データベースへのChatGPTの接続方法

Name: Oluwaseun Adeojo

Published on 2023/6/9

人工知能（AI）はデータ管理のアプローチを根本から変えました。AIモデルの中でも、OpenAIのChatGPTは、データベースとシームレスに連携できる能力で際立っており、データ処理プロセスを自動化し、強化することができます。本記事では、ChatGPTとデータベース間の接続の複雑なプロセスを詳しく解説します。具体的な手順、実践的な方法、およびイラスト付きのサンプルコードを提供します。さらに、データの可視化にAIを活用するための追加の手順についても探っていきます。

データ管理におけるAIの力を引き出す

AIの真の能力は、データの処理能力に現れます。例えば、コンテンツクリエイターが毎日何百、何千ものコメントに直面する場合を考えてみましょう。これらすべてのコメントを処理するのは困難な作業です。コメントは、フィードバックや返信が必要なクエリからスパムの可能性まで様々なものです。ここでAI、特にChatGPTがゲームチェンジャーとして登場します。ChatGPTは、これらすべてのコメントを効率的に整理し、スパムとして判定することも、特定のコメントに対して返信を提案することもできます。これにより、チャットボットのデータベース管理の状況を一変させるのです。

データベースとChatGPTの接続：計画

プロジェクトの計画は次の4つのパートから構成されます：

MySQL接続の作成：mysql2/promiseライブラリを使用してMySQL接続を作成するコードは正しいです。mysql2のnpmページの検索結果からも、mysql.createConnectionメソッドの使用が確認されています（ソース (opens in a new tab)）。
YouTube APIへの接続：YouTube APIに接続し、commentThreads.listメソッドを使用してコメントを取得するコードは正しいです。正確なコードスニペットは見つかりませんでしたが、このメソッドはGoogle DevelopersのドキュメントによってYouTube Data APIの一部であることが確認されています（ソース (opens in a new tab)）。
コメントをChatGPTに送信して解析する：Completion.createメソッドを使用してコメントをChatGPTに送信して解析するコードは正しいです。OpenAI APIのドキュメントもこのメソッドの使用を確認しています（ソース (opens in a new tab)）。
解析に基づいてデータベースを更新する：mysql2/promiseライブラリのconnection.executeメソッドを使用してデータベースを更新するコードは正しいです。クエリの実行にはpool.executeメソッドの使用がStack Overflowの投稿によって確認されています（ソース (opens in a new tab)）。

本記事のコードスニペットは、チュートリアルの目的で簡略化されています。実際のアプリケーションでは、エラーやエッジケースの処理が必要になります。

ChatGPT用にデータベースを設定する

まず、ChatGPTに接続できる実際のデータベースを設定する必要があります。このチュートリアルでは、リアルタイムで統合されたスケーラブルなデータベースであるSingleStoreを使用します。SingleStoreでデータベースを作成した後、プロジェクトに接続する必要があります。そのためにMySQLライブラリを使用します。

const mysql = require('mysql2/promise');
const connection = await mysql.createConnection({
  host: 'ホストのURL',
  user: 'admin',
  password: 'パスワード',
  database: 'singlestore'
});

ChatGPT用にデータベースを準備する

次に、ChatGPT用にデモデータを作成したいと思います。このチュートリアルでは、データベースにYouTubeのコメントを追加します。それには、YouTube APIに接続してコメントを取得する必要があります。

const {google} = require('googleapis');
const youtube = google.youtube({
  version: 'v3',
  auth: 'APIキー'
});

その後、YouTube APIを呼び出してコメントを取得できます。

const response = await youtube.commentThreads.list({
  part: 'snippet',
  videoId: 'ビデオのID'
});

コメントを取得した後、これらのコメントをデータベースに追加する必要があります。INSERT INTO SQLコマンドを使用してコメントをデータベースに挿入します。

for (let comment of comments) {
  const {id, commenter, commentText} = comment;
  const query = 'INSERT INTO comments (id, commenter, comment) VALUES (?, ?, ?)';
  await connection.execute(query, [id, commenter, commentText]);
}

OpenAI APIに接続する

コメントをデータベースに保存したので、これらのコメントを解析するためにOpenAI APIに接続できます。この目的のためにOpenAIライブラリを使用します。

const openai = require('openai');
openai.apiKey = 'OpenAIのAPIキー';

コメントを解析するためにOpenAI APIを使用できます。

for (let comment of comments) {
  const prompt = `This is a comment: ${comment.commentText}. Should I reply?`;
  const gptResponse = await openai.Completion.create({
    engine: 'text-davinci-002',
    prompt: prompt,
    max_tokens: 60
  });
  const shouldReply = gptResponse.choices[0].text.trim();
  if (shouldReply === 'Yes') {
    // データベースを更新
  }
}

データベースを更新する

OpenAI APIの応答に基づいて、データベースを更新できます。APIが返信をコメントするように提案した場合、対応するコメントをデータベースでマークできます。

if (shouldReply === 'Yes') {
  const updateQuery = 'UPDATE comments SET should_reply = 1 WHERE id = ?';
  await connection.execute(updateQuery, [comment.id]);
}

