ChatGPTに自動でゼロからプログラムを書いて修正してもらう質問、使い方

GPT-3を利用してユーザーの質問に回答し、その回答をテキストリーダーで読み上げるプログラムを作成するには、以下の手順を実行します。

1. OpenAI Python ライブラリをインストールします。

Copy codepip install openai

2. Google Text-to-Speech (gTTS) ライブラリをインストールします。

Copy codepip install gtts

3. 以下のサンプルコードを使用して、GPT-3とgTTSを利用したプログラムを作成します。

pythonCopy codeimport openai
import os
from gtts import gTTS
from playsound import playsound

# OpenAI API キーを設定
openai.api_key = "your_openai_api_key"

# GPT-3で質問に回答する関数
def get_gpt3_answer(prompt):
    response = openai.Completion.create(
        engine="text-davinci-002",
        prompt=prompt,
        max_tokens=100,
        n=1,
        stop=None,
        temperature=0.5,
    )

    answer = response.choices[0].text.strip()
    return answer

# 回答をテキストリーダーで読み上げる関数
def text_to_speech(text, language="en"):
    tts = gTTS(text, lang=language)
    audio_file = "response.mp3"
    tts.save(audio_file)
    playsound(audio_file)
    os.remove(audio_file)

if __name__ == "__main__":
    user_question = input("質問を入力してください: ")
    answer = get_gpt3_answer(user_question)
    print("GPT-3の回答:", answer)
    text_to_speech(answer)

このコードは、ユーザーに質問を入力させ、その質問に対するGPT-3の回答を取得し、回答をテキストリーダーで読み上げます。get_gpt3_answer() 関数は、GPT-3 APIを使って質問に回答を取得し、text_to_speech() 関数は、gTTSを使って回答を読み上げます。

プログラムを実行するには、コードを保存し、Python 3で実行します。質問を入力すると、GPT-3の回答が表示され、読み上げられます。

Windowsの読み上げ機能を使用するには、Pythonのpyttsx3ライブラリを利用できます。pyttsx3は、Windows、macOS、Linuxで動作するテキスト・トゥ・スピーチ（TTS）ライブラリです。

1. pyttsx3ライブラリをインストールします。

Copy codepip install pyttsx3

2. 以下のサンプルコードを使用して、GPT-3とWindowsの読み上げ機能を利用したプログラムを作成します。

pythonCopy codeimport openai
import pyttsx3

# OpenAI API キーを設定
openai.api_key = "your_openai_api_key"

# GPT-3で質問に回答する関数
def get_gpt3_answer(prompt):
    response = openai.Completion.create(
        engine="text-davinci-002",
        prompt=prompt,
        max_tokens=100,
        n=1,
        stop=None,
        temperature=0.5,
    )

    answer = response.choices[0].text.strip()
    return answer

# 回答をテキストリーダーで読み上げる関数
def text_to_speech(text):
    engine = pyttsx3.init()
    engine.say(text)
    engine.runAndWait()

if __name__ == "__main__":
    user_question = input("質問を入力してください: ")
    answer = get_gpt3_answer(user_question)
    print("GPT-3の回答:", answer)
    text_to_speech(answer)

このコードは、ユーザーに質問を入力させ、その質問に対するGPT-3の回答を取得し、回答をWindowsの読み上げ機能で読み上げます。get_gpt3_answer() 関数は、GPT-3 APIを使って質問に回答を取得し、text_to_speech() 関数は、pyttsx3を使って回答を読み上げます。

プログラムを実行するには、コードを保存し、Python 3で実行します。質問を入力すると、GPT-3の回答が表示され、読み上げられます。

APIキーを直接ソースコードに書くのはセキュリティ上のリスクがあります。PythonでAPIキーを安全に扱うベストプラクティスは、環境変数を使用することです。以下の手順で実装できます。

1. 環境変数を設定します。以下の例ではWindowsのコマンドプロンプトで環境変数を設定しています。ターミナルを閉じると環境変数は消えるので、永続的に設定したい場合はシステム環境変数に設定してください。

bashCopy codeset OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key

Unixベースのシステム（LinuxやmacOS）では、次のように設定します。

bashCopy codeexport OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key

2. Pythonのosモジュールを使って、環境変数からAPIキーを取得します。

pythonCopy codeimport os

openai_api_key = os.environ["OPENAI_API_KEY"]

ここで、openai_api_key変数に環境変数から取得したAPIキーが格納されます。これを使ってOpenAIのAPIを呼び出します。

以下は、これを組み込んだGPT-3の質問応答プログラムの例です。

pythonCopy codeimport openai
import os
import pyttsx3

# 環境変数からOpenAI API キーを取得
openai_api_key = os.environ["OPENAI_API_KEY"]
openai.api_key = openai_api_key

# GPT-3で質問に回答する関数
def get_gpt3_answer(prompt):
    response = openai.Completion.create(
        engine="text-davinci-002",
        prompt=prompt,
        max_tokens=100,
        n=1,
        stop=None,
        temperature=0.5,
    )

    answer = response.choices[0].text.strip()
    return answer

# 回答をSAPI5で読み上げる関数
def text_to_speech(text):
    engine = pyttsx3.init()
    engine.setProperty("rate", 150)  # テキストの読み上げ速度を設定
    engine.say(text)
    engine.runAndWait()

if __name__ == "__main__":
    user_question = input("質問を入力してください: ")
    answer = get_gpt3_answer(user_question)
    print("GPT-3の回答:", answer)
    text_to_speech(answer)

