【ITニュース解説】🚀 Building a Chatbot with Flask and GPT: A Practical Guide for Developers

この記事では、FlaskというPythonの軽量フレームワークと、GPTのような大規模言語モデル(LLM)を組み合わせて、手軽にチャットボットを作る方法を解説する。顧客サービスや作業効率化ツールなど、様々な分野でLLMを活用したチャットボットの需要は高まっているが、構築には複雑なインフラが必要となる場合がある。Flaskを使うことで、よりシンプルに、そして迅速にチャットボットを開発、実装できる。

まず、必要なツールと環境を準備する。Python 3.9以上、Flask、API呼び出し用のRequestsまたはHTTPX、そしてGPTのようなLLMのAPIエンドポイントが必要だ。フロントエンドを作成するために、基本的なHTMLとCSSの知識も必要になる。ここで重要なのは、どのLLMプロバイダ（OpenAI, Anthropicなど）のAPIでも利用できるように、APIに依存しない設計になっている点だ。

次に、プロジェクトの構造を理解する。プロジェクトは、chatbot-flask/というディレクトリをルートとして、以下のファイルとディレクトリで構成される。app.pyはFlaskのバックエンドのコード、templates/ディレクトリにはHTMLのテンプレートファイル（index.html）、static/ディレクトリにはCSSのスタイルシートファイル（style.css）、そしてrequirements.txtには必要なPythonパッケージが記述されている。

バックエンドのコード(app.py)を見てみよう。Flaskをインポートし、Flaskアプリケーションを初期化する。そして、LLMのAPIエンドポイントのURL(API_URL)を定義する。これは、利用するLLMプロバイダに合わせて変更する必要がある。@app.route("/")は、ルートURL(/)にアクセスがあった場合にindex()関数を実行することを意味する。index()関数は、index.htmlというHTMLファイルをレンダリングして、Webブラウザに表示する。@app.route("/chat", methods=["POST"])は、/chatというURLにPOSTメソッドでリクエストがあった場合にchat()関数を実行することを意味する。chat()関数は、ユーザーからのメッセージをリクエストから取得し、LLMのAPIに送信する。そして、LLMからの応答をJSON形式で返す。最後に、if __name__ == "__main__":という条件文は、このスクリプトが直接実行された場合に、Flaskアプリケーションを起動する。debug=Trueは、デバッグモードを有効にし、コードの変更が自動的に反映されるようにする。

フロントエンドのコード(index.html)は、HTMLでチャットボットのインターフェースを定義する。<input>要素でユーザーの入力を受け付け、<button>要素でメッセージを送信する。JavaScriptのsendMessage()関数は、/chatというURLにPOSTリクエストを送信し、ユーザーのメッセージをJSON形式で送信する。そして、LLMからの応答をJSON形式で受け取り、チャットボックスに表示する。

この記事で紹介されているのは、あくまでも出発点に過ぎない。このチャットボットをさらに発展させるために、様々な機能を追加できる。例えば、APIを保護するために認証機能を実装したり、会話の履歴を保持するために会話メモリを実装したり、複数のLLMプロバイダを切り替えられるようにしたりできる。また、Heroku, Render, Vercelのようなクラウドプラットフォームにデプロイすることも可能だ。

FlaskとLLMを組み合わせることで、開発者は迅速かつ容易に機能的なチャットボットを構築できる。この構成は、顧客サービスボット、生産性向上アシスタント、または社内AIヘルパーのプロトタイプ作成に最適だ。読者はこの記事のコードを試して、カスタマイズし、コミュニティと共有することで、さらに学びを深めることができる。