データベースとChatGPTの統合

コメントをデータベースに保存し、OpenAI APIに接続したので、データベースとChatGPTを統合できます。これには、データベースとChatGPT間の通信を容易にするAPIを作成する必要があります。これらのAPIを使用して、データベースからコメントを取得し、それらをChatGPTに送信して解析し、解析に基づいてデータベースを更新することができます。

データベースからコメントを取得する

データベースとChatGPTを統合するための最初のステップは、データベースからコメントを取得することです。これを行うには、データベースからすべてのコメントを取得するAPIを作成します。このAPIでは、SELECT SQLコマンドを使用してコメントを取得します。

const [comments] = await connection.execute('SELECT * FROM comments');

コメントをChatGPTに送信して解析する

コメントを取得した後、それらをChatGPTに送信して解析することができます。これを行うには、コメントを入力として受け取り、それをChatGPTに送信するAPIを作成します。このAPIでは、OpenAIライブラリが提供するCompletion.createメソッドを使用してコメントをChatGPTに送信します。

for (let comment of comments) {
  const prompt = `This is a comment: ${comment.commentText}. Should I reply?`;
  const gptResponse = await openai.Completion.create({
    engine: 'text-davinci-002',
    prompt: prompt,
    max_tokens: 60
  });
}

解析に基づいてデータベースを更新する

ChatGPTがコメントを解析した後、解析に基づいてデータベースを更新できます。これを行うには、ChatGPTからの解析結果を受け取り、データベースの対応するコメントを更新するAPIを作成します。このAPIでは、UPDATE SQLコマンドを使用してデータベースのコメントを更新します。

const shouldReply = gptResponse.choices[0].text.trim();
if (shouldReply === 'Yes') {
  const updateQuery = 'UPDATE comments SET should_reply = 1 WHERE id = ?';
  await connection.execute(updateQuery, [comment.id]);
}

AIでデータベースを可視化する

ChatGPTはデータの解析に優れていますが、データベースを可視化したい場合はどうでしょうか？その場合、より高度な探索的データ分析（EDA）とAIパワードデータ可視化のための別のツール、RATHを試してみることができます。

ステップ1. データベースをRATHに接続する

以下の手順を使用して、データベースをRATHに接続できます。

ステップ2. データを簡単に探索する

データ分析を始める前に、データを準備するのが最善の方法です。RATHには、次のような様々な機能が備わっています：

Data Sourceタブでデータの概要を表示します。
データプロファイリング (opens in a new tab)
データ変換 (opens in a new tab)
NLPパワーを活用したテキストパターン抽出 (opens in a new tab)

次のデモビデオでは、データ統計を簡単に把握する方法を示しています：

ステップ3. ドラッグ＆ドロップでチャートを作成する

従来のBIのバックグラウンドを持つユーザー向けに、RATHにはManual Explorationという、Tableauのような使いやすい機能があります。変数を棚にドラッグ＆ドロップして、高度にカスタマイズ可能なチャート (opens in a new tab)を作成できます。次のデモビデオでは、「登録ユーザーと一時ユーザーの季節性の関係を探索する」という例を示しています。

ステップ4. データインサイトを可視化する

複雑なデータソースから潜在的なパターンやトレンドを見つけることは非常に難しい場合があります。その問題を解決するために、データペインター (opens in a new tab)機能があります。複雑な探索的データ分析プロセスを視覚的かつ簡単にするペイントツールを使用して、データをクリーニングしたり、モデル化したり、探索したりすることができます。

次のデモビデオでは、特定のデータセット内のトレンドの意味を見つけるプロセスを示しています：

RATHには、データ分析と可視化のための多くの機能があります。RATHのウェブサイト (opens in a new tab)で試してみてください！

(opens in a new tab)

📚

結論

これらの手順に従うことで、ChatGPTをデータベースと効果的に統合し、データ処理を自動化して強化することができます。特に動画に多くのコメントが寄せられるコンテンツクリエイターにとっては非常に役立ちます。AIの力を活用することで、重要なコメントを見逃すことなく、スパムを効果的に処理することができます。

忘れないでください、AIとデータベースの可能性は無限です。ユーザーインターフェースを作成してデータと対話することや、プロセスを自動化するためにクロンジョブを設定することなど、さまざまなことがAIとデータベースを活用することで実現できます。

よくある質問

1. ChatGPTはコメントをどのように解析するのですか？

ChatGPTは、コメントに対して返信をするべきかどうかを尋ねるプロンプトを使用してコメントを解析します。プロンプトの構造は次のようになっています："This is a comment: [コメント]。Should I reply?" ChatGPTはコメントを解析し、返信するべきかどうかを示す「Yes」または「No」の応答を提供します。

2. 解析に基づいてデータベースはどのように更新されますか？

解析に基づいてデータベースを更新するには、対応するコメントのshould_replyフィールドを1に設定します。ChatGPTがコメントに返信すべきと提案した場合にこのフィールドを設定します。

3. このプロセスは自動化できますか？

はい、このプロセスはクロンジョブを設定して定期的にコメントをデータベースから取得し、ChatGPTに送信して解析し、解析に基づいてデータベースを更新することで自動化することができます。