「3 年で飽きるアドベントカレンダー」、7 日目の記事。先日に引き続き趣味に拠るアプリです。
完成図
このワークフローを Azure Logic Apps で簡単に作ろうというものです。
材料
API: The Cat API - Cat as a Service
無料で使える (癒やされたいだけの) 公開APIリスト: ねこ、いぬ、キツネ、柴犬、ジブリ #jQuery - Qiita
Logic Apps コネクタ
Slack - Connectors | Microsoft Learn
Azure OpenAI - Connectors | Microsoft Learn を使います。
「チャット_メッセージの完了を作成する」アクションを用います。
コード
Logic Apps コードは以下。
{
"definition": {
"$schema": "https://schema.management.azure.com/providers/Microsoft.Logic/schemas/2016-06-01/workflowdefinition.json#",
"contentVersion": "1.0.0.0",
"triggers": {
"When_a_HTTP_request_is_received": {
"type": "Request",
"kind": "Http",
"inputs": {
"schema": {
"test": "param"
}
}
}
},
"actions": {
"チャット_メッセージの完了を作成する": {
"runAfter": {
"HTTP": [
"Succeeded"
]
},
"type": "ApiConnection",
"inputs": {
"host": {
"connection": {
"name": "@parameters('$connections')['azureopenai']['connectionId']"
}
},
"method": "post",
"body": {
"messages": [
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "あなたは猫です。この画像について説明してください。語尾はニャーに統一してください"
},
{
"type": "image_url",
"image_url": {
"url": "@body('HTTP')[0]['url']"
}
}
]
}
],
"temperature": 1,
"top_p": 1,
"stream": false,
"stop": null,
"max_tokens": 4096,
"presence_penalty": 0,
"frequency_penalty": 0,
"n": 1,
"seed": 0,
"logprobs": false,
"response_format": {
"type": "text"
}
},
"path": "/2024-02-15-preview/deployments/@{encodeURIComponent('noydeploy')}/chat/completions",
"queries": {
"api-version": "2024-12-01-preview"
}
}
},
"HTTP": {
"runAfter": {},
"type": "Http",
"inputs": {
"uri": "https://api.thecatapi.com/v1/images/search",
"method": "GET"
},
"runtimeConfiguration": {
"contentTransfer": {
"transferMode": "Chunked"
}
}
},
"メッセージの投稿_(V2)": {
"runAfter": {
"チャット_メッセージの完了を作成する": [
"Succeeded"
]
},
"type": "ApiConnection",
"inputs": {
"host": {
"connection": {
"name": "@parameters('$connections')['slack']['connectionId']"
}
},
"method": "post",
"body": {
"channel": "C053D6QKW5Q",
"text": "URL: @{body('HTTP')[0]['url']}\n@{body('チャット_メッセージの完了を作成する')['choices'][0]['message']?['content']} "
},
"path": "/v2/chat.postMessage"
}
}
},
},
(後略)
}
ポイント
"image_url" にて URL を渡すと、画像を確認してくれます。
ビジョン対応チャット モデルを使用する方法 - Azure OpenAI in Microsoft Foundry Models | Microsoft Learn
次に示すコマンドは、ビジョン対応チャット モデルをコードで使用する最も基本的な方法です。 これらのモデルをプログラムで初めて使用する場合は、画像を含むチャットのクイックスタートから始めることをお勧めします。
"messages": [
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "この画像について説明してください"
},
{
"type": "image_url",
"image_url": {
"url": "@body('HTTP')[0]['url']"
}
}
]
できたニャー
くつろいでいるのかもしれないニャー
良いですね。以上ニャー