はじめに
今回は、Infrastructure Composerを使用して、サーバーレスアーキテクチャを構築し、ChatGPTのレスポンスを受け取る仕組みを作ります。
使用する主なAWSサービスは以下です。
Infrastructure Composer：AWSのインフラを可視化し、設計や他のAWSサービスとの連携、リソース管理を簡単にするツール。
Lambda関数：サーバーレス環境で関数を実行できるサービス。
SAM：サーバーレスアプリケーションを簡単にデプロイ・管理するためのフレームワーク。
◾️前提条件：必要なツールを準備する
1.AWS アカウント作成
まず、AWSアカウントが必要です。
まだ作成されていない場合は、AWSの公式サイトでアカウントから作成をお願いします。
2.AWS CLIのインストール
ローカル環境からAWSと連携するために、AWS CLIをインストールします。
AWS CLI インストールガイド
3.AWS SAM CLIのインストール
AWS SAM（Serverless Application Model）CLIをインストールします。
これはLambda関数などのサーバーレスアプリケーションを簡単にデプロイするためのツールです。
AWS SAM CLI インストール
4.AWS Infrastructure Composerへのアクセス
AWS Management ConsoleからInfrastructure Composerを開きます。
これは、サーバーレスアプリケーションのアーキテクチャをドラッグ&ドロップで簡単に作成できるツールです。
◾️AWS Infrastructure Composerでアーキテクチャを作成
1. Infrastructure Composerの起動
AWSコンソールで「Infrastructure Composer」を検索し、プロジェクトの作成を行います。
2. Lambda関数の追加
画面の左側に「Lambda Function」という項目があるので、それをドラッグしてキャンバスに追加します。
右側の設定で、以下を設定します。
- Lambda関数名：ChatbotFunction
- ランタイム： nodejs20.x(typescript)
- ハンドラー：index.handler
3. API Gatewayの追加
「API Gateway」をキャンバスに追加し、先ほど作成したLambda関数と接続します。
これにより、API Gatewayを経由してLambda関数が呼び出される構成が完成します。
1. Lambda関数の基本コード作成
AWS Application Composerを使って、Lambda関数が作成されたら、実際にコードを書きます。
プロジェクトのルートディレクトリに、index.ts を作成します。
// 外部APIに対してHTTPリクエストやレスポンス取得可能
import axios from 'axios'
// Lambda関数はデフォルトでhandlerメソッドを呼び出す＝Lambdaにおける関数の実行部分
export const handler = async(event) => {
// JSON形式の文字列 → jsのオブジェクトに変換
const body = JSON.parse(event.body)
const userMessage = body.message
const apiKey = process.env.OPENAI_API_KEY
try {
const response = await axios.post(
"https://api.openai.com/v1/chat/completions",
{
model: "gpt-4",
messages: [{ role: "user", content: userMessage }],
},
{
headers: {
Authorization: `Bearer ${apiKey}`,
"Content-Type": "application/json",
},
}
);
// ChatGPT APIのレスポンスからAIの生成した返信を取得
const botReply = response.data.choices[0].message.content
// API Gateway経由で呼び出されているため、HTTPレスポンスとしてリターン
return {
statusCode: 200,
body: JSON.stringify({ reply: botReply})
}
} catch(e) {
return {
statusCode: 500,
body: JSON.stringify({ e: 'Error communicating with ChatGPT API'})
}
}
}
このコードは、API Gateway経由でユーザーからのメッセージを受け取り、それをChatGPT APIに送信し、応答を返すLambda関数です。
axiosを使ってChatGPT APIを呼び出しています。
OPENAI_API_KEYは、後で設定する環境変数です。
2. 環境変数の設定
Lambda関数の環境変数に、OPENAI_API_KEYを設定します。
これは、OpenAIのAPIキーです（OpenAIのアカウントで取得できます）。
プロジェクトのルートディレクトリに、.env を作成します。
OPENAI_API_KEY=your-openai-api-key
Lambdaの設定を開き、環境変数に OPENAI_API_KEY を追加します。
!Ref
CloudFormationでは、「Ref関数」と呼ばれる組み込み関数の略記であり、テンプレート内の他のリソースやパラメータの値を参照するために使われます。この関数を使うと、テンプレート内で一度定義したリソースの値や、スタックをデプロイする際に渡されるパラメータ値を他の部分で参照できるようになります。
◾️SAMを使ってデプロイ
1. SAM テンプレートの作成
プロジェクトのルートディレクトリに、template.yaml を作成します。
AWSTemplateFormatVersion: '2010-09-09'
Transform: AWS::Serverless-2016-10-31
Resources:
ChatbotFunction:
Type: AWS::Serverless::Function
Properties:
Handler: index.handler
Runtime: nodejs14.x
CodeUri: .
Environment:
Variables:
OPENAI_API_KEY: !Ref OpenAIKey
Events:
ApiEvent:
Type: Api
Properties:
Path: /chatbot
Method: post
Parameters:
OpenAIKey:
Type: String
Description: "The OpenAI API key"
template.yaml はSAM用のテンプレートで、Lambda関数とAPI Gatewayの設定を記述しています。
Parameters でOpenAIのAPIキーをパラメータとして受け取る設定にしています。
2. デプロイ手順
次に、ローカル環境で sam build を実行してLambda関数をビルドします。
sam build
その後、デプロイコマンドを実行します。ここで、OpenAI APIキーを指定します。
sam deploy --guided
デプロイ時に、OpenAI APIキーを入力するように求められますので、取得済みのAPIキーを入力してください。
◾️ Chatbotの動作確認
1. API Gatewayのエンドポイント確認
デプロイが完了すると、API GatewayのエンドポイントURLが出力されます。
このURLをメモしておきます。
2. Postmanまたはcurlでテスト
Postmanやcurlを使って、API Gatewayのエンドポイントにリクエストを送ります。
Postmanの設定
メソッドを POST に設定し、以下のようなJSONデータをBodyに入力して送信します。
{
"message": "こんにちは"
}
curl -X POST "https://your-api-endpoint/chatbot" -d '{"message": "こんにちは"}' -H "Content-Type: application/json"
3. 結果確認
ChatGPTの応答が返ってくれば、実行成功です。
まとめ
今回、AWS Infrastructure Composerを使ってサーバーレスアーキテクチャを簡単に設計し、API Gateway経由でChatGPT APIを呼び出すLambda関数をデプロイしました。これにより、コードを書くだけでなく、インフラの設定も視覚的に構築できるため、複雑なサーバーレスアーキテクチャの構築が容易になります。