【Swift】OpenAIのGPT-3をSwiftで統合する方法

Swift/Kotlin 愛好会 Advent Calendar 2022 の 18 日の記事です。
Swift/Kotlin 愛好会の皆様、とんとんぼと申します。Advent Calendar そのものが初参加です。よろしくお願いいたします🙇‍♂️

はじめに

この記事では、まず初めに OpenAI と GPT-3 について簡単に解説し、GPT-3 モデルを iOS アプリに組み込む方法を紹介します。

OpenAIとは

OpenAI とは、AI の研究・開発企業です。人類全体に利益をもたらす形で友好的な AI を普及・発展させることを目標に掲げています。
2015 年にサム・アルトマン、イーロン・マスクらによってサンフランシスコで設立されました。

主なアプリケーションは、自然言語処理と画像生成モデル(VAE Clip)を組み合わせたDALL-E、DALL-E2、
強化学習ライブラリのGym,
教師なし変換言語モデルのGPT-3
などがあります。

GPT-3とは

事前学習による自然言語技術処理モデルの 1 つです。
大きな特徴は、まるで人が書いたように自然な文章を作成できる点です。

GPT-3 は、Web 等から収集した 45TB もの膨大なテキストデータのうち、いくつかの前処理を施した 570GB のデータセットを学習に用いたデータセットに対して、 1,750 億個のパラメータを持つ自己回帰型言語モデル（ある単語の次に出てくる単語を予測するモデル）を学習することで、 今まであった「BERT」や「GPT-2」のデータ学習量を遥かに超えた、巨大な言語モデルを形成しています。

広告やキャッチコピーやニュース記事作成など、今までの AI モデルや手法よりはるかに人間らしい文章を作成できるようになったと言われています。

本題：作成方法

新しい Swift ファイルを作成し、以下のコードを作成します。

OpenAIConnector.swift

import Foundation

public class OpenAIConnector {
    let openAIURL = URL(string: "")
    var openAIKey: String {
        return ""
    }
    
    private func executeRequest(request: URLRequest, withSessionConfig sessionConfig: URLSessionConfiguration?) -> Data? {
        let semaphore = DispatchSemaphore(value: 0)
        let session: URLSession
        if (sessionConfig != nil) {
            session = URLSession(configuration: sessionConfig!)
        } else {
            session = URLSession.shared
        }
        var requestData: Data?
        let task = session.dataTask(with: request as URLRequest, completionHandler:{ (data: Data?, response: URLResponse?, error: Error?) -> Void in
            if error != nil {
                print("error: \(error!.localizedDescription): \(error!.localizedDescription)")
            } else if data != nil {
                requestData = data
            }
            
            print("Semaphore signalled")
            semaphore.signal()
        })
        task.resume()
        
        // semaphoresで非同期処理。最大10秒の待ち時間
        let timeout = DispatchTime.now() + .seconds(20)
        print("Waiting for semaphore signal")
        let retVal = semaphore.wait(timeout: timeout)
        print("Done waiting, obtained - \(retVal)")
        return requestData
    }
    
    public func processPrompt(
        prompt: String
    ) -> Optional<String> {
        
        var request = URLRequest(url: self.openAIURL!)
        request.httpMethod = "POST"
        request.addValue("application/json", forHTTPHeaderField: "Content-Type")
        request.addValue("Bearer \(self.openAIKey)", forHTTPHeaderField: "Authorization")
        let httpBody: [String: Any] = [
            "prompt" : prompt,
            "max_tokens" : 100
        ]
        
        var httpBodyJson: Data
        
        do {
            httpBodyJson = try JSONSerialization.data(withJSONObject: httpBody, options: .prettyPrinted)
        } catch {
            print("Unable to convert to JSON \(error)")
            return nil
        }
        request.httpBody = httpBodyJson
        if let requestData = executeRequest(request: request, withSessionConfig: nil) {
            let jsonStr = String(data: requestData, encoding: String.Encoding(rawValue: String.Encoding.utf8.rawValue))!
            print(jsonStr)