これで、ソースコード内にAPIキーを直接書かずに、環境変数からAPIキーを取得して使用できます。これにより、APIキーの取り扱いが安全になります。

はい、外部ファイルを使ってAPIキーを管理する方法もあります。一般的には、設定ファイル（例えば、config.iniやconfig.json）にAPIキーを保存し、プログラム内でその設定ファイルを読み込んでAPIキーを取得します。この方法を使うと、ソースコード内にAPIキーが含まれないので、セキュリティ上のリスクを軽減できます。

例として、INI形式の設定ファイルとconfigparserモジュールを使ってAPIキーを管理する方法を示します。

1. config.iniという名前の設定ファイルを作成し、以下のようにAPIキーを保存します。

csharpCopy code[openai]
api_key = your_openai_api_key

2. Pythonでconfigparserモジュールを使って、設定ファイルからAPIキーを読み込みます。

pythonCopy codeimport configparser

config = configparser.ConfigParser()
config.read("config.ini")

openai_api_key = config.get("openai", "api_key")

これで、openai_api_key変数に設定ファイルから取得したAPIキーが格納されます。これを使ってOpenAIのAPIを呼び出します。

以下は、これを組み込んだGPT-3の質問応答プログラムの例です。

pythonCopy codeimport openai
import configparser
import pyttsx3

# 設定ファイルからOpenAI API キーを取得
config = configparser.ConfigParser()
config.read("config.ini")
openai_api_key = config.get("openai", "api_key")

openai.api_key = openai_api_key

# GPT-3で質問に回答する関数
def get_gpt3_answer(prompt):
    response = openai.Completion.create(
        engine="text-davinci-002",
        prompt=prompt,
        max_tokens=100,
        n=1,
        stop=None,
        temperature=0.5,
    )

    answer = response.choices[0].text.strip()
    return answer

# 回答をSAPI5で読み上げる関数
def text_to_speech(text):
    engine = pyttsx3.init()
    engine.setProperty("rate", 150)  # テキストの読み上げ速度を設定
    engine.say(text)
    engine.runAndWait()

if __name__ == "__main__":
    user_question = input("質問を入力してください: ")
    answer = get_gpt3_answer(user_question)
    print("GPT-3の回答:", answer)
    text_to_speech(answer)

設定ファイルは、リポジトリにコミットしないように.gitignoreファイルに追加することをお勧めします。これにより、誤ってAPIキーを含むファイルが公開されるリスクを減らすことができます。

.gitignoreファイルは、Gitリポジトリに追跡・コミットしないファイルやディレクトリを指定するためのファイルです。.gitignoreファイルには、無視するパターンを1行に1つずつ記述します。

以下は、一般的なPythonプロジェクト向けの.gitignoreファイルの例です。

bashCopy code# バイトコードファイル
__pycache__/
*.pyc
*.pyo
*.pyd

# ジャンクファイル
*.bak
*.swp
*.swo
*.tmp
*.log

# ビルドファイル
build/
dist/
*.egg-info/

# 仮想環境
venv/
.env/
.pyenv/

# 設定ファイル
config.ini
config.json

# Jupyterノートブック
.ipynb_checkpoints/

この例では、Pythonのバイトコードファイル、ジャンクファイル、ビルドファイル、仮想環境のディレクトリ、設定ファイル、そしてJupyterノートブックのチェックポイントなどがGitの追跡対象外に設定されています。

プロジェクトによっては、追加で無視するファイルやディレクトリが必要になる場合があります。その場合は、適宜.gitignoreファイルにパターンを追加してください。

設定ファイル（例：config.iniやconfig.json）を.gitignoreに含めることで、APIキーなどの機密情報が含まれたファイルが誤って公開リポジトリにコミットされるリスクを減らすことができます。

もちろんです！以下に、質問を繰り返し受け付け、exitが入力されたらプログラムを終了するように修正したコードの例を示します。

pythonCopy codeimport openai_secret_manager
import openai
import pyttsx3
import speech_recognition as sr
import os

def get_api_key():
    with open("config.ini") as f:
        return f.read().strip()

def recognize_speech():
    recognizer = sr.Recognizer()
    with sr.Microphone() as source:
        print("質問をどうぞ：")
        audio = recognizer.listen(source)
    try:
        return recognizer.recognize_google(audio, language="ja-JP")
    except sr.UnknownValueError:
        print("音声を認識できませんでした")
        return None

def get_answer_gpt3(question, api_key):
    openai.api_key = api_key

    prompt = f"{question}に対する回答は？"
    response = openai.Completion.create(engine="text-davinci-002", prompt=prompt, max_tokens=50, n=1, stop=None, temperature=0.5)
    answer = response.choices[0].text.strip()
    return answer

def speak_text(text):
    engine = pyttsx3.init()
    engine.setProperty("rate", 150)
    engine.setProperty("voice", "ja")
    engine.say(text)
    engine.runAndWait()

if __name__ == "__main__":
    API_KEY = get_api_key()

    while True:
        user_input = recognize_speech()

        if user_input is None:
            continue
        if user_input.lower() == "exit":
            break

        answer = get_answer_gpt3(user_input, API_KEY)
        print(f"回答: {answer}")
        speak_text(answer)

    print("プログラムを終了します")

このコードでは、while Trueの無限ループを使って質問を繰り返し受け付けます。ユーザーがexitと入力した場合、ループが終了し、プログラムが終了します。

また、音声認識がうまくいかなかった場合、ループを続行するようにしています。

どういたしまして！うまく動いて良かったです。これからもご質問やサポートが必要な場合はいつでもお気軽にお聞きください。お手伝いできることがあれば喜んで対応いたします。開発がうまく進むことを願っています！