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プロンプトからコードベースへ：GPT Engineeerのパワー

GPT Engineeer: 生成事前トレーニングTransformerを使用したアプリケーションの構築

Akira Sakamoto
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Akira Sakamoto

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人工知能とコード生成の領域で、GPT Engineeerはアプリケーション構築の方法を革新する強力なツールとして注目されています。オープンソースのGPT Engineerは、生成型AIとニューラルネットワークモデルの力を活用して、単純なテキストのプロンプトに基づいて堅牢なアプリケーションを作成します。この記事は、GPT Engineeerの理解、適応、拡張に関する包括的なガイドとなるでしょう。

GPT Engineeerはただの別のAIツールではありません。これはゲームチェンジャーです。生成事前トレーニングTransformer（GPT）の力を利用して、学習、適応、成長ができるアプリケーションを作成することに関わります。経験豊富な開発者であろうとAIベースのコード生成の世界に足を踏み入れる初心者であろうと、GPT Engineeerは効率的かつ適応性のあるアプリケーションの構築に対するユニークなアプローチを提供します。

GPT Engineeerとは何か？なぜ人気なのか？

GPT Engineeerは、GPT（生成事前トレーニングTransformer）の力を利用してコードを生成するツールです。しかし、これはどういう意味でしょうか？要するに、GPTは、機械学習を用いて人間らしいテキストを生成するタイプのニューラルネットワークモデルです。GPT Engineeerの文脈では、テキストのプロンプトに基づいてコードを生成するためにこの技術を応用しているという意味です。

GPT Engineeerとは何か

生成事前トレーニングTransformerは自然言語処理で使用されるモデルアーキテクチャの一種です。これらは文脈に即した文法的に正しいテキストを生成するために設計されています。GPT Engineeerの場合、これらのモデルはコード生成を行うようにトレーニングされており、一連の命令やプロンプトに基づいて完全なアプリケーションを構築することが可能です。

GPT Engineeerは、所望のスタイルや形式でコードを生成するようにツールを導くことで、このコンセプトを更に発展させています。これは、様々なコーディングプロジェクトに対して高い適応性を持つツールであります。

GPT Engineeerの早期セットアップ方法

GPT Engineeerのダウンロードとインストール

GPT Engineeerを始めるには、以下の手順に従って、お好みのオペレーティングシステムにダウンロード、インストール、セットアップを行ってください。

  1. GPT Engineeerのダウンロード

    • GPT Engineeerをローカル環境にクローンできます。ターミナルまたはコマンドプロンプトを開き、次のコマンドを実行してGPT Engineeerリポジトリをクローンします：

      git clone https://github.com/AntonOsika/gpt-engineer.git

    • または、公式のGitHubページからGPT Engineeerを直接ダウンロードすることもできます。Codeをクリックし、Download Zipを選択します。

    GPT Engineeerのダウンロード

  2. Python環境のセットアップ

    • GPT EngineeerはPythonを実行するために必要です。Pythonがインストールされていない場合は、公式のPythonウェブサイト（python.org (opens in a new tab)）にアクセスし、使用しているオペレーティングシステムに互換性のある最新のバージョンをダウンロードしてください。Pythonがコンピュータにインストールされるように提供されているインストール手順に従ってインストールしてください。次のコマンドを実行してください：
    cd gpt-engineer
pip install -e .

