◆Python AIチャットボット開発の手順をチャットGTPの指南を受けながらやってみた。マスターしたら60万―100万円で案件とれるよ！
🔶自己治癒力に特化したAIエージェント『ミラクル』対話型。AIに修復的医学の内容を教え込んでおけば、適切なアドバイスができるようになります。
— 山下安音 (@SelfRetreat12) October 20, 2024
共同研究者、エンジェル投資家、ESG投資家を募集中！https://t.co/LsrJBKW7lThttps://t.co/bpi5mr3Pcihttps://t.co/1Dz02k9xIt pic.twitter.com/Y87PdkBZ9d
イクマヒロユキ（@_good_bear）さん / X
PythonでGPTとチャットするプログラムを作る | Python AIチャットボット開発 無料講座
PythonでAIチャットボットを開発する際には、いくつかの重要なステップと技術が関与します。ここでは、大まかな手順と主要なツール、そしてその概要を示します。
1. 目標と機能の明確化
ボットの目的：ユーザーは「メディカル・セルフ・リトリートの知恵」を提供するAIを開発中。
必要な機能：
医学的な知識の検索と提供
自然言語処理 (NLP)
ユーザーのデータを考慮したパーソナライズ
2. 技術スタックの選定
必須ライブラリ・フレームワーク
NLP: OpenAI API (ChatGPT)、Hugging Face Transformers
Webフレームワーク: Flask、FastAPI (フロントエンドと統合する場合)
データベース: PostgreSQL、MongoDB (ユーザーデータの保存)
GUI (デスクトップアプリの場合): Tkinter、PyQt
3. 開発ステップ
ステップ 1: 基本的なチャットボット構築
pythonコードをコピーする
import openai # OpenAI APIキーを設定 openai.api_key = 'YOUR_API_KEY' # チャットボットの基本的なやり取り def chat_with_ai(prompt): response = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-4", # 適切なモデルを指定 messages=[{"role": "user", "content": prompt}], ) return response['choices'][0]['message']['content'] # ユーザー入力 user_input = input("あなた: ") bot_response = chat_with_ai(user_input) print(f"AI: {bot_response}")
ステップ 2: 医療データの統合
外部データセットを利用: PubMed、医療用データセット
質問応答強化: 医学的知識ベース (例: UMLS) を使用して、質問に正確に答えられるようにする。
pythonコードをコピーする
# Hugging Face Transformersを使用した質問応答 from transformers import pipeline # モデルを読み込む qa_pipeline = pipeline("question-answering", model="deepset/roberta-base-squad2") # 質問とコンテキスト context = "インクレチンは、腸から分泌されるホルモンで、血糖値を調節します。" question = "インクレチンの役割は何ですか？" # 回答を生成 answer = qa_pipeline(question=question, context=context) print(f"回答: {answer['answer']}")
ステップ 3: ユーザーインターフェースの作成
Webアプリケーション:
FastAPIを使用してエンドポイントを構築
フロントエンドフレームワーク (React, Vue.js) を利用
デスクトップアプリケーション:
TkinterまたはPyQtでチャット画面を設計
pythonコードをコピーする
from flask import Flask, request, jsonify app = Flask(__name__) @app.route('/chat', methods=['POST']) def chat(): user_message = request.json.get('message') bot_response = chat_with_ai(user_message) return jsonify({"response": bot_response}) if __name__ == '__main__': app.run(debug=True)
ステップ 4: 継続的な学習と改善
ユーザーフィードバックを活用:
ログを収集し、回答の精度を向上
個人化の実現:
過去の会話履歴を保存し、ユーザーのニーズに応じて回答を調整
4. 画像生成と統合
チャットボット内で画像生成を提供する場合、DALL·Eや他の画像生成モデルを統合。
pythonコードをコピーする
def generate_image(prompt): response = openai.Image.create( prompt=prompt, n=1, size="1024x1024" ) return response['data'][0]['url'] image_prompt = "自然な環境での健康的なリトリートのイラスト" image_url = generate_image(image_prompt) print(f"生成された画像URL: {image_url}")
5. デプロイ
クラウド環境: AWS、GCP、Azure
コンテナ化: Dockerを使用
CI/CDツール: GitHub Actions, Jenkins
完成イメージ:
ユーザーはチャット画面で医療的な質問を入力。
システムが質問を解析し、AIが知識を提供。
必要に応じて、図やイラストを生成して視覚的に補助。
このように、ユーザーの目指すシステムを構築できます！追加で深掘りが必要なポイントがあれば教えてください。
いいなと思ったら応援しよう！
