【Python】ChatGPT+Slack APIでチャットボットを作成する
はじめに 初めまして。 都内IT企業で、データアルゴリズムチームのエンジニアをしております、Noraです。 今回は、SlackAPIとOpenAI APIを活用して、チャットボットを構築します。 今回はPythonを利用した実装です。 社内Slackにチャットボットを構築することで、メンバーの質問内容を把握できるようになります。 また、スレッドの内容を記憶した返答をできるようになると、満足度も向上し、様々なチャット内容を蓄積・展開できます。 （OpenAI APIは従量課金制なので、使い過ぎには気をつけましょう） 利用ツール・言語 Python 今回の実装はPythonを使用します。 OpenAI APIや、Slack BoltのPython用ドキュメントが充実していたこと、私が普段から使い慣れている言語であったことから、採用しています。 JavaScriptのドキュメントも充実しているの
pythonのFlaskを使ってslack messageのOutgoing Webhookを設定する - Qiita
やること slackのメッセージ投稿をフックしてweb apiで利用できるようにする 環境 python3.6 Flask==1.0.2 slackeventsapi==2.1.0 対象 slackの投稿に対して何か処理をしたい人 前提 やりたいことそのまんまの名前をしているslackのmessage Outgoing Webhookは既に廃止😭 slack api Outgoing Webhooks 代わりにevent apiを用いることでメッセージをフックする。 手順 Flaskをインストールする python-slack-events-apiをインストールする slack apiコンソールからslackアプリを作成する Flaskでslack-events-apiを用いて、フックを受けるメソッドを定義する Event Subscriptionsにフック先のURLを登録する Flas
🤗15行のPythonでBLIPによる画像キャプション生成🤗
# 依存関係セットアップ !pip install transformers # モデルの読み込み from transformers import BlipProcessor, BlipForConditionalGeneration processor = BlipProcessor.from_pretrained("Salesforce/blip-image-captioning-large") model = BlipForConditionalGeneration.from_pretrained("Salesforce/blip-image-captioning-large") # 画像キャプション生成する関数の定義 from PIL import Image import requests def generate_caption(image_url): raw_image =
[初心者向き] OpenAI APIを使ってPythonでChatGPT遊びするための最初の三歩くらい | DevelopersIO
ChatGPT面白いですね！ あんなことやこんなことできるんじゃないかと夢想して楽しんでいます。 そんなわけで、OpenAIのAPIキーを発行できたんだけれども、そのあとどうすればいいの？ という過去の自分のために、Pythonでの超基本的な使い方をまとめておきたいと思います。 結論から言うと、 Pythonのコード15行程度でChatGPTを使ったアプリが出来上がりました！ （APIキーを発行するやり方は他の記事をご参照ください） 準備 Python3でOpenAIのライブラリを使うので、pipでインストールしておきます。 pip install openai また、最小限のコードとはいえ、環境変数はハードコードしたくないので、 コマンドラインの環境変数に設定します。 export OPENAI_API_KEY="sk-xxxx" コード Pythonのコードを書いていきます。 ここに書
![[初心者向き] OpenAI APIを使ってPythonでChatGPT遊びするための最初の三歩くらい | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/3c0e373391bd52827f22134f0b09da3118d7f40a/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F01%2Fopenai_chatgpt.png)
OpenAIがリリースした高精度な音声認識モデル”Whisper”を使って、オンライン会議の音声を書き起こししてみた | DevelopersIO
CPUでも動かせる版があるというのは、AWSなどの上でアーキテクチャを検討する際も選択肢が増えそうで良いですね。 ノイズをマシマシにしてみる 最後にもう少しだけノイズデータを増やしてみましょう。 ノイズ2倍 ffmpegで以下のようにすれば、重みを付けてミックスが可能です。下記はノイズのボリュームが2倍になっています。 !ffmpeg \ -i "output.wav" \ -i "noise.wav" \ -filter_complex \ "[0:a]volume=1.0,channelsplit=channel_layout=mono[a1];\ [1:a]volume=2.0,channelsplit=channel_layout=mono[a2];\ [a1][a2]amerge=inputs=2" \ -ac 1 \ "mix-noise-weight2.wav" 可視化すると
