AIチャットボットの作成
forループにメッセージ履歴を組み込んでPoC（概念実証）を完成させましょう。これにより、モデルに繰り返しプロンプトを送信でき、各レスポンスをメッセージ履歴に順番に蓄積できるようになります。
この演習はコースの一部です
OpenAI APIを使いこなす
演習の手順
- ユーザーメッセージ（
user_msgs）をループ処理してください。 - ループ（繰り返し）処理の中で、毎回ユーザーのメッセージの辞書オブジェクトを作成し、それを
messagesリストに追加してください。 - その
messagesをチャットリクエストとしてモデルに送信してください。 - アシスタントからのメッセージの辞書も、
messagesに追加してください。
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="")
messages = [{"role": "system", "content": "You are a helpful math tutor that speaks concisely."}]
user_msgs = ["Explain what pi is.", "Summarize this in two bullet points."]
# Loop over the user questions
for q in ____:
print("User: ", q)
# Create a dictionary for the user message from q and append to messages
user_dict = {"role": ____, "content": ____}
messages.append(____)
# Create the API request
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4o-mini",
____,
max_completion_tokens=100
)
# Append the assistant's message to messages
assistant_dict = {"role": "assistant", "content": response.choices[0].message.content}
messages.append(____)
print("Assistant: ", response.choices[0].message.content, "\n")