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、以下のサイトが見つかった。

名大会話コーパス
https://mmsrv.ninjal.ac.jp/nucc/

import openai

# OpenAIのAPIキーを設定
openai.api_key = ''

# 会話ログファイルから内容を読み込む
with open('data088.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:
    conversation_log = file.read()

# 会話ログに基づいて質問
question = "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、表示
for choice in response.choices:
    print(choice.message.content)

import openai

# OpenAIのAPIキーを設定

openai.api_key = ''

# 会話ログファイルから内容を読み込む

with open('data088.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:

conversation_log = file.read()

# 会話ログに基づいて質問

question = "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、表示

for choice in response.choices:

print(choice.message.content)

chatgptの要約は、以下の通り

姉のF021と妹のF015の会話では、F015がお正月の歌の練習をしていたが、出番がなくて失敗したことや面接で緊張したこと、そしてバイトの日程の都合で悩んでいる様子が描かれています。
F015は幼稚園の試験の合格発表があるため、バイトのシフトを入れ替える必要があることも話しています。
F021はF015の話に共感しながら、シフトを見直す方法を提案したり、理解を示している様子が窺えます。

少しでも長い会話ログ・ファイルだと、トークンが多すぎる！とエラーになる。

openai.BadRequestError: Error code: 400 - {'error': {'message': "This model's maximum context length is 16385 tokens. However, your messages resulted in 18709 tokens. Please reduce the length of the messages.", 'type': 'invalid_request_error', 'param': 'messages', 'code': 'context_length_exceeded'}}

openai.BadRequestError: Error code: 400 - {'error': {'message': "This model's maximum context length is 16385 tokens. However, your messages resulted in 18709 tokens. Please reduce the length of the messages.", 'type': 'invalid_request_error', 'param': 'messages', 'code': 'context_length_exceeded'}}

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