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ChatGPTとWhatsAppの統合

編集済み 1 1週間前 によって ExtremeHow 編集チーム

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ChatGPTとWhatsAppの統合

翻訳が更新されました 1 1週間前

WhatsAppは、世界中で最も人気のあるメッセージングアプリケーションの1つであり、個人およびビジネスのコミュニケーションに日々頼っているユーザーが何百万人もいます。この多用途なプラットフォームとChatGPTのような高度な言語モデルを統合することで、個人およびビジネスのコミュニケーションを強化し、可能性の世界が広がります。このガイドは、OpenAIのChatGPTをWhatsAppに包括的に統合する方法を説明することを目的としています。

イントロダクション

ChatGPTは、OpenAIによって開発された言語モデルです。これは、自然言語処理の分野で大きな進歩を遂げたGPT（Generative Pre-trained Transformer）アーキテクチャに基づいています。ChatGPTをWhatsAppと統合することで、ユーザーはAIの力を活用して応答を自動化し、顧客の質問に対応し、サポートを提供するなど、多くの機能を実現できます。

前提条件

統合プロセスに入る前に、いくつかの前提条件を満たす必要があります：

Twilioを使用したWhatsApp API統合の設定

  1. Twilioアカウントの作成：Twilioアカウントをまだ作成していない場合は、彼らのウェブサイトにアクセスしてサインアップします。
  2. 有料アカウントへのアップグレード（オプション）：無料のティアを超える予定がある場合は、WhatsApp APIをより広範に使用するためにTwilioアカウントをアップグレードする必要があるかもしれません。
  3. WhatsAppサンドボックスの取得：Twilioは開発者がアプリケーションをテストするためのWhatsAppサンドボックスを提供しています。TwilioコンソールのWhatsAppメニューで見つけることができます。それにより、開発中にメッセージを送受信するための一時的な番号が提供されます。
  4. サンドボックスの設定：サンドボックスの設定で、Twilioが受信するWhatsAppメッセージを送信すべきメッセージURLを設定します。このURLは、あなたの統合コードがホストされているサーバーを指します。

サーバーとのChatGPTの統合

次に、TwilioのWhatsApp APIを介して受信したメッセージを処理するために、ChatGPTをサーバーと統合してみましょう。この目的のために、Pythonと軽量なウェブアプリケーションフレームワークであるFlaskを使用した基本的な例を用います。

ステップ1: Flaskアプリケーションのセットアップ

from flask import Flask, request
import openai

app = Flask(__name__)

# OpenAI APIキーを設定
openai.api_key = 'your-openai-api-key'

@app.route('/message', methods=['POST'])
def whatsapp_message():
    incoming_msg = request.values.get('Body', '').strip()
    print(f'受信したメッセージ: {incoming_msg}')

    # OpenAI APIを呼び出し、応答を取得
    response = openai.Completion.create(
        model="text-davinci-003",  # 必要に応じてモデルを調整
        prompt=incoming_msg,
        max_tokens=150
    )
    reply = response.choices[0].text.strip()
    print(f'返信: {reply}')

    return str(reply)

if __name__ == "__main__":
    app.run(debug=True)

この基本的なコードスニペットは、Flaskアプリケーションを初期化し、受信したWhatsAppメッセージを処理するための単一のエンドポイント `/message` を作成します。メッセージが受信されると、ChatGPTを実行しているOpenAI APIに送信されます。その後、応答が出力されます。

ステップ2: Flaskアプリケーションのインターネットへの公開

Flaskアプリケーションをインターネットからアクセス可能にするためには、ngrokのようなツールを使用することができます。ngrokは、ローカルサーバーへの安全なトンネルを作成することができます。これは、Twilioがあなたのサーバーにメッセージをポストする必要があるため、Twilioのサーバーがあなたのエンドポイントにアクセス可能でなければならないからです。

# ngrokのインストール (システムにインストールされていることを確認)
ngrok http 5000

ngrokを実行した後、`http://abcd1234.ngrok.io` のようなパブリックURLが生成されます。このURLをTwilioサンドボックスの設定に使用し、受信メッセージを送信するURLとして設定します。

ステップ3: Twilioへの応答の処理

TwilioがChatGPTからの応答を認識し、動作するには、Twilioが期待する形式で応答を作成する必要があります。TwiMLを使用して適切な応答を作成します。

from twilio.twiml.messaging_response import MessagingResponse

@app.route('/message', methods=['POST'])
def whatsapp_message():
    incoming_msg = request.values.get('Body', '').strip()
    print(f'受信したメッセージ: {incoming_msg}')

    # OpenAI APIを呼び出し、応答を取得
    response = openai.Completion.create(
        model="text-davinci-003",
        prompt=incoming_msg,
        max_tokens=150
    )
    reply = response.choices[0].text.strip()
    print(f'返信: {reply}')

    # TwilioのMessagingResponseを使用して返信をフォーマット
    resp = MessagingResponse()
    msg = resp.message(reply)

    return str(resp)

このステップでは、TwilioライブラリのMessagingResponseを使用して、Twilioが正しく理解できるように返信を作成します。

統合テスト

サーバーが設定され、ngrok URLを介してアクセス可能で、TwilioサンドボックスがこのURLで設定されている場合、統合テストを開始できます：

  1. WhatsAppメッセージの送信： WhatsAppを使用してTwilioサンドボックス番号にメッセージを送信します。メッセージはFlaskアプリに到達するはずです。
  2. 応答の受信： メッセージがChatGPTで処理され、Flaskアプリケーションが応答を生成した後、その応答はTwilioを介してあなたのWhatsAppに返送されるはずです。

結論と考察

Twilio APIを介してChatGPTをWhatsAppと統合することは、AIを活用してコミュニケーションを向上させる魅力的な方法です。それにより、企業や開発者は会話を自動化し規模を拡大し、効率とユーザー満足度を向上させることができます。

ただし、いくつか考慮すべき点があります：

この統合は、アプリケーションやユーザーのニーズに基づいてさらにカスタマイズすることができ、またすべきです。これは、ドメイン固有のインタラクションのためのモデルの細調整、データベースとの統合、または追加のAPIを通じた機能拡張を含むかもしれません。

このガイドで概説された手順を追って、提案事項を考慮に入れることで、あなたのWhatsAppコミュニケーションシステムにChatGPTの力を活用することができます。

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