超高精度な国産音声認識AI「ReazonSpeech」が無償公開されたので文字起こし機能を使ってみた
東京に拠点を置くテクノロジー企業「レアゾン・ホールディングス」が、1万9000時間に及ぶ国内最大級の日本語音声コーパス「ReazonSpeech」を無償公開しました。同時に、OpenAIが開発した超高性能音声認識AI「Whisper」に匹敵する性能をアピールする文字起こしサービスも公開されていたので、実際に使ってみました。 超高精度で商用利用可能な純国産の日本語音声認識モデル「ReazonSpeech」を無償公開 - Reazon Human Interaction Lab https://research.reazon.jp/news/reazonspeech.html ReazonSpeech - Reazon Human Interaction Lab https://research.reazon.jp/projects/ReazonSpeech/ レアゾン・ホールディングスは「R
uWSGI入門 - Python学習講座
PythonでWebアプリケーションを作成した後サーバー上で稼働させる場合、アプリケーションサーバが必要となります。（開発時は組み込みのサーバーで十分ですが、本番で使用することは推奨されていません。）ここではPythonでよく使われるuWSGIというアプリケーションサーバについて学習しましょう。 uWSGIとは WSGIとは uWSGIについて学習する前に、WSGIについて学習しましょう。WSGI（Web Server Gateway Interface） とは、PythonのWebアプリケーションとWebサーバー間とのやり取りの規約、プロトコールのことでPEP333で定義されています。 https://www.python.org/dev/peps/pep-3333/ Pythonの大抵のWebフレームワークはこのWSGIという規約に則っています。有名どころとして以下のフレームワークが挙
PythonでCSVファイルを読み込み・書き込み（入力・出力） | note.nkmk.me
Pythonの標準ライブラリのcsvモジュールを使うと、CSVファイルの読み込み・書き込み（新規作成・上書き保存・追記）ができる。 csv --- CSV ファイルの読み書き — Python 3.11.4 ドキュメント csvというモジュール名だが、カンマ区切りに限らずタブ区切り（TSV）など任意の文字列で区切られたテキストファイル（CSV: Character Separated Value）を処理可能。 すべての引数について触れているわけではないので詳細は公式ドキュメントを参照されたい。 最後に触れるが、CSVファイルから読み込んだデータの平均や合計を算出するなどといった処理を行う場合はNumPyやpandasの使用をオススメする。 本記事のサンプルコードでは、csvモジュールと表示を見やすくするためのpprintモジュールを使う。 関連記事: Pythonのpprintの使い方（リ
Python clickの案外知られていない機能 - Qiita
Python clickの案外知られていない機能 Pythonにはclickというコマンドラインパーサとして使えるライブラリがあります。同様のライブラリとして以前からargparseがありますが、clickはargparseよりももっと簡単に使えるライブラリです。 clickでコマンドラインパーサを書く例は以下になります。 # main.py import click @click.command() @click.option( "--count", type=int, default=1, required=True, help="Number of greetings.", ) @click.option( "--name", type=str, default="Your name", required=True, help="The person to greet.", ) de
Python の Flask Web API に JWT による認証を組み込む - Qiita
はじめに Python で作成した Flask Web API に対して、JWT (JSON Web Token) 認証を組み込んでみました。 参考：Python + Flask + MongoDB を利用した Web API の作成と Azure VM + Nginx への配置（ホロライブの動画配信予定を収集 その３） 2023/1/30 更新 Python 3.11系で Flask-JWT を利用できないため、あらためて投稿しました。 Python の Flask Web API に JWT認証（Flask-JWT-Extended）を組み込んだ JWT (JSON Web Token) とは JWT は JSON Web Token の略で、要求情報（Claim）を JSON オブジェクトとしてやりとりするトークンの仕様です。 仕様は RFC7519 で定められており、二者間の通信時
日本語単語ベクトル"chiVe"をgensimやMagnitudeで使う
