Assistant API with GPT-4 Turbo Vision: OpenAI's Complete Guide to Integration

Corbin Brown
15 Apr 202409:34

Summary

TLDRこのビデオでは、OpenAIがリリースしたGBT 4 Turboのアップデートを紹介し、新しいエンドポイントを利用して画像を認識する方法について解説しています。しかし、現在のアシスタントAPIでは画像を直接認識することができないという問題があります。そこで、代替手段として「アシスタントAPI」を活用する方法を紹介します。例えば、請求書の画像をアップロードし、その内容を解析してメールを自動生成する手順を説明しています。Zapierを使用して、Google Driveのフォルダに新しいファイルを追加するトリガーを作成し、そのファイルから請求書の情報を抽出してアシスタントAPIに渡すプロセスを解説しています。この方法は、コードを書かずとも実現でき、ビジネスでのAI活用を容易にします。

Takeaways

  • 😀 Open AIがGBT 4 Turbo 2024, 049という新しいエンドポイントをリリースし、画像認識の能力が追加された。
  • 🔍 現在のAssistance APIで画像を見ることはできないが、ワークアラウンドを使って機能を活用することができる。
  • 🛠️ ワークアラウンドにはコードを使用する方法とコードなしの方法の2つのアプローチが提案されている。
  • 📚 ビデオでは、コードを使用しない方法として、Zapierを使い、Google Driveのフォルダにファイルをドラッグ&ドロップしてデータを提供する方法が説明されている。
  • 📧 特定のタスク(請求書の処理など)に特化したAssistance APIを作成し、それをZapierと連携させることで自動化を実現する。
  • 📈 請求書の画像を分析し、その内容をもとにメールを自動生成するシナリオが紹介されている。
  • 🔗 中間ブロックを使って画像から抽出されたデータをAssistance APIにフィードし、より具体的な情報を得ることができる。
  • 💡 ソフトウェア開発の一般的なワークフローとして、データを再フォーマットして別のAIプロバイダーのブロックに渡す方法が示されている。
  • 🔧 将来的には、Assistance APIがよりネイティブで統合された形になることを期待していると述べている。
  • 👍 ビデオが役立つと感じたら、いいねをクリックするよう呼びかけている。

Q & A

  • OpenAIがリリースしたGBT 4 Turboの新しいエンドポイントで利用できる機能は何ですか?

    -GBT 4 Turboの新しいエンドポイントでは、ビジョン機能にアクセスすることができるようになりました。

  • アシスタントAPIでGBT 4 Turboのビジョン機能をどのように活用する予定ですか?

    -ビデオでは、コードを使用する方法とコードなしの方法で、アシスタントAPIでGBT 4 Turboのビジョン機能を活用する方法を紹介しています。

  • ビデオではどのようなワークアラウンドが提案されていますか?

    -ビデオでは、アシスタントAPIが画像を直接読むことができないため、画像からデータを抽出し、それをアシスタントAPIにフィードするワークアラウンドが提案されています。

  • アシスタントAPIの現在のUIでは画像をどのように扱う予定ですか?

    -現在のUIでは、画像を直接扱うことはできないとのことですが、代替手段としてZapierを利用して画像からデータを抽出し、アシスタントAPIにフィードする方法が提案されています。

  • ビデオで紹介された「invoice handler」アシスタントは何を担当する予定ですか?

    -「invoice handler」アシスタントは、インボイスデータをもとにメールを自動生成するようにトレーニングされています。

  • Zapierと連携してアシスタントAPIを活用する際のワークフローはどのようなものでしょうか?

    -Zapierを利用してGoogle Driveの新しいファイルをトリガーに設定し、画像から抽出されたデータを中間ブロックを通じてアシスタントAPIに渡すワークフローが提案されています。

  • ビデオではなぜ「invoice paid」というテキストが重要だと述べていますか?

    -「invoice paid」というテキストは、インボイス画像から抽出される重要なデータポイントであり、アシスタントAPIにフィードされるため重要だと述べています。

  • ビデオで提案されたワークアラウンドは、どのような場面で有効ですか?

    -ビデオで提案されたワークアラウンドは、アシスタントAPIが画像を直接読むことができない場合に、画像からデータを抽出し再利用する際に有効です。

  • ビデオの最後に紹介されたプレイリストは何に関するものですか?

    -ビデオの最後に紹介されたプレイリストは、ビジネスを活用するためのAIと自動化の方法に関するものです。

  • ビデオで紹介されたコードでのワークフローはどのようなものですか?

    -ビデオで紹介されたコードでのワークフローは、画像からデータを抽出し、それをHTTP呼び出し可能関数やFirebaseデータベースなどを介してアシスタントAPIに渡す方法です。

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