はじめに
OpenAIの新しいAPIを使用して、LlamaIndexを介して構造化データを生成する方法を紹介します。このガイドでは、ユーザーがPydanticオブジェクトを指定するだけで、簡単に構造化データを抽出できることを示します。
主に以下の設定を紹介します： - Albumオブジェクトへの抽出（複数のSongオブジェクトを含むことができます）
環境設定
まず、必要なライブラリをインストールしましょう。Google Colabで実行している場合は、以下のコマンドを実行してください。
# LlamaIndexとOpenAI関連のライブラリをインストール
%pip install llama-index-llms-openai
%pip install llama-index-program-openai
%pip install llama-index
from google.colab import userdata
import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = userdata.get('OPENAI_API_KEY')
`Album`オブジェクトへの抽出
基本的な実装（docstringなし）
まず、出力スキーマを定義します。
# 必要なライブラリをインポート
from pydantic import BaseModel
from typing import List
# Songクラスを定義
class Song(BaseModel):
title: str
length_seconds: int
# Albumクラスを定義
class Album(BaseModel):
name: str
artist: str
songs: List[Song]
次に、OpenAI Pydantic Programを定義します。
# OpenAIPydanticProgramをインポート
from llama_index.program.openai import OpenAIPydanticProgram
# プロンプトテンプレートを定義
prompt_template_str = """\
Generate an example album, with an artist and a list of songs. \
Using the movie {movie_name} as inspiration.\
"""
# OpenAIPydanticProgramを初期化
program = OpenAIPydanticProgram.from_defaults(
output_cls=Album,
prompt_template_str=prompt_template_str,
verbose=True
)
プログラムを実行して構造化出力を取得します。
# プログラムを実行
output = program(
movie_name="The Shining", description="Data model for an album."
)
# 結果を表示
print(output)
docstringを含む実装
モデルにdocstringを追加することで、より詳細な情報を提供できます。
# docstringを含むSongクラスを定義
class Song(BaseModel):
"""Data model for a song."""
title: str
length_seconds: int
# docstringを含むAlbumクラスを定義
class Album(BaseModel):
"""Data model for an album."""
name: str
artist: str
songs: List[Song]
OpenAI Pydantic Programの定義と実行は前述と同様です。
# プロンプトテンプレートを定義
prompt_template_str = """\
Generate an example album, with an artist and a list of songs. \
Using the movie {movie_name} as inspiration.\
"""
# OpenAIPydanticProgramを初期化
program = OpenAIPydanticProgram.from_defaults(
output_cls=Album,
prompt_template_str=prompt_template_str,
verbose=True
)
# プログラムを実行
output = program(movie_name="The Shining")
# 結果を表示
print(output)
部分的な中間Pydanticオブジェクトのストリーミング
完全なJSONが生成されるまで待つ代わりに、利用可能になった時点で中間的なPydanticオブジェクトをストリームすることができます。
# 必要なライブラリをインポート
from pydantic import BaseModel, Field
# CharacterInfoクラスを定義
class CharacterInfo(BaseModel):
"""Information about a character."""
character_name: str
name: str = Field(..., description="Name of the actor/actress")
hometown: str
# Charactersクラスを定義
class Characters(BaseModel):
"""List of characters."""
characters: list[CharacterInfo] = Field(default_factory=list)
# OpenAIPydanticProgramを初期化
from llama_index.program.openai import OpenAIPydanticProgram
prompt_template_str = "Information about 3 characters from the movie: {movie}"
program = OpenAIPydanticProgram.from_defaults(
output_cls=Characters,
prompt_template_str=prompt_template_str
)
# 部分的なオブジェクトをストリーミング
for partial_object in program.stream_partial_objects(movie="Harry Potter"):
print(partial_object)
`Album`のリスト抽出（並列関数呼び出し）
OpenAIの最新の並列関数呼び出し機能を使用して、単一のプロンプトから複数の構造化データを同時に抽出できます。
# OpenAIをインポート
from llama_index.llms.openai import OpenAI
# プロンプトテンプレートを定義
prompt_template_str = """\
Generate 4 albums about spring, summer, fall, and winter.
"""
# OpenAIPydanticProgramを初期化（並列関数呼び出しを有効化）
program = OpenAIPydanticProgram.from_defaults(
output_cls=Album,
llm=OpenAI(model="gpt-3.5-turbo-1106"),
prompt_template_str=prompt_template_str,
allow_multiple=True,
verbose=True,
)
# プログラムを実行
output = program()
# 結果を表示
print(output)
まとめ
このガイドでは、OpenAI Pydantic Programを使用して構造化データを生成する方法を詳しく紹介しました。単純なオブジェクトから再帰的な構造まで、さまざまなユースケースに対応できることがわかりました。この手法を活用することで、自然言語からの構造化データ抽出がより簡単かつ効率的になります。
OpenAI Pydantic Programは、データ抽出、情報整理、そして複雑な構造のモデリングに非常に有用なツールです。特に、並列関数呼び出しやストリーミング機能を使用することで、より柔軟で効率的なデータ生成が可能になります。
この技術を使用することで、以下のような利点があります：
- 構造化データの迅速な生成
- 複雑なデータモデルの簡単な定義と抽出
- リアルタイムでの部分的なデータ取得
- 並列処理による効率的なデータ生成
ぜひ、あなたのプロジェクトでOpenAI Pydantic Programを活用し、データ処理のワークフローを改善してみてください。
📒ノートブック
参考サイト
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