ChatGPTを用いたLINEBot開発入門－基本的な機能からPDFを用いたQ&Aまで、クラウド上での開発方法を徹底解説

本講座で扱う3つの技術要素(ChatGPT, Google Cloud Platform, LINE)について説明します

本講座で作成するChatGPTを用いたLINEBotのクラウドシステムの全体像を説明します

・ChatGPTとは何なのか

・具体的にどのような仕組みで文章を生成しているのか

を学びます

・Pythonを用いてChatGPTと対話するためのソースコードの実装例

・ChatGPTの設定パラメータの意味

を学びます

・OpenAIの公式ページからAPI Keyを生成させる手順

・API利用回数の制限について

・使用コストの上限設定方法

を学びます

・GoogleColabを用いて実際にChatGPTのAPIを動かす方法

・ChatGPTと対話を行うための関数の実装方法

を学びます

・ChatGPTをPDFと連携させる仕組み

・文章のベクトル化という技術の概念

・LlamaIndexという外部情報参照用のライブラリ

を学びます

・LlamaIndexを用いた具体的なQ&Aの実装方法

・何度もPDFへのQ&Aを行う場合に効率的に行う方法

を学びます

・クラウドサービスとは何か

・どのようなクラウドサービスが存在しているのか

・クラウドサービスはどのように便利なのか

を学びます

・Google Cloud Platform (GCP)を使用するための準備としてプロジェクトを作成する方法

を学びます

・本講座で作成するChatGPTを用いたLINEBotのシステムの中でGCPの機能がどのように使用されるのか

を学びます

・Cloud Storageとは何ができる機能なのか

・ストレージの冗長化とは何か

を学びます

・WebUIを使用したクラウドストレージの操作方法

・バケットの作成方法

・ストレージの各種設定

を学びます

・GoogleColabを用いて実際にGCPのサービスを使用するための認証方法

・Cloud StorageをPythonから扱うための実装方法

・Cloud Storageにファイルをアップロードしたりファイルをダウンロードする方法

を学びます

・Cloud Storageを使用する際に発生する料金体系

・ストレージのリージョンやタイプの設定によってどのように料金が変化するのか

を学びます

・Cloud Functionsとは何ができる機能なのか

・サーバーレスとはどのような仕組みのことなのか

・サーバーレスの仕組みを使用するメリットはどのようなものなのか

を学びます

・Cloud Functionsを用いて関数をデプロイする方法

・Cloud Functionsをデプロイする際の各種設定の方法

・HTTPリクエストを用いてCloud Functionsを実行する方法

を学びます

・Cloud Functionsを使用する際に発生する料金体系

・リージョンによってどのように料金が変化するのか

を学びます

・Firestoreとは何ができる機能なのか

・RelationalデータベースとNon-Relationalデータベースの違いやメリット/デメリット

を学びます

・Firestoreの初期設定方法

・ネイティブモードとDatastoreモードの違い

を学びます

・GoogleColabを用いて実際にGCPのサービスを使用するための認証方法

・Pythonを用いてFirestoreにデータを挿入する方法、データを読み出す方法

・コレクションとドキュメントを組み合わせたデータ管理の構造

を学びます

・Firestoreを使用する際に発生する料金体系

・読み取り、書き込み、削除などの操作ごとにどのように料金が変化するのか

を学びます

・今回作成するLINEBotの全体像

を学びます

・LINEとプログラミングを連携する仕組みと、その際に必要となる認証

・ChannelSecretとChannelAccessTokenの役割

を学びます

・LINEのAPIの初期設定方法

・認証に必要となるChannelSecretとChannelAccessTokenの作成方法

を学びます

・LINEを用いてオウム返し(入力した文章をそのまま返信してくる)を行うBotのシステム構成

を学びます

・オウム返しを行うBotをCloud Functionsを用いて実装する方法

・LINEのMessagingAPIを利用するための具体的な実装

を学びます

・LINEに投稿した文章をChatGPTに送信し、ChatGPTの返答をLINEに表示する方法

・OpenAIのAPIをCloud Functionsで使用する方法

を学びます

・LINEのMessagingAPIの料金体系

を学びます

ここまで学んだ内容を組み合わせて作成するChatGPTを用いたLINEBotのシステムの全体像を説明します

・PDF情報を参照できるようにするためのPDFのベクトル化機能の実現方法

を学びます

・ベクトル化されたPDFの情報などを保存するためのバケットの作成方法

を学びます

・Cloud Functionsを用いてベクトル化機能を具体的に実装するための方法

・PDFが更新された際に自動的に処理が実行されるようにするための設定方法

を学びます

・ベクトル化されたPDFの情報を参照しながら対話を行う機能の実現方法

を学びます

・Cloud Functionsを用いてChatGPTを用いた対話を具体的に実装するための方法

・PDF情報を反映させるためのプロンプトの設定

・LlamaIndexのCloud Functionsへの導入方法

を学びます

・Cloud Functionsをデプロイし、LINEに反映させる方法

・動作確認の方法

を学びます

・Firestoreを用いて履歴を追加する機能の実現方法

を学びます

・Firestoreを用いて履歴を保存、参照する機能のCloud Functionsへの実装方法

・会話履歴の情報のプロンプトへの反映方法

を学びます

・Firestoreを用いて履歴情報を用いた対話を行えているのかの確認方法

を学びます

・PDF情報を差し替えて、参照する情報を切り替えて対話を行う方法

・リクエストのたびに最新の情報が反映されるような機能改修の方法

を学びます

・作成したアプリケーションが動作しているGCPの機能の削除方法

・LINE Developersを用いて作成されたチャンネルの削除方法

を学びます

本講座で学んだ内容や取り組んだ事柄の振り返りを行います