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レスポンスの抽出

あなたは新しいスマートフォンを発売した企業に勤めています。マーケティングチームは、さまざまなオンラインプラットフォームから顧客レビューを収集し、顧客の感情と最も話題になっているスマートフォンの機能を把握するためにフィードバックを分析したいと考えています。この作業を効率化するために、OpenAI API のFunction Callingを使ってレビューから構造化データを抽出しました。次に、出力を整理して関数からのレスポンスのみを辞書形式で返す関数を作成します。

get_response() 関数、messages 変数（レビューを含む）、および function_definition（レビューから感情と製品の特徴を抽出する関数を含む）はあらかじめ読み込まれています。messages と function_definition はどちらも、get_response() 関数の引数として渡すことで、チャット補完エンドポイントからレスポンスを取得できます。

この演習はコースの一部です

OpenAI API を使った AI システムの開発

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演習の手順

  • レスポンス内の arguments に含まれる出力データの辞書を返す関数を定義します。
  • その辞書を出力します。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

client = OpenAI(api_key="")

response = get_response(messages, function_definition)

# Define the function to extract the data dictionary
def extract_dictionary(____):
  return ____

# Print the data dictionary
____
コードを編集して実行