【Streamlit】OpenAI o3-miniを使ったチャットアプリ

Streamlit
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こんにちは、JS2IIUです。
25年1月に公開されたOpenAIのo3-miniを試してみました。このモデルでは推論の機能も使える様になっています。今回もよろしくお願いします。

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platform.openai.com

o3-miniモデルの特徴

OpenAIのo3-miniは、軽量でありながら高い性能を持つチャットモデルです。以下の特徴があります。

  • 高い推論能力: 数学、コーディング、科学などの分野での問題解決能力が向上。
  • 軽量で高速: GPT-4oに比べて計算コストが低く、応答速度が速い。
  • チャット専用モデル: v1/chat/completions エンドポイントを利用し、自然な会話を実現。
  • API対応: OpenAIのAPIを利用して簡単に組み込むことが可能。

本記事では、このo3-miniを活用し、Streamlit上で動作するシンプルなチャットアプリを実装します。

サンプルプログラム

以下は、o3-miniを使用したチャットアプリのコードです。

Python
import os
import streamlit as st
from openai import OpenAI

client = OpenAI()

# OpenAI APIキーの設定
openai_api_key = os.environ["OPENAI_API_KEY"]

# Streamlit UIの構築
st.title("o3-mini チャットアプリ")
st.write("OpenAIのo3-miniモデルを使用したチャットアプリです。")

# ユーザー入力欄
user_input = st.text_area("あなた: ", "")

if user_input:
    # モデルからの応答を取得
    response = client.chat.completions.create(
        model="o3-mini",
        messages=[
            {"role": "assistant", "content": f"You are very helpful assistant."},
            {"role": "user", "content": user_input}
        ]
    )
    st.write(f"o3-mini: {response.choices[0].message.content}")

プログラムの解説

このプログラムはStreamlitを使用してOpenAIのo3-miniモデルと連携するシンプルなチャットアプリケーションです。以下にステップバイステップで詳細に解説します。

1. ライブラリのインポート

Python
import os
import streamlit as st
from openai import OpenAI
  • os: 環境変数にアクセスするためのモジュール
  • streamlit: Webアプリケーションを簡単に作成するためのライブラリ
  • OpenAI: OpenAI APIと通信するためのクライアントライブラリ

2. OpenAIクライアントの初期化

Python
client = OpenAI()
  • OpenAIクライアントのインスタンスを作成します。

3. APIキーの設定

Python
openai_api_key = os.environ["OPENAI_API_KEY"]
  • 環境変数から「OPENAI_API_KEY」を取得しています。

4. Streamlit UIの構築

Python
st.title("o3-mini チャットアプリ")
st.write("OpenAIのo3-miniモデルを使用したチャットアプリです。")
  • アプリケーションのタイトルと説明文を設定しています。

5. ユーザー入力フォームの作成

Python
user_input = st.text_area("あなた: ", "")
  • ユーザーが入力できるテキストエリアを作成します。
  • 「あなた: 」というラベルと、デフォルトでは空の入力欄を表示します。

6. 入力処理とAPIリクエスト

Python
if user_input:
    # モデルからの応答を取得
    response = client.chat.completions.create(
        model="o3-mini",
        messages=[
            {"role": "assistant", "content": f"You are very helpful assistant."},
            {"role": "user", "content": user_input}
        ]
    )
    st.write(f"o3-mini: {response.choices[0].message.content}")
  • ユーザーが何か入力した場合のみ処理を実行します。
  • OpenAIのAPIに対してリクエストを送信します。
  • model="o3-mini": 使用するモデルを指定します。
  • messages: 会話の履歴を構造化したリストで、AIの役割設定と実際のユーザー入力を含みます。
    • 最初のメッセージはAIの役割を指定（「You are very helpful assistant.」）
    • 2番目のメッセージはユーザーの入力内容
  • 応答が得られたら、「o3-mini: 」というプレフィックスを付けて画面に表示します。

参考

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最後まで読んでいただきありがとうございます。

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