Morphでは、LLMのAPIを活用したチャットアプリを簡単に作成して、チームに共有することができます。

このチュートリアルでは、MorphのLLMコンポーネントとOpenAIのAPIを使用して、チャットアプリを作成します。

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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 />コンポーネントを使用して、LLMのAPIを活用したチャットアプリを作成します。 Python関数でLLMを用いたチャットアプリのロジックを実装し、create_chunk関数を使用して、チャットのログをストリームで返することで、自動的に<LLM />がストリーミングの結果を表示します。

OpenAIのSDKを使用して、ユーザーからの質問に回答するロジックを実装します。 <LLM />コンポーネントのpostData属性に指定された関数はpromptとthread_idを引数として受け取ります。

  • prompt: ユーザーから入力されたプロンプト
  • thread_id: チャットスレッドのID。新しいスレッドが開かれると新しいIDが発行されます。
import os
import morph
from morph import MorphGlobalContext
from morph_lib.stream import create_chunk
from openai import OpenAI

@morph.func
def llm_chat_app(context: MorphGlobalContext):
    client = OpenAI(api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"))
    prompt = context.vars["prompt"]
    # thread_id can be used to identify the chat thread
    thread_id = context.vars["thread_id"]

    # chat
    messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4o",
        messages=messages,
        stream=True,
    )

    for chunk in response:
        yield create_chunk(chunk.choices[0].delta.content)
Plotlyを用いた高度なダッシュボードアプリ構築コード生成・実行を行うAIアプリを作成する