    バーチャル環境を使用している場合は、この方法を考慮してください：

    make install && source venv/bin/activate

  3. GPT Engineeerのセットアップ

    • 依存関係がインストールされたら、次のコマンドを実行してGPT Engineeerのセットアップを行います：

      python setup.py develop

      このコマンドにより、GPT Engineeerが開発パッケージとしてシステムにインストールされます。

  4. インストールの確認

    • GPT Engineeerが正しくインストールされたかどうかを確認するには、次のコマンドを実行してください：

      gpt-engineer --help

      インストールが成功している場合、利用可能なコマンドとオプションのヘルプメッセージが表示されるはずです。

GPT Engineerのインストール

これらの手順を完了すると、GPT Engineeerがインストールされてシステムで使用可能になります。

VSCodeでGPT Engineeerプロジェクトを実行する

VSCodeでGPT Engineeerプロジェクトを実行するには、以下の追加手順に従ってください：

  1. 特定のディレクトリをVS Codeで開く

    • 好みのコードエディタ、たとえばVisual Studio Code（VS Code）でGPT-Engineerディレクトリを開きます。

  2. プロジェクトの定義

    • GPT-Engineerディレクトリ内にある「example」ディレクトリを見つけ、メインのプロンプトファイルを開きます。ここで、GPT Engineeerに生成して欲しいプロジェクトの種類を詳細に記述します。コード生成のための詳細やプロンプトを提供するなど、できるだけ具体的になることができます。

  3. OpenAI APIキーを取得

    • OpenAIのアカウントにサインアップし、APIキーを作成してください。
  • ターミナルまたはコマンドプロンプトで、次のコマンドを入力してAPIキーを環境変数として設定します： 
    export OPENAI_API_KEY=your_api_key
  1. メインファイルを実行する
    • ターミナルまたはコマンドプロンプトで、GPT-Engineerディレクトリに移動します。
    • メインファイルを実行するには、次のコマンドを実行し、メインプロンプトを含むフォルダを指定します： 
      python main.py example
    • 注意：「example」を、メインプロンプトファイルが含まれるフォルダの名前に置き換えてください。

メインファイルを実行した後、GPT Engineerは、不明確な領域や追加の詳細を提供するように要求します。必要な情報を提供できます。GPT Engineerは、プロンプトと仕様に基づいてコードを生成し始めます。

GPT Engineerを使用したアプリケーションのビルド

GPT Engineerは、テキストプロンプトに基づいてコードを生成するというシンプルで強力な原則に基づいて動作します。これは、テキストプロンプトを提供することで、ツールに特定のタイプのコードを生成するように指示できることを意味します。たとえば、特定のタスクのためにGPT EngineerにPythonの関数を生成させたい場合は、関数を説明するプロンプトを提供し、GPT Engineerが対応するコードを生成します。

GPT Engineerの最もエキサイティングな機能の1つは、完全なアプリケーションのビルド能力です。これは、完全なコードベースの生成能力によって実現されています。GPT Engineerを使用すると、アプリケーションの機能を説明する一連のプロンプトを提供することで、完全なアプリケーションを構築することができます。

GPT Engineerを使用したHello World JavaScriptの作成

GPT Engineerは、JavaScriptでコードを生成する機能を提供し、コード生成タスクを自動化する便利な方法を提供します。以下の手順に従って、JavaScriptプロジェクトでGPT Engineerを容易に活用することができます。

ステップ1：GPT Engineerパッケージのインストール

JavaScriptプロジェクトにGPT Engineerパッケージをインストールして開始します。npmやyarnなどの好きなパッケージマネージャを使用して、プロジェクトディレクトリで次のコマンドを実行します：

npm install gpt-engineer

このコマンドにより、GPT Engineerパッケージとその依存関係がダウンロードおよびインストールされます。

ステップ2：新しいJavaScriptプロジェクトの作成とGPT Engineerのインポート

必要なディレクトリで新しいJavaScriptプロジェクトを準備します。これは、単純なJavaScriptファイルまたはNode.js、React、Vue.jsなどのフレームワークを使用した大規模なプロジェクトである場合もあります。次のステップに進む前に、基本的なプロジェクトの構造が整っていることを確認してください。

JavaScriptプロジェクトファイルで、適切なインポート文を使用してGPT Engineerパッケージをインポートします：

const gptEngineer = require("gpt-engineer");

これにより、プロジェクト内でGPT Engineerが提供する機能にアクセスできるようになります。

ステップ3：テキストプロンプトの作成とコードの生成

生成したいコードを説明するテキストプロンプトを定義します。たとえば、次のプロンプトを使用して、コンソールに「Hello, world!」を出力するJavaScript関数を生成できます：

const prompt = "Write a function that prints 'Hello, world!' to the console.";

