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LLM の参照元で信頼性を高める

あなたは、最新の株式市場情報をユーザーに提供する財務分析アシスタントを作成しています。LLM には知識のカットオフがあるため、リアルタイムのデータにアクセスできるようウェブ検索を有効にする必要があります。さらに、透明性と信頼性のため、検索時に参照した情報源をユーザーに示したいと考えています。

OpenAI クライアントは client として初期化済みで、今回は Netflix の現在の株価を照会します。

この演習はコースの一部です

OpenAI Responses API を使いこなす

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演習の手順

  • ウェブ検索を有効にしたリクエストを作成し、レスポンスにウェブ検索の参照元（sources）が含まれるようにしてください。
  • レスポンス内の項目をループで走査し、型が "web_search_call" の項目だけを取り出して、各ウェブ検索呼び出しの .action 属性にある .sources を出力しましょう。

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。

# Create a response with web search enabled and sources included
response = client.responses.create(
    model="gpt-5.4-mini",
    tools=[{"type": "web_search"}],
    input="What is the current stock price of Netflix?",
    include=["web_search_call.____.____"]
)

# Extract and print sources from web search calls
for item in response.output:
    if ____:
        print(item.action.sources)
        
print(response.output_text)
コードを編集して実行