GPTsより色々できる!Assistants APIの凄さと課題について解説してみた

にゃんたのAI実践チャンネル
27 Dec 202309:41

Summary

TLDR本日の動画では、アシスタンスAPIの仕組みと特徴について解説しています。新しい概念のアシスタント、スレッド、ランの説明から始まり、これらを利用したシステムのイメージ図で理解を深めています。さらにアシスタントの設定項目や課金の仕組みについても触れ、コスト面で注意が必要な点を指摘しています。アシスタンスAPIはまだ発展途上であり、今後のアップデート次第でより便利になる可能性があると締めくくっています。

Takeaways

  • 要点1
  • 要点2

Q & A

  • アシスタントAPIとはどのようなものですか?

    -チャットGPTに様々な機能を追加できるチャットボットをプログラミングで開発できる仕組みです。GPT-3.5やGPT-4などの言語モデルを利用できます。

  • アシスタントAPIとChatGPTの違いは何ですか?

    -ChatGPTは使用回数に制限があるなどのデメリットがありますが、アシスタントAPIはコストが従量課金なので制限がなく、実務利用に適しています。反面、ChatGPTのほうが機能が豊富です。

  • アシスタント、スレッド、ランとはそれぞれ何ですか?

    -アシスタントはモデルやプロンプトの設定ができるチャットボットです。スレッドはユーザーとの会話履歴が保存される部屋のようなもの。ランはどのアシスタントとスレッドで回答を生成するかを指定し実行する機能です。

  • アシスタントAPIの課金方法にはどのようなものがありますか?

    -スレッドの全文数による課金、アシスタントに設定したファイル容量による課金、アシスタントの数による課金などがあり、設定によっては想定外の課金が発生する可能性があります。

  • 現時点でのアシスタントAPIの主な課題は何ですか?

    -スレッドの文書を削除できないことから、会話履歴が蓄積しすぎると課金が高騰する問題があります。今後この問題への対応が期待されています。

  • アシスタントAPIを利用したアプリ開発は可能ですか?

    -可能です。APIを利用して独自のチャットボットや質問応答システムを開発することができます。様々なカスタマイズができるため、用途に合わせたアプリ開発が期待できます。

  • 複数のアシスタントを使い分けるメリットは何ですか?

    -アシスタントごとに異なるモデルやプロンプト、参照ファイルを設定できるため、目的や状況に応じて切り替えることが可能です。例えば質問応答用と会話用を別に設定するなどの利用ができます。

  • 1人のユーザーに対してスレッドはいくつ割り当てることが推奨されていますか?

    -公式では1人のユーザーに対して1つのスレッドを割り当てることが推奨されています。これにより、そのユーザーとの会話全履歴を蓄積できます。

  • スレッドの文書サイズを制限する機能はありますか?

    -現時点では文書の削除機能がないため、サイズを制限することはできません。今後のアップデートで入出力のトークン数を制御できるようになる見込みです。

  • アシスタントAPIを使ったシステムのメンテナンスはどのように行うと良いでしょうか?

    -不要な文書の蓄積を避けるため、適宜スレッドのリセットが必要です。また、複数のユーザーでアシスタントやファイルを共有することで冗長なコストを抑えられます。

Outlines

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😊アシスタントAPIの基本概念の解説

<paragraph1>では、アシスタントAPIにおける「アシスタント」「スレッド」「ラン」という3つの基本概念について図を用いた解説がされています。アシスタントは設定を持つ実行単位で、スレッドは会話履歴を保持するトークルーム的な概念です。ランはどのアシスタントとスレッドで実行するかを指定する実行単位です。これら3つの概念の組み合わせで柔軟な運用ができることがポイントとされています。

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😊アシスタントの設定とコストの注意点

<paragraph2>では、アシスタントの設定項目について具体的に解説されています。また、スレッドの全文読み込みによるコスト跳ね上がりの懸念や、ファイルサイズに応じた課金、アシスタントごとの課金といったコスト面での注意点が指摘されています。これらの仕様を知らないと予期しない課金が発生する可能性があるため、事前の理解が必要であることがアドバイスされています。

Mindmap

Keywords

💡アシスタント

アシスタントとは、チャットGPTに様々な機能を追加したチャットボットのこと。アシスタンスAPIを使用することで、プログラミングによって自由にチャットボットを作成できる。アシスタントには様々な設定ができ、モデルやプロンプトの設定、ファイルの参照設定などを行うことができる。

