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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で働いています。マーケティングチームは各種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、フィードバックを分析して顧客の感情とスマートフォンで最も話題になっている機能を把握したいと考えています。これを加速するために、あなたは OpenAI API の function calling を使って、これらのレビューから構造化データを抽出しました。次に、出力をクリーンアップし、関数からのレスポンスのみを辞書で返す関数を作成する必要があります。

get_response() 関数、レビューを含む messages 変数、およびレビューから感情と製品機能を抽出する関数を含む function_definition は、あらかじめ読み込まれています。messages と function_definition の両方を get_response() 関数に引数として渡すことで、chat completions エンドポイントからレスポンスを取得できることに注意してください。

この演習はコースの一部です

OpenAI API で開発する AI システム

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演習の手順

  • レスポンス内の arguments にある出力データを含む辞書を返す関数を定義します。
  • その辞書を出力（print）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