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・追記（2023-4-4）
system ロールへの指示を複数登録、任意に使用できるように修正しました。
・追記（2023-4-14）
文章のランダムさを制御する temperature パラメータを調整できるように修正しました。
・追記（2024-5-17）
GPT-4o API による画像処理機能を追加したバージョンを作りました → 「GAS で GPT-4o API を使った画像処理ができる LINE bot を作る」
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先日作った「GAS で ChatGPT の API を利用した簡単な LINE bot を作ってみる」に引き続き、複数回のやりとりができるバージョンを作ってみました。
やりとりは Google スプレッドシートに保存されます。
「chat」シート
文頭に「続き）」がない場合、やりとりは削除されます。
また system ロールへの指示も可能です。system ロールへの指示はスプレッドシートに直接書き込んでおきます。
「system」シート
watchword は system ロールへの指示を使用する際の合言葉です。文頭に「'watchword'！」の形式で書くことで使用できます。
例えば、「要約！」を付けると「3行で要約してください」という指示がされます（実際には英訳して指示）。
「昔話！」なら「与えられた題材から3行で昔話を作ってください」という指示がされ、簡単な昔話を作ってくれます。
さらに、文章のランダムさを制御する temperature パラメータの値を保存しておく「temperature」シートを作成しておきます。中身は空白で大丈夫です。
質問を始める際に、文末に「（厳密」もしくは「（創造」を付けることで使用できます。「（厳密」であればランダムさは「0」、「（創造」であれば「1」になります。何も付けない場合は「0.5」です。
「続き）」を使ってやりとりを継続すると、ランダムさも引き継がれます。
LINE Messaging API チャンネルの作成とアクセストークンの取得。及び、OpenAI の API キー取得は済んでる想定です。
それぞれ、GAS の「プロジェクトの設定」よりスクリプト プロパティとして追加・保存しておきます。プロパティ名は「Line_key」と「OpenAI_key」としています。
以下、コードになります。
const spreadsheet = SpreadsheetApp.openById('スプレッドシート ID');
const chatSheet = spreadsheet.getSheetByName('chat');
let chatLastRow = chatSheet.getLastRow();
let chatRange = chatSheet.getRange(2, 1, chatLastRow, 2);
const systemSheet = spreadsheet.getSheetByName('system');
const systemLastRow = systemSheet.getLastRow();
const systemWatchwordRange = systemSheet.getRange(2, 1, systemLastRow - 1, 1);
const systemContentRange = systemSheet.getRange(2, 2, systemLastRow - 1, 1);
const tempSheet = spreadsheet.getSheetByName('temperature');
const tempRange = tempSheet.getRange(1, 1);
function doPost(e) {
try {
const replyToken = getReplyToken(e);
const requestMessage = getRequestMessage(e);
const openAiParams = generateOpenAIParams(requestMessage);
const response = UrlFetchApp.fetch('https://api.openai.com/v1/chat/completions', openAiParams);
const resData = JSON.parse(response.getContentText());
const replyMessage = resData.choices[0].message.content;
setAssistantMessage(replyMessage); // スプレッドシートに'role': 'assistant'で格納
const translatedMessage = LanguageApp.translate(replyMessage, 'en', 'ja');
const replyContent = `${requestMessage[requestMessage.length - 1]['content']}\n-----\n${translatedMessage}\n\n${replyMessage}`;
const linePayload = generateLinePayload(replyToken, replyContent);
sendLineMessage(linePayload);
} catch (error) {
console.error(`An error occurred: ${error}`);
}
}
// pushメッセージからreplyTokenを取得する関数
function getReplyToken(e) {
const event = JSON.parse(e.postData.contents).events[0];
return event.replyToken;
}
// リクエストメッセージを生成する関数
function getRequestMessage(e) {
const event = JSON.parse(e.postData.contents).events[0];
const message = event.message;
let messageContent = message.type === 'text' ? message.text : '';
// リクエストメッセージの配列を生成
const systemWatchwordArry = systemWatchwordRange.getValues().flat();
const systemContentArry = systemContentRange.getValues().flat();
let systemWatchword = "";
let systemContent = "";
if (messageContent.startsWith('続き）')) {
messageContent = LanguageApp.translate(messageContent.replace('続き）', ''), '', 'en');
chatSheet.getRange(chatLastRow + 1, 1, 1, 2).setValues([['user', messageContent]]);
