前回投稿しましたGPTの新APIでコードインタープリターを利用する方法の続きです。

といっても残りはPythonコードの取得だけです。
（私が知らないだけでもっと奥深い機能がありそうですが…）

コードインタープリター少しおさらい

コードインタープリター（Code Interpreter）は簡単に言えば

GPTがPythonでプログラミングする

というものでユーザからの問いかけでプログラミングが必要だとGPTが判断すれば、自身でコードを生成しバックグラウンドで実行。ユーザにその結果を提供します。

特に前回の通り、グラフなんかを簡単に描いてその画像を渡してくれて
コードの生成・実行はバックグラウンドで行われるので、ユーザはPythonの知識がなくても何ら問題がないところがいいところです。

ただPythonを利用する人は何らかのアルゴリズムやちょっとした小技なんかを頼めばプログラムしてくれて便利なので、今回はそのバックグラウンドで行わているコードの取得方法を紹介します。

データ変換を頼んでみる

今回はCSV形式のデータファイルをJSON形式のファイルに変換するのをやってもらいます。
こういうのさっとやってもらえると便利です。

前回と同じようなところは説明を省きます。

OpenAI Client作成

from openai import OpenAI
import os

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = 'sk-XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX'

client = OpenAI()

CSVファイルのアップ

file_response = client.files.create(
    purpose="assistants",
    file=open("HIKAKIN2023.csv","rb"),
)

# IDを取得
file_id = file_response.id

※CSVの中身（ヒカキン氏の2023年の動画の再生回数順データ）

Date,Title,View,Like,Comment
2023-02-04 20:30,風船飛ばしたら負け #Shorts,497162657,4982543,6384
2023-02-16 19:41,プレゼントゴムチャレンジ #Shorts #partygame #challenge,17108955,285850,2089
2023-02-26 20:19,カードゼロで水かけられるゲームw  #Shorts #partygame #challenge,15854422,214597,1688
2023-03-06 19:00,ハズレをえらぶな！  #Shorts,14415890,241939,1332
2023-08-01 19:00,20億円のヒカキン新居ハウスツアー！超巨大室内温水プール&庭付きの
…
…

スレッドの作成

thread = client.beta.threads.create()

スレッドへメッセージのセット

# 問い合わせ内容をセット
prompt = "次のcsvファイルのデータをjson形式のデータに直して下さい。"

message = client.beta.threads.messages.create(
    thread_id=thread.id,
    role="user",
    content=prompt,
    file_ids=[file_id]
)

RUN作成（アシスタントへ問い合わせ）

# アシスタントIDセット
assistant_id = "asst_******************"

run = client.beta.threads.runs.create(
  thread_id=thread.id,
  assistant_id=assistant_id
)

※アシスタントの作り方は前回を参照下さい。

RUNの状態を取得・確認

run = client.beta.threads.runs.retrieve(
  thread_id=thread.id,
  run_id=run.id
)

print(run.status)

表示結果

complete

※completeになるまで取得・確認を繰り返す

messages取得

messages = client.beta.threads.messages.list(
  thread_id=thread.id,
  order = "asc",
)

messages表示

for msg in messages:

    print(msg.role + "：")

    if msg.role == "assistant":

        for content in msg.content:

            file_id = ""
            assist_msg = ""

            cont_dict = content.model_dump()  # 辞書型に変換

            cont_text = cont_dict.get("text")
            
            if cont_text is not None:

                assist_msg = cont_text.get("value")

                print(assist_msg)

                # 注釈（参照ファイル）ががある場合取得
                if len(cont_text.get("annotations")) > 0:

                    annotations = cont_dict.get("text").get("annotations")

                    # ※今回は参照ファイル1つだけ取得
                    ant = annotations[0]

                    if ant.get("file_path") is not None:

                        # 参照ファイルのID取得
                        file_id = ant.get("file_path").get("file_id")

                        if ant.get("text") is not None:

                            # ファイル形式（拡張子）取得
                            ext = "." + ant.get("text")[ant.get("text").rfind('.') + 1:]

                            print(f"file_id:{file_id} ファイル形式:{ext}")

    else:

        print(msg.content[0].text.value)

出力結果

user：
  次のcsvファイルのデータをjson形式のデータに直して下さい。
assistant：
  CSVファイルのデータをJSON形式に変換しました。[こちら](sandbox:/mnt/data/youtube_data.json)からJSONファイルをダウンロードできます。
  .png fileid：
  .json fileid：file-tV7RhtY6D1mH6oPelAnrImHk

