プログラミング | メサイア・ワークス

EDINET APIから日経225の売上と純利益を取得して、過去５年の純利益の成長率ベスト30を算出してみた。

2024年3月22日に admin が投稿

EDINET APIから日経225の売上と純利益を取得して、過去５年の純利益の成長率ベスト30を算出してみた。 EDINET APIを使って、神戸物産(3038)の売上と純利益の過去５年分をpythonで取得してみた。続きを読む EDINET APIから日経225の売上と純利益を取得して、過去５年の純利益の成長率ベスト30を算出してみた。→

EDINET APIを使って、神戸物産(3038)の売上と純利益の過去５年分をpythonで取得してみた。

2024年3月22日に admin が投稿

EDINET APIを使って、神戸物産(3038)の売上と純利益の過去５年分をpythonで取得してみた。 EDINET(電子開示システム)を使って、決算書分析(ファンダメンタル分析)してみた！ EDINET APIキー続きを読む EDINET APIを使って、神戸物産(3038)の売上と純利益の過去５年分をpythonで取得してみた。→

ChatGPTのAPIで、楽天ブックスの新刊コミックファイルをアップロードしてナレッジを使ってみた。カスタマイズGPTsじゃなくて、アシスタントって名前なのね。

2024年3月6日に admin が投稿

ChatGPTのAPIで、楽天ブックスの新刊コミックファイルをアップロードしてナレッジを使ってみた。カスタマイズGPTsじゃなくて、アシスタントって名前なのね。 GPTs(GPT Builder)のActions(外部A 続きを読む ChatGPTのAPIで、楽天ブックスの新刊コミックファイルをアップロードしてナレッジを使ってみた。カスタマイズGPTsじゃなくて、アシスタントって名前なのね。→

slack APIを使って、チャンネル別に投稿ログを取得。GPTsのknowledgeにアップロードしたけど、ぜんぜん使い物にならなかった…。

2024年3月6日に admin が投稿

slack APIを使って、チャンネル別に投稿ログを取得。GPTsのknowledgeにアップロードしたけど、ぜんぜん使い物にならなかった…。 1. Slackアプリの作成 Slack APIの公式サイトにアクセス: S 続きを読む slack APIを使って、チャンネル別に投稿ログを取得。GPTsのknowledgeにアップロードしたけど、ぜんぜん使い物にならなかった…。→

会話ログを読み込ませて、chatgpt apiを使って、回答させてみた。

2024年2月29日に admin が投稿

会話ログを読み込ませて、chatgpt apiを使って、回答させてみた。

import openai

# OpenAIのAPIキーを設定
openai.api_key = ''

# 会話ログを変数に保存
conversation_log = """
A: こんにちは、どうもありがとう。
B: いえいえ、どういたしまして。
A: 今日の天気はどうですか？
B: 今日は晴れですね。
A: それは良かったです。
"""

# 会話ログに基づいて質問
question = "AとBはどこで会話していますか？"

# GPTに質問を投げかけるプロンプトを作成
prompt = f"{conversation_log}\nQ: {question}\nA:"

# APIを使って、ブラウザ上で行う質問＆応答を生成
response = openai.chat.completions.create(
  model="gpt-3.5-turbo",  # または適切なモデル名を指定
  messages=[
      {"role": "system", "content": "以下の会話に基づいて質問に答えてください。"},
      {"role": "user", "content": prompt}
  ]
)


# 応答の内容を正しく取得します。
for choice in response.choices:
    print(choice.message.content) 

# AとBはおそらく屋外で会話しています。

import openai

# OpenAIのAPIキーを設定

openai.api_key = ''

# 会話ログを変数に保存

conversation_log = """

A: こんにちは、どうもありがとう。

B: いえいえ、どういたしまして。

A: 今日の天気はどうですか？

B: 今日は晴れですね。

A: それは良かったです。

"""

# 会話ログに基づいて質問

question = "AとBはどこで会話していますか？"

# GPTに質問を投げかけるプロンプトを作成

prompt = f"{conversation_log}\nQ: {question}\nA:"

# APIを使って、ブラウザ上で行う質問＆応答を生成

response = openai.chat.completions.create(

model="gpt-3.5-turbo", # または適切なモデル名を指定

messages=[

{"role": "system", "content": "以下の会話に基づいて質問に答えてください。"},

{"role": "user", "content": prompt}

]

)

# 応答の内容を正しく取得します。

for choice in response.choices:

print(choice.message.content)

# AとBはおそらく屋外で会話しています。

会話ログファイルを読み込ませたい！「会話データセット日本語」でググったら、以続きを読む会話ログを読み込ませて、chatgpt apiを使って、回答させてみた。→