} else {
// temperatureを取得してスプレッドシートにセット
if (messageContent.endsWith('（創造')) {
messageContent = messageContent.replace('（創造', '');
tempRange.setValue(1);
} else if (messageContent.endsWith('（厳密')) {
messageContent = messageContent.replace('（厳密', '');
tempRange.setValue(0);
} else {
tempRange.setValue(0.5);
}
// systemロールの読み込み
for (let i = 0; i < systemWatchwordArry.length; i++) {
if (messageContent.startsWith(systemWatchwordArry[i] + '！')) {
systemWatchword = systemWatchwordArry[i] + '！';
systemContent = LanguageApp.translate(systemContentArry[i], '', 'en');
break;
}
}
messageContent = LanguageApp.translate(messageContent.replace(systemWatchword, ''), '', 'en');
chatRange.clear();
if (systemContent) {
chatSheet.getRange(2, 1, 2, 2).setValues([['system', systemContent], ['user', messageContent]]);
chatRange = chatSheet.getRange(2, 1, 2, 2);
} else {
chatSheet.getRange(2, 1, 1, 2).setValues([['user', messageContent]]);
chatRange = chatSheet.getRange(2, 1, 1, 2);
}
}
let requestMessage = [];
if (systemContent) {
requestMessage.push({'role': 'system', 'content': systemContent});
}
let values = chatRange.getValues();
for(let i = 0; i < values.length; i++) {
requestMessage.push({'role': values[i][0], 'content': values[i][1]});
}
return requestMessage;
}
// OpenAIのリクエストパラメータを生成する関数
function generateOpenAIParams(requestMessage) {
const openAiHeaders = {
'Authorization': `Bearer ${PropertiesService.getScriptProperties().getProperty('OpenAI_key')}`,
'Content-type': 'application/json',
'X-Slack-No-Retry': 1
};
const openAiPayload = {
'model': 'gpt-3.5-turbo', // 使用するモデル
'max_tokens': 1024, // 生成する文章の最大トークン数
'temperature': tempRange.getValue(), // 生成された文章のランダムさを制御するパラメータ。値が高いほど、よりランダムな文章が生成される
'messages': requestMessage // 生成する文章の元になるプロンプト
};
return {
'method': 'POST',
'headers': openAiHeaders,
'payload': JSON.stringify(openAiPayload),
};
}
// アシスタントの返答をスプレッドシートに格納
function setAssistantMessage(translatedMessage) {
chatLastRow = chatSheet.getLastRow();
chatSheet.getRange(chatLastRow + 1, 1, 1, 2).setValues([['assistant', translatedMessage]]);
}
// LINEに返信するメッセージを生成する関数
function generateLinePayload(replyToken, replyMessage) {
return {
'method': 'post',
'headers': {
'Content-Type': 'application/json',
'Authorization': `Bearer ${PropertiesService.getScriptProperties().getProperty('Line_key')}`,
},
'payload': JSON.stringify({
'replyToken': replyToken,
'messages': [{
'type': 'text',
'text': replyMessage,
}],
}),
};
}
// LINEにメッセージを送信する関数
function sendLineMessage(linePayload) {
const response = UrlFetchApp.fetch('https://api.line.me/v2/bot/message/reply', linePayload);
const responseCode = response.getResponseCode();
if (responseCode !== 200) {
console.error(`LINE API returned an error: ${responseCode}`);
}
}
1行目の「スプレッドシート ID」は書き換えてください。
やりとりの保存用と system ロールへの指示用シートの名前はそれぞれ「chat」と「system」としています。
コード作成後にウェブアプリとして公開、URL を LINE Messaging API チャンネルで Webhook として設定して完成です。
＊＊＊
会話と system ロールへの指示ができると、また一段と活用法が広がる気がしますね。
無料枠を使い切った後も自分（家族）用の便利 bot として利用するのはありかもと思っています。コストとしても月に数十〜数百円程度なら許容範囲です。Bing やブラウザから ChatGPT を使うのが面倒なちょっとした時に重宝しそうです。
ちなみに今回も ChatGPT にコードの作成を手伝ってもらったのですが、ときどき存在しないメソッドを回答され混乱しました。信用しきってはだめですね（笑）。
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