TL;DR chiVe (チャイブ): 日本語単語分散表現 形態素解析器「Sudachi」 と 258億語規模コーパス「NWJC」 Apache-2.0, 商用利用可 gensimやMagnitude形式でもデータ公開 Magnitude: 分散表現を使うPythonライブラリ 「gensim」のシンプルで速い代替ライブラリ 未知語のベクトル作成 HTTP上でのリモートロードやストリーミング from pymagnitude import Magnitude, MagnitudeUtils # ダウンロード # デフォルトのダウンロード先: `~/.magnitude/` vectors = Magnitude(MagnitudeUtils.download_model("chive-1.1-mc90-aunit", remote_path="https://sudachi.s3-ap-n
GitHub - madmaze/pytesseract: A Python wrapper for Google Tesseract
Python-tesseract is an optical character recognition (OCR) tool for python. That is, it will recognize and "read" the text embedded in images. Python-tesseract is a wrapper for Google's Tesseract-OCR Engine. It is also useful as a stand-alone invocation script to tesseract, as it can read all image types supported by the Pillow and Leptonica imaging libraries, including jpeg, png, gif, bmp, tiff,
Kuwahara filterとかいう明らかに日本人の名前な画像フィルターに出会い、試してみたらすごかったので紹介する。 - Qiita
6/15追記 あとがきの提案について書きました 写真表現としての桑原フィルターの提案 #はじめに Kuwahara filter（桑原フィルター）とは 桑原フィルターは桑原道義さんという大学教授（Wikipedia曰く）が考案した平滑化フィルターの一種で、内容のシンプルさに反して上手いことかけるとまるで油絵のようになる、なんだかすごいフィルターであーる（先に結果が見たい方は記事の一番下を覗いてみよう） Kuwahara filter -Wikipedia SPECT用データ処理 (元論文？) #桑原フィルターの内容 https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/4/49/Kuwahara.jpg 桑原フィルターを簡単に説明すると、 各画素の色をその周囲の任意の幅の左上、右上、左下、右下の正方形領域の中で、最も分散の和が小さい領域の平均色とする
Pythonメモ : 「Rich」ターミナルでリッチなテキスト表現を可能にするライブラリ - もた日記
Rich インストール 使い方 Rich github.com Richを使うとターミナル上でカラー、スタイル付け、テーブル表示、シンタックスハイライト、Markdown表示などのリッチなテキスト表現ができる。 インストール pipでインストールできる。 $ pip install rich 使い方 下記コマンドを実行するとどのような出力ができるか確認できる。 $ python -m rich loggingやprogressなどは以下のようにすることで確認できる。 $ python -m rich.logging $ python -m rich.progress 一番簡単な使い方はrich printメソッドをimportしてBuilt-inのprintのように使う方法。 from rich import print print("Hello, [bold magenta]World[
Pythonの列挙型 (enum) - け日記
これまで定数クラスを作ってやり過ごすことが多かったのですが、enumが比較的使いやすかったので、 enum enumはPython 3.4から標準ライブラリに追加されたモジュールで、列挙型をサポートするものです。 docs.python.org 実装 最初にenumをインポートしておきます。Python 3.7.4を使っています。 import enum BTreeなどの木構造のノードを考えてみます。各ノードは根ノード (ROOT) 、中間ノード (INTERNAL) 、葉ノード (LEAF) の3種類のいずれかに分類されるものとします。 それをTreeNodeTypeという列挙型で表現すると、以下のようになります。Enumクラスを継承することで実装します。 列挙子 (ROOTなどの識別子) はnameとvalueとプロパティを持ってます 列挙子同士は比較可能ですが、列挙子と同じEnumオ
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PythonでExcelファイルを開く、そして日本地図に色を塗る - Qiita
How to use SQLite 3's vacuum command in Python
Domain error
GitHub - line/line-bot-sdk-python: SDK of the LINE Messaging API for Python.
GitHub - JaidedAI/EasyOCR: Ready-to-use OCR with 80+ supported languages and all popular writing scripts including Latin, Chinese, Arabic, Devanagari, Cyrillic and etc.