ファイルのダウンロード

res_file_id = 'file-tV7RhtY6D1mH6oPelAnrImHk'

retrieve_file = client.files.with_raw_response.retrieve_content(res_file_id)
content = retrieve_file.content

with open(file_id + ".json", 'wb') as f:
    f.write(content)

作成されたJSONファイル（file-tV7RhtY6D1mH6oPelAnrImHk.json）

[{"Date":"2023-02-04 20:30","Title":"\u98a8\u8239\u98db\u3070\u3057\u305f\u3089\u8ca0\u3051 #Shorts","View":497162657,"Like":4982543,"Comment":6384},{"Date":"2023-02-16 19:41","Title":"\u30d7\u30ec\u30bc\u30f3\u30c8\u30b3\u3099\u30e0\u30c1\u30e3\u30ec\u30f3\u30b7\u3099 #Shorts #partygame #challenge","View":17108955,"Like":285850,"Comment":2089},{"Date":"2023-02-26 20:19","Title":"\u30ab\u30fc\u30c9\u30bc\u30ed\u3067\u6c34\u304b\u3051\u3089\u308c\u308b\u30b2\u30fc\u30e0w  #Shorts #partygame #challenge","View":15854422,"Like":214597,"Comment":1688},{"Date":"2023-03-06 19:00","Title":"\u30cf\u30ba\u30ec\u3092\u3048\u3089\u3076\u306a\uff01  #Shorts","View":14415890,"Like":241939,"Comment":1332},{"Date":"2023-08-01 19:00","Title":"20\u5104\u5186\u306e\u30d2\u30ab\u30ad\u30f3\u65b0\u5c45\u30cf\u30a6\u30b9\u30c4\u30a2\u30fc\uff01\u8d85\u5de8\u5927\u5ba4\u5185\u6e29\u6c34\u30d7\u30fc\u30eb&\u5ead\u4ed8\u304d\u306e\u5bb6","View":11671539,"Like":276396,"Comment":18076},{"Date":"2023-03-28 18:30","Title":"2\u6cca3\u65e5\u97d3\u56fd\u65c5\u884c\u30675000\u4e07\u30a6\u30a9\u30f3\u4f7f\u3044\u5207\u308c\u308b\u307e\u3067\u5e30\u308c\u307e\u305b\u3093w\u3010\u30d2\u30ab\u30ad\u30f3TV\u30b9\u30da\u30b7\u30e3\u30eb\u3011","View":10253044,"Like":99752,"Comment":5120},…]

"Title"の日本語がちょっとおかしくなっていますが、それは一旦置いておいてこんな感じでGPTがデータを色々操作してくれます。ここまでは前回と同様の手順です。

ではここから、このデータ変換処理をしたコードを取得したいと思います。

runs.stepsからコードの取得

GPTからの返答メッセージはclient.beta.threads.messagesから取得しましたが、それに至ったPythonコードはclient.beta.threads.runs.stepsから取得できます。

run_stepの取得

# thread.idとrun.idをセット
run_steps = client.beta.threads.runs.steps.list(
    thread_id=thread.id,
    run_id=run.id
)

run_stepの表示

for run_step in run_steps:

    print(run_step)