            //MARK: - 以下、エラーが出ていますが、記事の後半で修正しますので、変更しないように注意してください
            let responseHandler = OpenAIResponseHandler()

            return responseHandler.decodeJson(jsonString: jsonStr)?.choices[0].text
            
        }
        return nil
    }
}

ここでエラーが発生すると思いますが、後に解決するので気にしないでください。

API Keyの受け取り

さて、次に OpenAI のサイトへ行き、API　Key を受け取ります。

右上にあるアカウントのアイコンをクリックし、View API Keys をクリックすると、自分の key が全て表示されたページに移動します。

ソースコードを公開する場合は、APIkey を隠す必要があります。

API　Key を入手したら。class OpenAIConnector の openAIKey に貼り付けます。

OpenAIConnector.swift

import Foundation

public class OpenAIConnector {
    let openAIURL = URL(string: "")
    var openAIKey: String {
+        return "sk-samplehogehogehogehogehogehogehogehogehoge"
    }
    
    private func executeRequest(request: URLRequest, withSessionConfig sessionConfig: URLSessionConfiguration?) -> Data? {
        let semaphore = DispatchSemaphore(value: 0)
        let session: URLSession
        if (sessionConfig != nil) {
            session = URLSession(configuration: sessionConfig!)
        } else {
            session = URLSession.shared
        }
        var requestData: Data?
        let task = session.dataTask(with: request as URLRequest, completionHandler:{ (data: Data?, response: URLResponse?, error: Error?) -> Void in
            if error != nil {
                print("error: \(error!.localizedDescription): \(error!.localizedDescription)")
            } else if data != nil {
                requestData = data
            }
            
            print("Semaphore signalled")
            semaphore.signal()
        })
        task.resume()
        
        // semaphoresで非同期処理。最大10秒の待ち時間
        let timeout = DispatchTime.now() + .seconds(20)
        print("Waiting for semaphore signal")
        let retVal = semaphore.wait(timeout: timeout)
        print("Done waiting, obtained - \(retVal)")
        return requestData
    }
    
    public func processPrompt(
        prompt: String
    ) -> Optional<String> {
        
        var request = URLRequest(url: self.openAIURL!)
        request.httpMethod = "POST"
        request.addValue("application/json", forHTTPHeaderField: "Content-Type")
        request.addValue("Bearer \(self.openAIKey)", forHTTPHeaderField: "Authorization")
        let httpBody: [String: Any] = [
            "prompt" : prompt,
            "max_tokens" : 100
        ]
        
        var httpBodyJson: Data
        
        do {
            httpBodyJson = try JSONSerialization.data(withJSONObject: httpBody, options: .prettyPrinted)
        } catch {
            print("Unable to convert to JSON \(error)")
            return nil
        }
        request.httpBody = httpBodyJson
        if let requestData = executeRequest(request: request, withSessionConfig: nil) {
            let jsonStr = String(data: requestData, encoding: String.Encoding(rawValue: String.Encoding.utf8.rawValue))!
            print(jsonStr)

            //MARK: - 以下、エラーが出ていますが、記事の後半で修正しますので、変更しないように注意してください
            let responseHandler = OpenAIResponseHandler()

            return responseHandler.decodeJson(jsonString: jsonStr)?.choices[0].text
            
        }
        
        return nil
    }
}

モデルの選択

次に、どのモデルを使用するか選択します。OpenAI には 4 つのモデルがあり、以下の中から URL をコピーしてください。

モデル名	説明	URL
Davinci	どのモデルよりも強力で、どのモデルよりも高価です	https://api.openai.com/v1/engines/text-davinci-002/completions
Curie	Davinciよりも高速で安価ですが、若干パワーが劣ります	https://api.openai.com/v1/engines/text-davinci-002/completions
Babbage	標準的なタスクが可能で、それほど強力ではないが、より速く、より安いです	https://api.openai.com/v1/engines/text-davinci-002/completions
Ada	他のものよりもずっと性能は劣りますが、最も速く、最も安価です	https://api.openai.com/v1/engines/text-davinci-002/completions