💡スレッド

スレッドとは、LINEやDiscordのトークルームのような1つの会話空間のこと。ユーザーとアシスタントの会話履歴が無制限に保存される。アシスタントを固定して複数のスレッドで会話させることができるなど、柔軟な運用が可能。

💡ラン

ランとは、どのアシスタントとスレッドの組み合わせで言語モデルに回答を生成させるかを指定するもの。アシスタントとスレッドのIDを選択し実行することで、そのスレッドの会話履歴を入力としてそのアシスタントが回答を生成する。

Highlights

紹介していこうと思いますえAssistant APIの比較とGPT、実務での適用性に焦点を当てる。

Assistant APIとは何か、GPTとの違い、コスト面を含めて深く掘り下げる。

Assistant APIのコーディング説明とその複雑さについて。

Assistant APIでの新概念:アシスタント、スレッド、ランの紹介。

Assistant APIのメカニズムの説明。

複数のアシスタントとスレッドを使用できるAssistant APIのユニークな特徴。

Assistant APIとGPTの違い、特にAssistant APIにWebブラウジング機能がない点。

Assistant API使用時のコストに関する考察、ペイパーユースの性質を強調。

Assistant APIにおけるアシスタントの概念、設定、機能についての詳細な説明。

Assistant APIにおけるスレッド管理の概要と重要性。

Assistant APIにおけるランの概念とアシスタントとスレッドの接続役割。

Assistant APIの柔軟性とカスタマイズの可能性。

Assistant APIのコストについての考慮事項、スレッドとアシスタントの管理の影響。

Assistant APIを使用する際のコストとリソース管理に関するアドバイス。

Assistant APIの将来のアップデートと潜在的な改善について。

Transcripts

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でポイントとしてはまアシスタントとSZ

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とRanという概念が存在してると同じ

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サイズのま同じファイルを2つの

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アシスタントに設定してたらえ料金もです

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ね2倍になってしまいますとはい皆さん

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こんにちはネトです本日はアシスタント

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APIについて話していこうと思いますえ

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以前の動画でアシスタンスAPIとGPT

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の比較を行いましたでアシスタンスAPI

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はえGPTと比較するとえ実務で使う場合

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に向いてるよという話をしましたただえ

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簡単にしか紹介しなかったのでも少し具体

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的にえどういうものなのかとあとはえコス

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トってどうなるのかとかそういうのを知り

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たいという人もいるんじゃないかと思い

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ますでコードを書きながら説明していこう

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か迷ったんですけどもま結構コードが

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難しいのでえ開発してない人からするとえ

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コードを説明されてもアシスタンスAPI

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の仕組みがまよくわかんないのかなという

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風に思いますなので今回はえ開発者じゃ

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ない人でもえアシスタンスAPIがどう

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いう仕組みでま何ができるのかとあとは

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現状課題とかもあるのでそれらについて

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理解してもらうことを目標に解説していき

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ますそれでは早速やっていきましょう

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[音楽]