プロンプトに基づいてコードを生成するために、GPT Engineerオブジェクト上のgenerateCode関数を呼び出します：

const code = gptEngineer.generateCode(prompt);

generateCode関数は、生成されたJavaScriptコードを含む文字列を返します。

これで、生成されたコードをプロジェクト内で利用することができます。たとえば、生成されたコードをコンソールにログ出力できます：

console.log(code);

これにより、実行時に「Hello, world!」を出力するJavaScriptコードが出力されます。

GPT Engineerを使用したWebスクレイピングアプリケーションのビルド

例えば、Webスクレイピングアプリケーションを作成したい場合、スクレイピングするウェブサイトの説明、抽出するデータ、および抽出データの保存方法に関するプロンプトを提供することができます。GPT Engineerは、スクレイピング、データの抽出、およびデータの保存に必要な関数を含むアプリケーションの完全なコードベースを生成します。

GPT-Engineerのサンプルプロンプト：

"ニュースウェブサイトから最新のニュース記事を抽出するWebスクレイピングアプリケーションを構築してください。抽出したデータをCSVファイルに保存します。"

GPT Engineerによって生成されたコード：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv
 
def scrape_news(url):
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    news_articles = soup.find_all('div', class_='news-article')
    data = []
    for article in news_articles:
        title = article.find('h2').text
        link = article.find('a')['href']
        data.append([title, link])
    return data
 
def save_to_csv(data, filename):
    with open(filename, 'w', newline='') as file:
        writer = csv.writer(file)
        writer.writerows(data)
 
news_data = scrape_news('https://newswebsite.com')
save_to_csv(news_data, 'news_data.csv')

GPT Engineerのこの機能により、経験豊富な開発者と初心者の両方にとって、さまざまな可能性が開かれます。初心者にとっては、コーディングプロジェクトを始めるための簡単な方法を提供します。経験豊富な開発者にとっては、アプリケーションのプロトタイプ作成やアイデアのテストを迅速かつ効率的に行う方法を提供します。

既存のワークフローにGPT Engineerを統合する

GPT Engineerはコード生成ツールだけでなく、ニーズに合わせて適応および拡張できるプラットフォームです。コード生成プロセスをカスタマイズしたり、GPT Engineerを他のツールと統合したりする場合でも、GPT Engineerのオープンソース性によって可能になります。

既存の開発ワークフローとGPT Engineerを統合することで、コーディングの生産性を向上させることができます。GPT Engineerを最大限に活用するためのいくつかのヒントを紹介します：

  • ボイラープレートコードにGPT Engineerを使用する： 新しいプロジェクトを開始する際に、GPT Engineerを使用して共通のタスクのためのボイラープレートコードを生成することができます。たとえば、GPT Engineerを使用してWebアプリケーションやAPIエンドポイントの基本構造を生成できます。

  • 生成されたコードをカスタマイズする：GPTエンジニアは、好みに基づいてコード生成プロセスをガイドすることができます。さまざまなプロンプトを試して、生成されたコードを調整して、好みのコーディングスタイルとプロジェクトの要件に合わせることができます。

  • GPTエンジニアをバージョン管理と統合する：GPTエンジニアをGitなどのバージョン管理システムと統合して、生成されたコードの変更履歴を追跡することができます。これにより透明性が確保され、プロジェクトで作業している他の開発者とのコラボレーションが可能になります。

GPTエンジニアを開発ワークフローに組み込むことで、コーディングプロセスを効率化し、貴重な時間を節約することができます。

GPTエンジニアのサンプルプロンプト：

"タイトル、コンテンツ、著者、および公開日を持つブログ投稿用のDjangoモデルを生成してください。"