出力結果（長すぎるのでoutputs削除）

RunStep(id='step_rJsNzas8HY8vPD2y6LXy7GkL', assistant_id='asst_kVgHpOPgjGmVvgFlXnzMjjFN', cancelled_at=None, completed_at=1702295819, created_at=1702295810, expired_at=None, failed_at=None, last_error=None, metadata=None, object='thread.run.step', run_id='run_poPLLJ4EydDDuoa6dh7lMve9', status='completed', step_details=ToolCallsStepDetails(tool_calls=[CodeToolCall(id='call_C8IqmTHDHdCKZHLdZfk6x5Hb', code_interpreter=CodeInterpreter(input="import pandas as pd\r\n\r\n# Load the CSV file into a DataFrame\r\nfile_path = '/mnt/data/file-zrOruMNZETdk9KgzUNOAL01h'\r\ndata = pd.read_csv(file_path)\r\n\r\n# Convert the DataFrame to JSON format\r\njson_data = data.to_json(orient='records')\r\njson_data", outputs=[]), type='code_interpreter')], type='tool_calls'), thread_id='thread_BQVkHYJOvZboQ40WlCfrHEit', type='tool_calls', expires_at=None)
RunStep(id='step_zZtKn1uswdAW4j7ztap7veMR', assistant_id='asst_kVgHpOPgjGmVvgFlXnzMjjFN', cancelled_at=None, completed_at=1702295823, created_at=1702295819, expired_at=None, failed_at=None, last_error=None, metadata=None, object='thread.run.step', run_id='run_poPLLJ4EydDDuoa6dh7lMve9', status='completed', step_details=ToolCallsStepDetails(tool_calls=[CodeToolCall(id='call_0hYCWvHpq3mKEEYvvTD5r0Aa', code_interpreter=CodeInterpreter(input="# Let's write the JSON data to a file\r\njson_file_path = '/mnt/data/video_data.json'\r\n\r\nwith open(json_file_path, 'w') as json_file:\r\n    json_file.write(json_data)\r\n\r\njson_file_path", outputs=[CodeInterpreterOutputLogs(logs="'/mnt/data/video_data.json'", type='logs')]), type='code_interpreter')], type='tool_calls'), thread_id='thread_BQVkHYJOvZboQ40WlCfrHEit', type='tool_calls', expires_at=None)
RunStep(id='step_EowGIhckDLnh2gdWXu9ig6jv', assistant_id='asst_kVgHpOPgjGmVvgFlXnzMjjFN', cancelled_at=None, completed_at=1702295824, created_at=1702295823, expired_at=None, failed_at=None, last_error=None, metadata=None, object='thread.run.step', run_id='run_poPLLJ4EydDDuoa6dh7lMve9', status='completed', step_details=MessageCreationStepDetails(message_creation=MessageCreation(message_id='msg_CNspAXAGF4yvMeMBWNi0NcYK'), type='message_creation'), thread_id='thread_BQVkHYJOvZboQ40WlCfrHEit', type='message_creation', expires_at=None)

このrun_stepsはGPTの脳内（変な表現ですが）での思考の形跡のようなもので、今回は中に3要素あるので3回のステップでユーザの提起した問題の解決に至ったようです。

ただ中にはユーザへメッセージを表示するためのものなど、不要なものもあるのでこの中からソースコードを含んだものだけを取り出す用にします。

ToolCallsStepDetailsのインポート

from openai.types.beta.threads.runs import ToolCallsStepDetails

コードを含むかはrun_step内のstep_detailsがToolCallsStepDetailsかどうかで判定するためimportしておきます。（「何それ」と言われても、そうなっているから致し方ないです…）

あとはisinstanceで判定してToolCallsStepDetailsならtool_calls[0].code_interpreter.inputからコードの中身を取得します。

コードの表示

for run_step in run_steps:

    if isinstance(run_step.step_details, ToolCallsStepDetails):

        print(run_step.step_details.tool_calls[0].code_interpreter.input)
        print("\n---------------------------------------------------\n")

出力結果

import pandas as pd

# Load the CSV file into a DataFrame
file_path = '/mnt/data/file-zrOruMNZETdk9KgzUNOAL01h'
data = pd.read_csv(file_path)

# Convert the DataFrame to JSON format
json_data = data.to_json(orient='records')
json_data

---------------------------------------------------

# Let's write the JSON data to a file
json_file_path = '/mnt/data/video_data.json'

with open(json_file_path, 'w') as json_file:
    json_file.write(json_data)

json_file_path

---------------------------------------------------

これで内部で行われたPythonコードを見ることができます。
やっていたことはpandasで読み込んでto_jsonで吐き出すだけという中々賢い方法。
（1行ずつ読み込むなんてことはしないんですね…）

※tool_calls[0]と1要素だけ取得していますが、もしかしたら複数の可能性が無きにしも非ずです…

あと最後にJSONの日本語がおかしいのを直してもらいます。

データの日本語化

日本語が先頭に\uがつくUnicodeエスケープというのになっているので、これが解消されるようにGPTにお願いするだけです。

prompt = "日本語で表示したいので、Unicodeエスケープを日本語に直してもらえますか？"

message = client.beta.threads.messages.create(
    thread_id=thread.id,
    role="user",
    content=prompt,
)