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えまずアシスタンスAPIって何って人も

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いると思うのでえ簡単に説明するとえ

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チャットGPTにいろんな機能を追加した

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チャットボットをえプログラミングで開発

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するという仕組みになっていますで

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アシスタンスapiiについては知らなく

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てもえGPTSなは知ってるという人が

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多いと思うんですけどもえGPTSではま

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こんな感じでえUI上でポチポチするだけ

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でいろんな機能を持ったチャットボットを

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作ることができますアシスタンスAPIで

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も同じようにプログラミングでえチャット

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ボットを自由に作ることができますでGP

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TSとアシスタントAPIの違いに関して

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はえこちらのようになっていて詳しく知り

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たい方は以前の動画で解説してるのでえ

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そちらを見ていただければと思うんです

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けども大きな違いとしてはえGPTの方は

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えChatGPTの優勝版に加入してない

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と使えなかったりとかえ使用回数の制限が

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あったりとかえそういった制約があります

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アシスタンスAPIはDE3とかえWeb

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ブラウジングの機能が標準で搭載されて

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ないとえいうデメリットがあるんですけど

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もコストはえ重量課金性なのでえ誰でも

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使えたりとかあとはええ使用回数の制限が

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なかったりするのでえ実際仕事の中で使っ

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ていきたいという風になったらえこちらの

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アシスタンスAPAの方が良い選択になる

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というケースも多そうですはいただえ

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アシスタントAPIはまちょっと難しいと

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いうことでまこれまでのチャットGPTの

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APIだったらまユーザーの入力とえ言語

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モデルの出力ってのをま入れてあげれば

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簡単に使えてたんですけどもえ

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アシスタントAPIではえ新しく

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アシスタントという概念やまスレッド

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メッセージえランとえそういった概念がえ

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登場していきますでここら辺をえ理解でき

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ないとま何に対してコストがかかってくる

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のかとか何が便利なのかとかえそういうの

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が少し分かりにくいのかなと思いますえ

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少し難しい話になんですけどもここら辺を

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ちょっと私なりに整理してえ解説してみ

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ますはいまずえアシスタンスAPIの

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大まかな仕組みとしてえ公式ドキュメント

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ではこういった図を使いながら説明されて

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いますまずえアシスタントとえスレッドと

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いうものがあってえスレッドにはえ

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ユーザーメッセージというのがありますと

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でLANという概念でこのアシスタントと

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えスレッドをえ実行することによってこの

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アシスタンスメッセージがえ生成されます

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とまそういう風な仕組みになってますとで

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この時点でかなりま難しいですよねで

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ポイントとしてはまアシスタントと

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スレッドとRanという概念が存在してる

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ということなのでこれをま利用する場面を

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想定してえ図にしてみるとえこんな感じか

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なという風に思いますえまずえ

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アシスタントとえスレッドというものが

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ありますでアシスタントは先ほどは1つ

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だったんですけども複数のアシスタントと

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いうのを用意できますでこのアシスタン

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トっていうのはえモデルの設定とかえ

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プロンプトの設定とかができますま例えば

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ですねこのアシスタントに関してはえ

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GPT3.5ターボを使うとかえこっちは

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GPT4を使うとかですねえそういった

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設定ができるということですでスレッドて

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いうのはまLINEとかディスコとか触っ

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てる人は分かると思うんですけども1つの

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トークルームのようなものになっています

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なので今これスレッドが6個あるんです

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けどもま6個ですねトークルームがあると

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えそういう風なイメージですで1つ1つの

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トークルームにえユーザーとえ言語モデル

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のえ会話履歴ってのがま保存されてくと

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そういったイメージになりますでオープン

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Aの方ではえ1人のユーザーに対して1つ

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のスレッドを割り当てるというのがえ推奨

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されていますちなみにこのスレッドは無

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制限にえユーザーとの会話の利益をえ保存

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しておくことができますで最後にえRan

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という概念なんですけどもえこれはえどの

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アシスタントとえどのスレッドを使って

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言語モデルに回答を生成させるかという

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ものになっていて例えばまこの

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アシスタントとえこのスレッドのえIDを

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選んでそれをLANというものでま実行し

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てあげるとこのスレッドの続きをえこの

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アシスタントが見てのスレッドにあるえ

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ユーザーの入力を元にえこのアシスタント

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がえ回答を生成するとで生成した回答はえ

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このスレッドに追加されてくとえそういっ

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たイメージになりますでLANで行ってる

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こととしてはえアシスタントとえスレッド

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のIDを選択してえ実行してるだけなので

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例えばえ1つのアシスタントを使って複数

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のスレッドに対してえ文章を生成させると

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いうこともできますはいあとはえ

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アシスタントは変えられるということでえ

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先ほどは2つ目のアシスタント使ってたん

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ですけどもえ途中でこの3番目の

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アシスタントがいいなという風にになっ

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たらこのアシスタントのIDをLANの時

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に指定してあげればこっちのアシスタント

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使ってえメッセージをスレッドに追加し

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てくという風にすることもできますまなの

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でかなり自由度が高いというところですね

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で作り込んでいこうとするとえこの

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アシスタントそれぞれに対してま

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プロンプトを設定したりとかえモデルを

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設定したりとかですねえそういうことをし

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ながら用途によって使い分けていくとそう

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いった感じになるのかなという風に思い

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ますはい以上がですねこれアシスタントと