モデルの詳細な説明は以下のリンクにあります。

モデルを選択し、URL をコピーしたら、class OpenAIConnector に戻り、openAIURL に貼り付けます。（サンプルコードでは、Ada を選択しました。）

OpenAIConnector.swift

import Foundation

public class OpenAIConnector {
+    let openAIURL = URL(string: "https://api.openai.com/v1/engines/text-davinci-002/completions")
    var openAIKey: String {
        return "sk-samplehogehogehogehogehogehogehogehogehoge"
    }
    
    private func executeRequest(request: URLRequest, withSessionConfig sessionConfig: URLSessionConfiguration?) -> Data? {
        let semaphore = DispatchSemaphore(value: 0)
        let session: URLSession
        if (sessionConfig != nil) {
            session = URLSession(configuration: sessionConfig!)
        } else {
            session = URLSession.shared
        }
        var requestData: Data?
        let task = session.dataTask(with: request as URLRequest, completionHandler:{ (data: Data?, response: URLResponse?, error: Error?) -> Void in
            if error != nil {
                print("error: \(error!.localizedDescription): \(error!.localizedDescription)")
            } else if data != nil {
                requestData = data
            }
            
            print("Semaphore signalled")
            semaphore.signal()
        })
        task.resume()
        
        // semaphoresで非同期処理。最大10秒の待ち時間
        let timeout = DispatchTime.now() + .seconds(20)
        print("Waiting for semaphore signal")
        let retVal = semaphore.wait(timeout: timeout)
        print("Done waiting, obtained - \(retVal)")
        return requestData
    }
    
    public func processPrompt(
        prompt: String
    ) -> Optional<String> {
        
        var request = URLRequest(url: self.openAIURL!)
        request.httpMethod = "POST"
        request.addValue("application/json", forHTTPHeaderField: "Content-Type")
        request.addValue("Bearer \(self.openAIKey)", forHTTPHeaderField: "Authorization")
        let httpBody: [String: Any] = [
            "prompt" : prompt,
            "max_tokens" : 100
        ]
        
        var httpBodyJson: Data
        
        do {
            httpBodyJson = try JSONSerialization.data(withJSONObject: httpBody, options: .prettyPrinted)
        } catch {
            print("Unable to convert to JSON \(error)")
            return nil
        }
        request.httpBody = httpBodyJson
        if let requestData = executeRequest(request: request, withSessionConfig: nil) {
            let jsonStr = String(data: requestData, encoding: String.Encoding(rawValue: String.Encoding.utf8.rawValue))!
            print(jsonStr)

            //MARK: - 以下、エラーが出ていますが、記事の後半で修正しますので、変更しないように注意してください
            let responseHandler = OpenAIResponseHandler()

            return responseHandler.decodeJson(jsonString: jsonStr)?.choices[0].text
            
        }
        
        return nil
    }
}

最後に、OpenAIResponseHandler.swift ファイルを作成して、以下のコードを作成します。

OpenAIResponseHandler.swift

struct OpenAIResponseHandler {
    func decodeJson(jsonString: String) -> OpenAIResponse? {
        let json = jsonString.data(using: .utf8)!
        
        let decoder = JSONDecoder()
        do {
            let product = try decoder.decode(OpenAIResponse.self, from: json)
            return product
            
        } catch {
            print("Error decoding OpenAI API Response")
        }
        
        return nil
    }
}

struct OpenAIResponse: Codable {
    var id: String
    var object: String
    var created: Int
    var model: String
    var choices: [Choice]
}

struct Choice: Codable {
    var text: String
    var index: Int
    var logprobs: String?
    var finish_reason: String
}

以上で準備が完了しました。後は自分の好きな場所で OpenAIConnector().processPrompt(prompt: ) という関数を呼び出すだけで、完了です。

最後に

OpenAI には他にも自然言語からプログラミング言語へ変換する Codex シリーズというサービスもあります。
気になるかたはぜひ参照してみてください