※この後RUN作成以降～コード取得は今までの手順と同じです。

出力結果

user
  日本語で表示したいので、Unicodeエスケープを日本語に直してもらえますか？
assistant：
  Unicodeエスケープを日本語に変換したJSONファイルを作成しました: [youtube_data_jp.json](sandbox:/mnt/data/youtube_data_jp.json)
  .png fileid：
  .json fileid：file-76ke1mO6kzs5gQBTwBbSaXle

JSONファイル

[{"Date":"2023-02-04 20:30","Title":"風船飛ばしたら負け #Shorts","View":497162657,"Like":4982543,"Comment":6384},{"Date":"2023-02-16 19:41","Title":"プレゼントコ&#12441;ムチャレンシ&#12441; #Shorts #partygame #challenge","View":17108955,"Like":285850,"Comment":2089},{"Date":"2023-02-26 20:19","Title":"カードゼロで水かけられるゲームw#Shorts #partygame #challenge","View":15854422,"Like":214597,"Comment":1688},{"Date":"2023-03-06 19:00","Title":"ハズレをえらぶな！#Shorts","View":14415890,"Like":241939,"Comment":1332},{"Date":"2023-08-01 19:00","Title":"20億円のヒカキン新居ハウスツアー！超巨大室内温水プール&庭付きの家","View":11671539,"Like":276396,"Comment":18076},{"Date":"2023-03-28 18:30","Title":"2泊3日韓国旅行で5000万ウォン使い切れるまで帰れませんw【ヒカキンTVスペシャル】","View":10253044,"Like":99752,"Comment":5120},{"Date":"2023-08-22 19:00","Title":"YOASOBI「アイドル」 Official Music Video HIKAKIN Ver.","View":9938152,"Like":346767,"Comment":36102},{"Date":"2023-02-12 17:01","Title":"風船飛ばしたら負け #Shorts #short #shortsvideo","View":9742595,"Like":144576,"Comment":800},{"Date":"2023-01-10 20:30","Title":"閉校になる母校にサプライズで登場してみた","View":7441993,"Like":160749,"Comment":6004},{"Date":"2023-05-25 19:30","Title":"まるおともふこがゾンビ化してしまいました…","View":7144517,"Like":113396,"Comment":5650},{"Date":"2023-07-02 21:00","Title":"もう限界です。強制休暇へ…【2023】","View":6569411,"Like":113670,"Comment":4829},{"Date":"2023-01-21 18:00","Title":"ポーズ被るかチャレンジ【相性チェックゲーム】 #shorts#andTEAM #hikakin","View":6360048,"Like":133838,"Comment":717},{"Date":"2023-04-27 20:00","Title":"ヒカキンのカップラーメン『みそきん』が5/9発売！初のブランド『HIKAKIN PREMIUM』立ち上げました。","View":6347919,"Like":164126,"Comment":11668},{"Date":"2023-08-06 20:00","Title":"【ドッキリ】20億円の新居に何も知らない家族呼んでみたw【サプライズ】","View":6248746,"Like":107925,"Comment":4621},{"Date":"2023-09-09 19:00","Title":"【ご報告】全治３ヶ月","View":5915653,"Like":120430,"Comment":12127},{"Date":"2023-05-08 21:00","Title":"【明日発売】超巨大みそきんYouTuberの家に突撃出前してみたwww","View":5891416,"Like":76236,"Comment":3941},{"Date":"2023-06-28 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出力コード

# Convert the JSON data to a Python object and then back to a JSON string with Japanese characters
import json

# Load the JSON data
json_data_object = json.loads(json_data)

# Convert the Python object back to a JSON string with Japanese characters
json_data_jp = json.dumps(json_data_object, ensure_ascii=False, indent=2)

json_data_jp

---------------------------------------------------

# Save the JSON data with Japanese characters to a file
json_file_path_jp = '/mnt/data/youtube_data_jp.json'
with open(json_file_path_jp, 'w') as json_file_jp:
    json_file_jp.write(json_data_jp)

json_file_path_jp

---------------------------------------------------

おわりに

今更ですが12/13までコードインタープリターは無料となっており、いよいよβ版ではなくなりそうで、多少勝手が変わるかもしれません…

そこまでガラリとは変わらないとは思いますが、変更があればまた記事にできればと思います！

また宣伝ですが、アプリもまだ無料で動かせるので是非試してみて下さい。

動画でのAssistants APIの紹介もあります。