Morphでは、LLMを使用してコードを生成、実行をした結果を行うAIアプリを簡単に作成することができます。 このチュートリアルでは、ユーザーの入力に応じて自動でPythonコードを生成し可視化をした結果をリアルタイムで表示するアプリケーションを作成します。

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事前準備

OpenAIのAPIキーを事前にOpenAIのダッシュボードから取得して、.envファイルに保存してください。

.env
OPENAI_API_KEY=your_api_key

クラウド環境をお使いの場合は、“Data”タブから環境変数として設定してください。

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最終的な成果物

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チュートリアル

<LLM />コンポーネントのlayout="side-by-side"を指定することで、ユーザーの入力に応じてコードを生成し、その結果をリアルタイムで表示することができます。

さらにコード生成・実行の部分はPython関数の中でtext_to_plotly関数を使用することで可視化から、コードの実行結果までを実施しています。

text_to_plotly関数はユーザーからのプロンプトとDataFrameを引数として受け取ることで、ユーザーの要望に応じてPlotlyを活用してデータ分析をするコードを生成、実行までしてくれます。 また、<LLM />コンポーネントのside-by-sideのレイアウトでは、create_chunk関数の第二引数に渡されたHTMLをチャットUIの横に表示する機能があるため、それを活用してリアルタイム表示を実現しています。

import pandas as pd
import os
import morph
from morph import MorphGlobalContext
from morph_lib.stream import create_chunk
from morph_lib.ai.openai.code_generation import text_to_plotly

@morph.func
def text_to_plotly_app(context: MorphGlobalContext):
    data = pd.DataFrame({
        "city": [
            "Los Angeles", "San Francisco", "San Diego", "Sacramento",
            "Houston", "Dallas", "Austin", "San Antonio",
            "Miami", "Orlando", "Tampa", "Jacksonville",
            "New York", "Buffalo", "Rochester", "Syracuse",
            "Chicago", "Springfield", "Peoria", "Naperville"
        ],
        "state": [
            "California", "California", "California", "California",
            "Texas", "Texas", "Texas", "Texas",
            "Florida", "Florida", "Florida", "Florida",
            "New York", "New York", "New York", "New York",
            "Illinois", "Illinois", "Illinois", "Illinois"
        ],
        "population": [
            3980400, 883305, 1423851, 508529,
            2328000, 1343000, 964300, 1532200,
            470914, 285713, 399700, 903889,
            8399000, 256304, 206284, 142749,
            2716000, 116250, 112936, 147122
        ]
    })
    prompt = context.vars["prompt"]

    result = text_to_plotly(
        prompt=prompt,
        api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"),
        df=data,
        model="gpt-4o",
    )
    fig = result.content

    yield create_chunk(f"Here is python code generated.\n")
    yield create_chunk(f"```python\n{result.code}\n```\n", fig.to_html())
    return result
チャットアプリを作成するデプロイ手順