピカテゴリ一覧を取得する
    print("20秒ほどお待ちください。。。\n")
    res = requests.get(
        'https://app.rakuten.co.jp/services/api/Recipe/CategoryList/20170426?applicationId=1064593445227237376')
    json_data = json.loads(res.text)

    parent_dict = {}  # mediumカテゴリの親カテゴリの辞書
    df = pd.DataFrame(columns=['category1', 'category2', 'category3', 'categoryId', 'categoryName'])

    for category in json_data['result']['large']:
        df = df._append({'category1': category['categoryId'], 'category2': "", 'category3': "",
                         'categoryId': category['categoryId'], 'categoryName': category['categoryName']},
                        ignore_index=True)

    for category in json_data['result']['medium']:
        df = df._append(
            {'category1': category['parentCategoryId'], 'category2': category['categoryId'], 'category3': "",
             'categoryId': str(category['parentCategoryId']) + "-" + str(category['categoryId']),
             'categoryName': category['categoryName']}, ignore_index=True)
        parent_dict[str(category['categoryId'])] = category['parentCategoryId']

    for category in json_data['result']['small']:
        df = df._append(
            {'category1': parent_dict[category['parentCategoryId']], 'category2': category['parentCategoryId'],
             'category3': category['categoryId'], 'categoryId': parent_dict[category['parentCategoryId']] + "-" + str(
                category['parentCategoryId']) + "-" + str(category['categoryId']),
             'categoryName': category['categoryName']}, ignore_index=True)

    # 2. キーワードからカテゴリを抽出する
    df_keyword = df.query(f'categoryName.str.contains("{a_food}")', engine='python')
    if df_keyword.empty:
        print("検索結果がありませんでした。")
        exit()
    # 3. 人気レシピを取得する
    df_recipe = pd.DataFrame(
        columns=['recipeId', 'recipeTitle', 'foodImageUrl', 'recipeMaterial', 'recipeCost', 'recipeIndication',
                 'categoryId', 'categoryName'])

    for index, row in df_keyword.iterrows():
        url = 'https://app.rakuten.co.jp/services/api/Recipe/CategoryRanking/20170426?applicationId=1064593445227237376&categoryId=' + \
              row['categoryId']
        res = requests.get(url)
        json_data = json.loads(res.text)
        recipes = json_data['result']

        for recipe in recipes[:5]:  # 上位4位だけを取得
            df_recipe = df_recipe._append({'recipeId': recipe['recipeId'], 'recipeTitle': recipe['recipeTitle'],
                                           'foodImageUrl': recipe['foodImageUrl'],
                                           'recipeMaterial': recipe['recipeMaterial'],
                                           'recipeCost': recipe['recipeCost'],
                                           'recipeIndication': recipe['recipeIndication'],
                                           'categoryId': row['categoryId'], 'categoryName': row['categoryName']},
                                          ignore_index=True)

        time.sleep(1)  # 連続でアクセスすると先方のサーバに負荷がかかるので少し待つのがマナー

    pprint(df_recipe.head(5))
    return "{a_food}を使った料理についてコメントする。"

# 1段階目の処理
# AIが質問に対して使う関数と、その時に必要な引数を決める
# 特に関数を使う必要がなければ普通に質問に回答する
client = openai.OpenAI()
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-3.5-turbo-0125",
    messages=[
        {"role": "user", "content": question},
    ],
    functions=functions,
    function_call="auto",
)

message = response.choices[0].message
# print(message.content)
if message.function_call:
    # 関数を使用すると判断された場合

    # 使うと判断された関数名
    function_name = message.function_call.name
    # その時の引数dict
    arguments = json.loads(message.function_call.arguments)

    # 2段階目の処理
    # 関数の実行
    function_response = get_recipe(a_food=arguments["a_food"])

    # 3段階目の処理
    # 関数実行結果を使ってもう一度質問
    second_response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-3.5-turbo-0125",
        messages=[
            {"role": "user", "content": question},
            message,
            {
                "role": "function",
                "name": function_name,
                "content": function_response,
            },
        ],
    )
    print(second_response.choices[0].message.content)

以前書いた楽天レシピのコードをopenaiのapiの新しい書き方で書き直したので、掲載しておきます。