【0からGASを学ぶ】GAS × Gemini Pro API × LINE Messaging API の相談Botで会話しよう

はじめに

本シリーズでは、GASの始め方や便利な使い方、ビジネス活用まで幅広く解説します。シリーズをひと通り読んでいただければ、あなたもきっとGASマスターになれるはずです。

シリーズの対象者

• そもそもGASってなんだかわからない方
• GASを学びたいけど何から始めればいいかわからない方
• GASはわかり始めたけど、もっと活用ができないかと模索している方
• とにかくGoogleが好き！ という方

前回記事

Gemini Pro API をGASからアクセスする

では早速始めていきましょう。【0からGASを学ぶ】シリーズの第16回は「GAS × Gemini Pro API × LINE Messaging API の相談Botで会話しよう」です。前回は、GAS × Gemini Pro API × LINE Messaging APIにより相談Botを作成するまでを行いました。しかしながら、記事の末尾に記載した通り、相談Botでありながら会話の継続性が実現できておらず、今一つの印象だったかと思います。そこで、今回は前回作成した相談Botをもう一段階進化させましょう。

前回作成した相談Botを前提に記事を書いておりますので、まだ相談Botを作成していない場合は、必ずこちらを参考にして作成してください。

今回やること

1. 入力テキストと出力テキストの保存
2. 保存したテキストにより会話の継続性を実現

STEP.1　入力テキストと出力テキストの保存

GASには短時間のデータ保存に役立つCacheServiceがあります。今回はこれを活用して、LINEに入力した文字列およびGemini Proからの回答文字列を保存し、会話に利用します。
CacheServiceは以下のように3種類ありますが、今回はScriptCacheを使用します。

メソッド	説明
getDocumentCache()	現在のドキュメントとスクリプトをスコープとするキャッシュインスタンスを取得します。
getScriptCache()	スクリプトをスコープとするキャッシュインスタンスを取得します。
getUserCache()	現在のユーザーとスクリプトをスコープとするキャッシュインスタンスを取得します。

doPostの改修

+ const sCache = CacheService.getScriptCache();
/**
 * LINEのトークでメッセージが送信された際に起動するメソッド
 * @param {EventObject} e - イベントオブジェクト
 */
function doPost(e){
  // イベントデータはJSON形式となっているため、parseして取得
  const eventData = JSON.parse(e.postData.contents).events[0]
        , repToken = eventData.replyToken
        , msgType = eventData.message.type;
  // テキストメッセージのときのみ
  if (msgType=='text') {
    let uText = eventData.message.text
        , gemini = getGeminiProAnswerTxt(uText);
    replyTxt(repToken, gemini);
+   sCache.put('user', uText.slice(0, 10000));
+   sCache.put('model', gemini.slice(0, 10000));
  }
}

上記のようにScriptCacheを使用するための宣言を行い、入力テキストと出力テキストを保存します。

Cacheにはキーごとに保存できる最大量が100KB（日本語だとおよそ50,000文字程度） であるため、ひとまず10,000文字程度に切り出しをしています。
また、デフォルトでは600秒の有効期限となっています。最大6時間（21,600秒） まで保存できるため、もし会話の継続性をながーーーくしたければ、
sCache.put('user', uText.slice(0, 10000), 21600);
とすることで長時間保存が可能です。

STEP.2　保存したテキストにより会話の継続性を実現

仕様の確認

改めて、Gemini Pro APIの仕様を確認しましょう。

こちらで確認できるようroleを指定し、複数のパラメタを設定することでMulti-turn conversations (chat)を実現できることがわかります。

curl https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-pro:generateContent?key=$API_KEY \
    -H 'Content-Type: application/json' \
    -X POST \
    -d '{
      "contents": [
        {"role":"user",
         "parts":[{
           "text": "Write the first line of a story about a magic backpack."}]},
        {"role": "model",
         "parts":[{
           "text": "In the bustling city of Meadow brook, lived a young girl named Sophie. She was a bright and curious soul with an imaginative mind."}]},
        {"role": "user",
         "parts":[{
           "text": "Can you set it in a quiet village in 1600s France?"}]},
      ]
    }' 2> /dev/null | grep "text"

つまり、これまではcontentsには'parts' > 'text'のみの設定でしたが、そこにroleごとの会話を設定することで、会話の継続性を実現できるということです。

実装

それではやってみましょう。

getGeminiProAnswerTxtの改修

/**
 * LINEのトークに送信されたメッセージをGemini Pro APIに渡して回答を得るメソッド
 * @param {String} txt - 送信されたメッセージ
 */
function getGeminiProAnswerTxt(txt) {
+ let contentsStr = '';
+ // キャッシュにuidに紐づく情報が存在した場合、情報には過去の質問文が入っているためそれを取得
+ if (sCache.get('user')) {
+   contentsStr += `{
+     "role": "user",
+     "parts": [{ 
+       "text": ${JSON.stringify(sCache.get('user'))}
+     }]
+   },
+   {
+     "role": "model",
+     "parts": [{
+       "text": ${JSON.stringify(sCache.get('model'))}
+     }]
+   },`
+ }
+ contentsStr += `{
+   "role": "user",
+   "parts": [{
+     "text": ${JSON.stringify(txt)}
+   }]
+ }`
  const url = `https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-pro:generateContent?key=${GEMINI_API}`
        , payload = {
-           'contents': [
-             {
-               'parts': [{
-                 'text': txt
-               }]
-             }
-           ]
+           'contents': JSON.parse(`[${contentsStr}]`)
          }
        , options = {
            'method': 'post',
            'contentType': 'application/json',
            'payload': JSON.stringify(payload)
          };
  const res = UrlFetchApp.fetch(url, options)
        , resJson = JSON.parse(res.getContentText());

  if (resJson && resJson.candidates && resJson.candidates.length > 0) {
    return resJson.candidates[0].content.parts[0].text;
  } else {
    return '回答を取得できませんでした。';
  }
}

