WinActorでAmbientに登録されたデータを集計してみた②

2024年2月9日 18:27

はい、かーでぃです。
今回は、2024/2/9に開催予定のRPACommunityのLTのために作ったWinActorシナリオの紹介と説明です。
が、こちら、LT会では登場しません！（笑）
LT会のタイトルを「LINE x ChatGPT」としたため、OpenAI APIを使うのは違うかな、と思いまして…

折角作ったので、note記事にします。
長くなるため、Ambientからデータを取得する①と、取得したデータを集計する②に記事を分けたいと思います。
※本記事は②になります。①はこちら。

１．イベント情報

RPACommunityのYoutubeチャネル登録者数1万人突破記念イベントです。
お祝いしたくての登壇です。決して、アマギフ1万円に目がくらんだわけではありません！

２．登壇資料

時間の関係上割愛した宣伝コーナーが後ろに数ページあったりしますｗ

さて本記事では、OpenAI APIにプロンプトを投げ、その結果で返ってきたJSONを解析し、エクセルに転記するところまで一気にやりたいと思います。

３．OpenAI API処理

全体の流れは以下のようになります。
まず、OpenAI APIに投げるヘッダ情報を設定します。次に、プロンプトを作成して、OpenAI APIを叩きます。
得られた結果を踏まえてJSON解析を行い、欲しい情報だけを取り出します。

ヘッダ情報
ここは、ただの変数値設定のノードになります。APIキーは、変数APIKeyに持たせてあります。

プロンプト作成
プロンプトは外部のテキストファイルに持たせてありますので、テキストファイル読込ライブラリ（13_ファイル関連 - 01_テキストファイル読込）を使います。
プロンプトファイルをメモ帳で作成する場合は、保存時にエンコードをANSIに、WinActor側ではファイルフォーマットをAscii形式にしてください。

これで、読み込んだ結果がstrPromptに入ります。
ちなみに、プロンプトはこんな感じです。

次の単語を「ジョジョの奇妙な物語」の用語かそうではないかを判定し、JSONで返してください。
単語＝$keyword$

制約事項
・JSON配列形式で回答すること。
・回答に単位は含めない。
・回答の数値項目は、数値のみとする。

JSON配列の形式
・配列のキーは付与しない。
・メンバーは、以下の2つとする
・origin : 入力された単語
・jojo : 判定結果（ジョジョの奇妙な物語用語の時１、そうではないとき０）

「$keyword$」のところを、Ambientから取得した値で置換します。
また、出力をJSON配列形式で取得するように指示しています。こうすることで、ChatGPTからの返答が安定しますし、JSONで返ってくるためシナリオ内でのデータの扱いが非常に楽になります。

下の「promptの置換」は、OpenAI APIに渡すプロンプトに決まったルールがあるためです。
jsonMessageは、シナリオの冒頭の初期設定として下記のようにしてあります。変数値設定ノードを用いて、jsonMessageには、下記のような文字列（JSON）を設定しています。この中の$prompt$を、実際に問合せしたいプロンプトに置き換えているのが、上記の処理です。

続いて、OpenAI APIを叩きます。
①では、HTTP（詳細）を使いましたが、ここではHTTPライブラリを使います。理由は…
「プロンプトに改行コードが含まれていると、正しく処理されなかった」からです。自分のやり方が間違っていたのかもしれませんが、プロンプトに改行コードが含まれない場合は、ちゃんと返ってくるのですが、含まれている場合はエラーが返ってきてしまいました。
そのため、ここではHTTPライブラリを使用しています。
※OpenAI APIの叩き方については、こちらも参考にしてください。

基本設定は、Ambientの場合とあまり変化はありませんね。
メソッド：POST
URL：テキスト生成の場合のURLはこちらになります。

要求タブ（ヘッダ）
OpenAI APIを叩く時のお約束ですので、このまま設定して頂いて大丈夫です。１つだけ、Authenticationに設定する%APIKey%だけは、自身のAPIキーを変数指定しておいてください。

要求タブ（ボディ）
ここも、OpenAI APIを叩く際のお約束になります。
temperatureは、0～2の間で指定でき、0になるほど回答にブレがなくなり、2に近づくほど回答がブレるようです。

応答タブ（ボディ）
こちらは、取得したJSON値からchoices要素を取り出す指定になります。

{
  "id": "chatcmpl-8XrmVLjGwqeQbtJs02OKYgrViJP8i",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1703082251,
  "model": "gpt-3.5-turbo-0613",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "{\"Prefecture\": \"石川県\", \"Population\": 10, \"AverageTemperature\": 14, \"TouristAttractions\": \"金沢城、兼六園、21世紀美術館\"}"
      },
      "logprobs": null,
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 186,
    "completion_tokens": 55,
    "total_tokens": 241
  },
  "system_fingerprint": null
}

今回の例ではありませんが、OpenAI APIに問合せると、正しく処理された場合は上記のようにchoices[0].message.contentに回答が格納されて返ってきます。
HTTP（詳細）ライブラリだと、上記のようにフルパス指定で一発で取得できるのですが、HTTPライブラリはフラットなJSON配列しか取り扱えないため、一旦、choicesを抜き出すこととしています。
※以前の記事では、一旦ファイルに落とすようにしていましたが、今回はあえて変数に格納するようにしてみました。

JSON解析①
得られたJSON配列からフラットな状態にするため、まずはインデックス0の値を、strAnsJsonに格納します。

次に、messageの中身をstrMessageJsonに取得します。

最後にcontentで抜き取ることで、本来欲しかった結果がstrContentに格納されます。

[
  {"origin": "ジョジョ", "jojo": 1},
  {"origin": "お疲れ様", "jojo": 0},
  {"origin": "ChatGPT様〜", "jojo": 0},
  {"origin": "スライドに送る方法", "jojo": 0},
  {"origin": "スライドに送る方法", "jojo": 0},
  {"origin": "これ、おもしろい！", "jojo": 0},
  {"origin": "Ambient", "jojo": 0},
  {"origin": "いぇい", "jojo": 0},
  {"origin": "いっぱい送りたくなる", "jojo": 0},
  {"origin": "10文字バリデむずい", "jojo": 0},
  {"origin": "これすごい", "jojo": 0},
  {"origin": "えええええ！？！？", "jojo": 0},
  {"origin": "楽しみ！！おきなか", "jojo": 0},
  {"origin": "ぼざろ", "jojo": 0},
  {"origin": "登壇ありがとうござい", "jojo": 0},
  {"origin": "がんばれ！", "jojo": 0},
  {"origin": "かーでぃさんお話めち", "jojo": 0},
  {"origin": "#LINEDC", "jojo": 0},
  {"origin": "#LINEDC", "jojo": 0},
  {"origin": "#LINEDC", "jojo": 0}
]