【詳説】PythonでChatGPTを呼び出して独自APIを公開するまで

import requests
from utils.api_error_handlers import handle_request_errors
from config import Config

# APIリクエストを送信する関数。エラーハンドリングのためのデコレーターを適用。
@handle_request_errors　＃デコレーター
def conn_chatgpt_prompt(model, role, max_tokens, temperature, prompt):
# APIリクエスト用のヘッダー。APIキーを使用して認証を行います。
headers = {
"Authorization": f"Bearer {Config.CHATGPT_API_KEY}"
}
# APIリクエストの本文。使用するモデル、プロンプト、トークンの最大数、応答の多様性を制御する温度を指定します。
data = {
    "model": model,  # 使用するChatGPTモデル。
    "messages": [{"role": role, "content": prompt}],  # ユーザー（またはシステム）の役割とプロンプトの内容。
    "max_tokens": max_tokens,  # 応答に含めることができる最大トークン数。
    "temperature": temperature  # 応答の多様性を制御する温度パラメータ。
}

# 構成されたヘッダーとデータを使用して、ChatGPT APIにPOSTリクエストを送信します。
response = requests.post(Config.CHATGPT_BASE_URL, headers=headers, json=data)

# レスポンスオブジェクトをそのまま返します。
# 呼び出し元は、このレスポンスを解析して必要な情報を抽出する必要があります。
return response

import requests
from config import Config

def handle_request_errors(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        try:
            response = func(*args, **kwargs)
            response.raise_for_status()
            return response.json()
        except requests.exceptions.HTTPError as http_err:
            return {"error": f"HTTP error occurred: {http_err}"}
        except requests.exceptions.ConnectionError:
            return {"error": "Connection error occurred"}
        except requests.exceptions.Timeout:
            return {"error": "Timeout occurred"}
        except requests.exceptions.RequestException as err:
            return {"error": f"An error occurred: {err}"}
        except Exception as e:
            return {"error": f"An unexpected error occurred: {e}"}
    return wrapper

from api.chatgpt_api import conn_chatgpt_prompt

def get_chatgpt_response(model, role, max_tokens, temperature, prompt):
    # ChatGPT APIを呼び出して応答を取得
    response = conn_chatgpt_prompt(model, role, max_tokens, temperature, prompt)
    # 応答から必要なデータを抽出・加工
    if 'error' in response:
        return "申し訳ありませんが、エラーが発生しました。"

    chat_response = response['choices'][0]['message']['content']

    # 回答の前に「Answer:」を付加する
    customized_response = f"Answer: {chat_response}"

    return customized_response

# Flaskライブラリと必要なモジュールをインポート
from flask import Flask, jsonify, request
from logic.chatgpt_logic import get_chatgpt_response

# Flaskアプリケーションのインスタンスを作成
app = Flask(__name__)

# /hogehogeエンドポイントにPOSTリクエストが来た場合に実行される関数を定義
@app.route('/hogehoge', methods=['POST'])
def hogehoge():
    # リクエストからJSONデータを取得
    data = request.get_json()

    # リクエストデータから必要な情報を取得
    model = data.get('model')  # 使用するモデル名
    messages = data.get('messages', [])  # メッセージリスト（デフォルトは空リスト）
    first_message = messages[0]  # 最初のメッセージを取得
    role = first_message.get('role')  # メッセージの送信者の役割
    content = first_message.get('content')  # メッセージの内容
    max_tokens = data.get('max_tokens')  # 応答の最大トークン数
    temperature = data.get('temperature')  # 生成のランダム性を決定する温度パラメータ

    # ChatGPT APIにリクエストを送り、応答を取得
    chat_response = get_chatgpt_response(model, role, max_tokens, temperature, content)

    # 応答を返却
    return jsonify(chat_response)

# ファイルが直接実行された場合にのみ、Flaskアプリケーションを起動
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

1ServerName [サーバのドメイン名 or IPアドレス]
2
3WSGIDaemonProcess api_project python-path=/var/www/app python-home=/var/www/app/venv
4WSGIScriptAlias / /var/www/app/app.wsgi
5
6<Directory /var/www/app>
7    WSGIProcessGroup api_project
8    WSGIApplicationGroup %{GLOBAL}
9    Require all granted
10</Directory>

1!/var/www/app/venv/bin/python3.10 #Pythonのパスを設定
2import sys
3sys.path.insert(0, "/var/www/app")
4from app import app as application