Azure OpenAIとPythonでレジュメ要約AIを作ってみた

はじめに

最近、ChatGPTや生成AIが話題ですが、Azure OpenAIを使えば企業向けにも安全に大規模言語モデル（LLM）を活用できます。本記事では、Azure OpenAIのAPIをPythonから使って、履歴書（レジュメ）を100語以内で要約する簡単なアプリケーションを作成してみます。

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使う技術

• Azure OpenAI Service（GPT-3.5 Turbo）
• Azure AD 認証
• Python
• Pandas

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ステップ 1: 環境構築

pip install openai azure-identity pandas

Azure Portalで下記を漏れなく取得:

• Azure OpenAI Endpoint
• Deployment Name
• Tenant ID
• Client ID / Secret

※Qiitaの記事上ではこれらの情報を公開しないよう注意しましょう。os.environ.get() などで環境変数から読み込むのがポイントです。

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ステップ 2: Azure OpenAIの設定

from azure.identity import ClientSecretCredential, get_bearer_token_provider
from openai import AzureOpenAI
import os

credential = ClientSecretCredential(
    tenant_id=os.environ.get('AZURE_TENANT_ID'),
    client_id=os.environ.get('AZURE_CLIENT_ID'),
    client_secret=os.environ.get('AZURE_CLIENT_SECRET')
)

scopes = "https://cognitiveservices.azure.com/.default"
azure_ad_token_provider = get_bearer_token_provider(credential, scopes)

client = AzureOpenAI(
    azure_endpoint=os.environ.get('AZURE_OPENAI_ENDPOINT'),
    api_version="2024-02-15-preview",
    azure_ad_token_provider=azure_ad_token_provider
)

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ステップ 3: CSVからレジュメデータ読み込み

import pandas as pd

url = "https://raw.githubusercontent.com/CloudPak-Outcomes/Outcomes-Projects/main/watsonx-governance-l4/data/resume_summarization_test_data.csv"
df = pd.read_csv(url)
df.head()

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ステップ 4: GPTで要約作成

PROMPT_TEMPLATE = """
You will be given a resume. Please summarize the resume in 100 words or less.

--- start of text ---
{text}
--- end of text ---
""".strip()

summaries = []
for index, row in df.iterrows():
    resume = row[0]  # 実際のレジュメ文章
    response = client.chat.completions.create(
        model=os.environ.get('AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT_NAME'),
        messages=[{"role": "user", "content": PROMPT_TEMPLATE.format(text=resume)}],
        max_tokens=200
    )
    summary = response.choices[0].message.content
    print(f"{index}: {summary}")
    summaries.append(summary)

df['generated_text'] = summaries

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ステップ 5: 結果を表示

df[['generated_text']].head()

必要に応じてCSV出力も可能です:

df.to_csv("resume_with_summary.csv", index=False)

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おわりに

Azure OpenAIを利用すれば、安全に企業用LLMを活用して、レジュメのような自然言語データを短文で要約するサービスが作れます。

今後は一次分析や、職種ポジションとのマッチングへの応用も検討できますね。

ご覧いただきありがとうございました！