GPTエンジニアによって生成されたコード；

from django.db import models

class BlogPost(models.Model):
    title = models.CharField(max_length=200)
    content = models.TextField()
    author = models.CharField(max_length=100)
    publication_date = models.DateTimeField(auto_now_add=True)

この例では、GPTエンジニアによってブログ投稿用のDjangoモデルが生成される様子が示されています。生成されたコードには、タイトル、コンテンツ、著者、公開日など、ブログ投稿に必要なすべてのフィールドが含まれています。これは時間の節約だけでなく、コードが正しく構造化および整形されていることも保証します。

GPT Engineeer vs Auto GPT の比較

GPTエンジニアは強力なツールですが、市場には他の類似のプラットフォームやツールが存在することを知っておくことが重要です。例えば：

  • Autogpt：コード生成にも生成AIを使用するツール。
  • Private GPT：GPTモデルを使用するためのプライバシーを提供するAIエージェント。
  • Babyagi：その名の通り、自律型AIエージェントの「初歩の一歩」を目指したもの。

GPTエンジニアとAutoGPTを比較すると、GPTエンジニアとAutogptの間には重要な違いがあります。テキストプロンプトを使用してコードを生成するという点では両方のツールが似ていますが、GPTエンジニアは生成されたコードに対してより柔軟性と制御を提供します。これにより、GPTエンジニアは複雑なコーディングプロジェクトに特に適した適応性の高いツールとなっています。

特徴GPTエンジニアAutoGPT
コード生成✔️✔️
テキストプロンプト✔️✔️
柔軟性✔️❌
制御✔️❌
適応性✔️❌
複雑なプロジェクト✔️❌

私たちは安全にGPTエンジニアは以前のAutoGPTなどの自律型エージェントの世代と比べて大きな進歩であり、プログラマーを置き換える完全自律型のコーディングAGIに一歩近づいていると結論付けることができます。

GPTエンジニア：オープンソースコミュニティとチュートリアル

GPTエンジニアを取り巻くコミュニティは成長しており、多くの開発者がRedditなどのプラットフォームで自分の経験やコードの例を共有しています。これらの議論は、GPTエンジニアの実践的な応用に関する貴重な知見を提供し、初心者から経験豊富な開発者までのための素晴らしいリソースとなります。

GPTエンジニアのGitHubコミュニティはこちら (opens in a new tab)で確認できます。

また、GPTエンジニアを始めるための数多くのチュートリアルやリソースがオンラインで利用可能です。これには、GPTエンジニアのインストール方法のステップバイステップガイド、さまざまなコーディングタスクにGPTエンジニアを使用する方法のチュートリアル、GPTエンジニアの使用方法を視覚的に解説したYouTubeの動画などが含まれます。

結論

まとめると、GPTエンジニアはAIに基づいたコード生成の強力なツールです。経験豊富な開発者や初心者に関わらず、GPTエンジニアは効率的かつ適応性の高いアプリケーションの構築に独自のアプローチを提供します。テキストプロンプトに基づいてコードを生成する能力により、GPTエンジニアは様々なコーディングタスクの可能性を広げることができます。

よくある質問

1. GPTエンジニアとは何ですか？

GPTエンジニアは、プロンプトに基づいてコードベース全体を生成するオープンソースのAIツールです。

2. GPTエンジニアはどのように動作しますか？

GPTエンジニアを使用するには、構築したいものを指定し、AIに明確化を求めます。GPTエンジニアは、適応性の高さと拡張性を重視して設計されています。

3. GPTエンジニアをダウンロードできますか？

はい、GPTエンジニアはSourceForgeから無料でダウンロードできます。

4. GPTエンジニアはどのプログラミング言語をサポートしていますか？

GPTエンジニアはJavaScriptをサポートしており、さらなるカスタマイズと適応のためにGitHubで利用できます。

5. GPTエンジニアで何を構築できますか？

GPTエンジニアを使用すると、単一のプロンプトで完全なアプリケーションを構築することができます。Webスクレイピング、ウェブサイトの構築など、さまざまなアプリケーションのためのコードを生成することができます。

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