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import os |
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import gradio as gr |
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import openai |
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class OpenAIUtils: |
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@classmethod |
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def use_openai_chatgpt_base(cls, prompt): |
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""" |
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Use OpenAI's GPT-3 model, Davinci, to generate text based on the given prompt |
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""" |
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openai.api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY') |
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print("prompt") |
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try: |
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res = openai.ChatCompletion.create( |
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model="gpt-4", |
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messages=[ |
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{"role": "system", "content": "あなたは戦略コンサルタントです。文字数は1000文字に収めること"}, |
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{"role": "user", "content": f"{prompt}"}, |
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] |
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) |
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string = res.choices[0]['message']['content'] |
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except openai.error.InvalidRequestError as e: |
|
print(f"Error: {e}") |
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return None |
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return string |
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@classmethod |
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def use_openai_davinci_base(cls, prompt): |
|
""" |
|
Use OpenAI's GPT-3 model, Davinci, to generate text based on the given prompt |
|
""" |
|
openai.api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY') |
|
try: |
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res = openai.Completion.create( |
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model="text-davinci-003", |
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prompt=prompt, |
|
max_tokens=1024, |
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temperature=0.5 |
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) |
|
string = res.choices[0].text |
|
except openai.error.InvalidRequestError as e: |
|
print(f"Error: {e}") |
|
return None |
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return string |
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class CalqOffer: |
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@classmethod |
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def generate_reply_mail_prompt(cls, offer): |
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prompt = f""" |
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{offer}の戦略について、 |
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[前提条件] |
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5W1Hで整理（箇条書き） |
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[施策立案]（3つ、箇条書き） |
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[優先度付け] |
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売上、コスト、実現可能性、実現までの期間の4つの軸で5段階評価（表形式） |
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* 「5段階評価」と書いておく |
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[根拠] |
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最上位の施策に関して、数字を推定しながら売上のフェルミ推定を行ってください。 |
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・結論ファースト、端的に数字のみ |
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・根拠となるロジックツリーを図示して数字も記載すること |
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・必要に応じて大学レベルの数式を用いて良い。（小学生でもわかるように補足すること） |
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[計画立案] |
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最上位の施策において売上とコストの軸で1年ごとに3年分計画立案 (億円単位、表形式) |
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*単位は億円です。と書いておく |
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""" |
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return OpenAIUtils.use_openai_chatgpt_base(prompt) |
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def post_process_mail_reply(offer_reply): |
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remove_list = ["（箇条書き）"] |
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for item in remove_list: |
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offer_reply = offer_reply.replace(item, "") |
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offer_reply = offer_reply.replace("（3つ提案して）", "（3つ）") |
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return offer_reply |
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def greet(offer): |
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offer_reply = CalqOffer.generate_reply_mail_prompt(offer) |
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offer_reply = CalqOffer.post_process_mail_reply(offer_reply) |
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return offer_reply |
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input_offer = gr.Textbox(label="解決したい事業課題を書いてください（例：タクシー配車アプリの今後）") |
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output_offer = gr.Textbox(label="戦略提案文章(最大1分ほどお待ちください)") |
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description=""" |
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""" |
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|
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article = """ |
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""" |
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iface = gr.Interface( |
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fn=greet, |
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inputs=[input_offer], |
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outputs=[output_offer], |
|
title="", |
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description=description, |
|
article=article |
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) |
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iface.launch() |
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