このようにすることでsCache.get('user')がある、つまりは前回の入力テキストがある場合は、入力テキストをrole:user に出力テキストをrole:model に設定したうえで、今回の入力テキストをrole:userに設定し、Gemini Pro APIに依頼を出せるようになります。
ただし、上記のやり方はあくまでも1回前の入出力を設定するだけです。そのため、複数回にわたるトーク履歴を設定したいのであれば、それをScriptCacheに保存し、role:userおよびrole:modelを構築すればばっちりです。ただし、1回前の入出力だけでも大抵の場合は会話が成り立ちます。会話というのは単純なものですね笑

${JSON.stringify(sCache.get('model'))}としているのは、入力文字列やGeminiの回答文字列内の特殊文字や改行をエスケープするためです。

プログラム全文

Qiita016

const GEMINI_API    = '**第14回記事のSTEP.1のNo.5で取得したAPI keyを記載する**';
const REPLY_URL     = 'https://api.line.me/v2/bot/message/reply';
const LINEAPI_TOKEN = '**第15回記事のSTEP.1のNo.17で取得したチャネルアクセストークンを記載する**';

const sCache = CacheService.getScriptCache();
/**
 * LINEのトークでメッセージが送信された際に起動するメソッド
 * @param {EventObject} e - イベントオブジェクト
 */
function doPost(e){
  // イベントデータはJSON形式となっているため、parseして取得
  const eventData = JSON.parse(e.postData.contents).events[0]
        , repToken = eventData.replyToken
        , msgType = eventData.message.type;
  // テキストメッセージのときのみ
  if (msgType=='text') {
    let uText = eventData.message.text
        , gemini = getGeminiProAnswerTxt(uText);
    replyTxt(repToken, gemini);
    sCache.put('user', uText.slice(0, 10000));
    sCache.put('model', gemini.slice(0, 10000));
  }
}

/**
 * LINEのトークに送信されたメッセージをGemini Pro APIに渡して回答を得るメソッド
 * @param {String} txt - 送信されたメッセージ
 */
function getGeminiProAnswerTxt(txt) {
  let contentsStr = '';
  // キャッシュにuidに紐づく情報が存在した場合、情報には過去の質問文が入っているためそれを取得
  if (sCache.get('user')) {
    contentsStr += `{
      "role": "user",
      "parts": [{
        "text": ${JSON.stringify(sCache.get('user'))}
      }]
    },
    {
      "role": "model",
      "parts": [{
        "text": ${JSON.stringify(sCache.get('model'))}
      }]
    },`
  }
  contentsStr += `{
    "role": "user",
    "parts": [{
      "text": ${JSON.stringify(txt)}
    }]
  }`
  const url = `https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-pro:generateContent?key=${GEMINI_API}`
        , payload = {
            'contents': JSON.parse(`[${contentsStr}]`)
          }
        , options = {
            'method': 'post',
            'contentType': 'application/json',
            'payload': JSON.stringify(payload)
          };
  const res = UrlFetchApp.fetch(url, options)
        , resJson = JSON.parse(res.getContentText());

  if (resJson && resJson.candidates && resJson.candidates.length > 0) {
    return resJson.candidates[0].content.parts[0].text;
  } else {
    return '回答を取得できませんでした。';
  }
}

/**
 * LINEのトークにメッセージを返却するメソッド
 * @param {String} token - メッセージ返却用のtoken
 * @param {String} text - 返却テキスト
 */
function replyTxt(token, txt){
  const message = {
                    'replyToken' : token,
                    'messages' : [{
                      'type': 'text',
                      'text': txt
                    }]
                  }
        , options = {
                    'method' : 'post',
                    'headers' : {
                      'Content-Type': 'application/json; charset=UTF-8',
                      'Authorization': 'Bearer ' + LINEAPI_TOKEN,
                    },
                    'payload' : JSON.stringify(message)
                  };
  UrlFetchApp.fetch(REPLY_URL, options);
}

プログラムの修正が終わったら、再デプロイしましょう。デプロイ方法を誤るとデプロイされたURLが変わってしまうので、必ずこちらを参考に行ってください。
※URLが変わるとLINE Developer側の設定も変更しなければなりません。

確認

…は、ぜひお手持ちのスマホで実施してみてください。お楽しみに！

おわりに

お疲れ様でした。
第16回は「GAS × Gemini Pro API × LINE Messaging API の相談Botで会話しよう」ということで、第15回で作成した相談Botをさらに進化させました。
ですが、これはあくまでも"あなただけの"相談Botなので、ScriptCacheのキーはuserとmodelと固定文字です。そのため、もしこの相談Botを複数人で使いたいという場合には、キーに対する値は他人の入出力により更新されてしまいます。これでは会話の継続性がまた失われてしまいますよね。
そういった場合は、以下のようにLINEのuserIdをprefixに設定したりすれば解決できます。

uidの活用

sCache.put(eventData.source.userId+'user', uText.slice(0, 10000));
sCache.put(eventData.source.userId+'model', gemini.slice(0, 10000));

どうでしょう、もうGASはなんでもできる！ は疑いようがないですね！！！引き続き、GASを楽しんでいきましょう！！
記事を読んで、「良いな」や「今後に期待できる！」と感じて頂けたらいいねやフォロー、コメントいただけると幸いです。それではまた次回をお楽しみに！

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