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レッとRanという概念の説明なんです

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けども大まかにイメージできたでしょうか

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でやってることとしてはすごい単純なん

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ですけどもこのアシスタントをどうやって

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管理するのとかですねこのスレッドをどう

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やって管理するのかとかそういったところ

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が結構大変だなっていう風に感じますね

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はい続いてですねこれアシスタントについ

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てもう少し詳しく見ていきますはいで

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アシスタントですねまいろんな設定ができ

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ますという話だったんですけどもえ具体的

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にどういう設定ができるのかというのを

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まとめてみるとまこんな感じになっていて

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えファンクションコーリングえコード

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インタープリターリトリーバルとかですね

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であとはえシステムプランプと設定でき

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たりとかであとはモデルということでえ

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GPT3.5ターボえGPT4あとはえ

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ファインチューニングしたモデルっていう

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のも設定できます最後にこのファイルと

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いうことでえリトリーバルをやるためにえ

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必要な参照させるファイルというのをえ

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このアシスタントに設定するということが

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できますまなのでこのアシスタントごとに

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え設定するファイルを変えておいて用途に

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よって使い分けるとかそういったことも

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できそうですはい最後にえ理解しておいた

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方が良いえコストの話になりますえ1つ目

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がですねえスレッドの文章がま全部使われ

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てしまうということでえアシスタントと

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スレッドを選んでこれLANを実行するに

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よってこの言語モデルから回答が生成され

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てくとえそういった話だったんですけども

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このLANを実行した時にえこの

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アシスタントですね指定されたスレットに

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あるえ全ての会話履歴ってのを入力しよう

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としてしまいますでこれの問題点ですね何

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かっていうのがえ分かるでしょうかえ過去

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の会話履歴参照できるのでま回答の質は

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上がるんですけどもGPT4のターボとか

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使ってると13万トークン近くまで入れ

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られるのでこのスレッドにますごい会話

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履歴がえ溜まってるとですねえ毎回

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ユーザーが入力すると13万近くの

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トークンをこのモデルに入れてま回答を

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生成するということになってしまうので

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めちゃくちゃコストがかかる可能性がある

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というのがありますで公式ページの方にも

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このアシスタントはえモデルに入れられる

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限りま最大の数のメッセージを入れて

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しまいますという風に書かれてて現状は

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このスレッドからえメッセージを削除する

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機能とかですねえそういうのが提供されて

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ないようなので毎回新しいスレッドを作る

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とかですねそういう風にしないとコストが

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余計にかかったりしそうですで今後の予定

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ではこのインプットとアウトプットの

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トークンのコントロールをできるようにし

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ますよという風に書かれてるんですけども

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それまではこのアシスタンスAPIを使っ

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て何かやりたいという人は気をつけた方が

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いいのかなという風に思いますはい次にえ

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ファイルサイズに応じてえひごに課金され

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ますよという話でこれも知らないとえ

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ずっと課金され続ける可能性があるのでま

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気をつけてくださいということで先ほど

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ですねアシスタントにえファイルを設定

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できますという話がえありましたこれは

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リトリーバル用にえこの事前にこの

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アシスタントにファイルを設定できると

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いう機能ですねその時にこの設定する

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ファイルのえサイズにに応じてひごに課金

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がされますということでえ1gあたりえ

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0.2$ですねえ毎日かかってしまいます

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というところが押えておく必要があるかな

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と思いますここら辺もえ大量のファイルを

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まアシスタントに設定してしまうと毎日

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ですね結構お金がかかってしまうというの

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はまちょっと嫌かなという風に思います

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さらにえアシスタントごとにえ課金が発生

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するのでま例えばですね2つの

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アシスタントを使ってて同じサイズのま

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同じファイルを2つのアシスタントに設定

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してたらえ料金もですね2倍になって

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しまいますとえそういった仕様になってい

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ますなのでえリトリーバルでこの

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アシスタントAPI使いたい場合はえ

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ユーザーごとにこのアシスタント作るん

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じゃなくて同じファイルはえ1つの

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アシスタントに管理させてその

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アシスタントをま複数のユーザーに対して

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使ってくとそういった管理の仕方が必要に

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なるのかなという風に思いますここら辺も

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え知らないとめちゃくちゃ課金されそうな

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のでえ皆さん気をつけてくださいとはい

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色々と説明してきたんですけどもえ皆さん

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アシスタンスAPIについてどういう風に

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思いましたかもうすでに使ってるという人

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もいたりするんでしょうかま特に

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リトリーバルに関しては仕事でも使う場面

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多そうなのでスレッド機能を使って管理

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できたら便利だなという風に思う反面です

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ねまちょっとコストが気になるかなって

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いう風な感じがしますよねただ今はこの

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アシスタンスAPIはベータ版という立ち

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位置なのでま近いうちにアップデートが

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入ってどんどん便利になってくるのかなと

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いう風に思います今後ですねこれ

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アシスタントAPI使ったえアプリの開発

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とかもやってみたいと思いますはい以上で

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本日の動画を終了したいと思いますえこの

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動画良かったなて風も人は高評価コメント

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チャンネル登録の方よろしくお願いします

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えゆでもやってますので概要欄から見てみ

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てくださいえそれではまた次回の動画で

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バイ

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[音楽]

play09:39

バイ

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