PythonでLLMとGoogle検索APIを使用した記事生成ツールの作成を試してみた：

PythonでLLMとGoogle検索APIを使用した記事生成ツールの作成

この記事では、Pythonを使用して大規模言語モデル（LLM）とGoogle検索APIを活用した記事生成ツールの作成方法を紹介します。このツールは、ユーザーが入力したテーマに基づいて記事を生成し、結果をファイルに保存します。以下にコードの詳細とその動作を説明します。

import os
from langchain.agents import initialize_agent, Tool
from langchain.utilities import GoogleSearchAPIWrapper
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.agents import AgentType
from langchain.chat_models import ChatOpenAI

# ユーザー入力に基づいてプロンプトを作成する関数
def create_prompt(user_input):
    # PromptTemplateを使用してプロンプトのテンプレートを作成
    prompt = PromptTemplate(
        input_variables=["theme"],
        template="""
        貴方はブロガー
        1000文字以上で日本語出力
        ###
        テーマ:{theme}
        """
    )
    # テンプレートにユーザー入力のテーマをフォーマットしてプロンプトを作成
    return prompt.format(theme=user_input)

# 使用するツールを定義する関数
def define_tools():
    # Google検索APIのラッパーを使用
    search = GoogleSearchAPIWrapper()
    # 検索ツールをToolオブジェクトとしてリストで返す
    return [
        Tool(
            name = "Search",
            func=search.run,
            description="useful for when you need" 
        ),
    ]

# レスポンスをファイルに書き込む関数
def write_response_to_file(response, filename):
    # 指定されたファイル名でファイルを開き、UTF-8エンコーディングで書き込む
    with open(filename, 'w', encoding='utf-8') as file:
        file.write(response)
    # 書き込み完了を通知するメッセージを表示
    print('出力しました')

# メイン関数
def main():
    # OpenAIのチャットモデルを初期化（温度設定とモデル、トークンの最大数を指定）
    llm = ChatOpenAI(temperature=0, model="gpt-4-turbo", max_tokens=500)
    # ツールを定義
    tools = define_tools()
    # エージェントを初期化
    agent = initialize_agent(tools, llm, agent=AgentType.OPENAI_FUNCTIONS)
    # ユーザーから記事のテーマを入力させる
    prompt = create_prompt(input("記事のテーマを入力: "))
    # エージェントを使ってプロンプトに基づくレスポンスを生成
    response = agent.run(prompt)
    # レスポンスをファイルに書き込む
    write_response_to_file(response, 'output.txt')

# スクリプトが直接実行された場合にmain関数を実行
if __name__ == "__main__":
    main()

必要なモジュールのインストール

import os
from langchain.agents import initialize_agent, Tool
from langchain.utilities import GoogleSearchAPIWrapper
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.agents import AgentType
from langchain.chat_models import ChatOpenAI

各関数の説明

create_prompt(user_input):
ユーザーの入力を受け取り、指定されたテンプレートにフォーマットしてプロンプトを生成します。

define_tools():
GoogleSearchAPIWrapperを使用して検索ツールを定義し、それをツールリストとして返します。

write_response_to_file(response, filename):
レスポンスを指定されたファイルに書き込み、書き込み完了のメッセージを表示します。

main():
OpenAIのチャットモデルを初期化します。
ツールを定義し、エージェントを初期化します。
ユーザーから記事のテーマを入力させ、それに基づくプロンプトを生成します。
エージェントを使ってプロンプトに基づくレスポンスを生成し、それをファイルに書き込みます。

実行例

> python app.py
> 記事のテーマを入力: chatPGTのLLMについて教えてほしい。

下記のoutputファイルがカレントディレクトリに出力される。

まとめ

このコードを使用すると、ユーザーが入力したテーマに基づいて自動的に記事を生成し、その結果をファイルに保存するツールを簡単に作成できます。PythonとLLMを活用することで、効率的にコンテンツを生成することが可能です。ぜひお試しください。

最後に

この記事が皆さんの開発の参考になれば幸いです。質問やコメントがあれば、ぜひお知らせください。Happy coding!