from chatgpt_api import get_chatgpt_response import pandas as pd import re import tempfile import os from translate import translate_text # プロンプトを作成 def make_prompt(df): rows = [] for index, row in df.iterrows(): theme_str = str(row["テーマ"]) if theme_str.lower() == 'nan': continue themes_list = theme_str.split(',') for theme in themes_list: new_prompt = "#条件\n"+ "・以下の「#サンプル」の形式で、"+row['レベル']+"レベルのリスニング問題を生成\n"+"・[問題1]から[問題"+str(row["問題数"])+"]まで必ず"+str(row["問題数"])+"問作成\n"+ "・「##リスニングスクリプト」から「##選択肢」まですべて出力\n"+ "・「##リスニングスクリプト」は"+row['スクリプトパターン']+"\n"+"・問題の難易度、word数は「##リスニングスクリプト」と同等レベル\n"+"・Questionがある場合は、「##リスニングスクリプト」の表現を真似しすぎず、what,why,how,when,whereなど、多様な角度から問う\n"+"・各問題は、[問題1][問題2]という形式で始める\n"+"・ただし、スクリプトの内容は、"+theme+"に関するスクリプト\n"+"・[問題1]から[問題"+str(row["問題数"])+"]までの誤答選択肢はすべて異なる内容・異なるパターン \n \n"+"#サンプル\n"+row["サンプル"] rows.append({ "ステージ":row["ステージ"], "レベル":row["レベル"], "選択肢読み上げ有無":row["選択肢読み上げ有無"], "複製パターン":row["複製パターン"], "プロンプト":new_prompt }) result_df = pd.DataFrame(rows) return result_df # 問題の分割と展開 def expand_problems(df): temp_data = [] # テキスト全体を処理 for index, row in df.iterrows(): # 正規表現を用いて各問題を分割 problems = re.findall(r'\[(問題\d+)\](.*?)(?=\[問題\d+\]|$)', row['問題1'], re.DOTALL) # 各問題のIDとともに新たな行を追加 for num, text in problems: temp_data.append({ "ステージ": row["ステージ"], "レベル": row["レベル"], "選択肢読み上げ有無": row["選択肢読み上げ有無"], "複製パターン": row["複製パターン"], "問題1": text.strip() }) # 一時リストから新しいDataFrameを作成 return pd.DataFrame(temp_data) def create_choice_question(csv_file): # CSVファイルを読み込む df = pd.read_csv(csv_file.name) # プロンプトを作成する df_prompt = make_prompt(df) # 問題を生成する ## 問題1を生成する df_prompt["問題1"] = df_prompt["プロンプト"].apply(get_chatgpt_response) ## 問題1を展開する result_df = expand_problems(df_prompt) ## 問題2を生成する result_df["プロンプト2"] = result_df["複製パターン"]+"\n"+result_df["問題1"] result_df["問題2"] = result_df["プロンプト2"].apply(get_chatgpt_response) # 翻訳する result_df["翻訳_問題1"] = result_df["問題1"].apply(translate_text) result_df["翻訳_問題2"] = result_df["問題2"].apply(translate_text) # csvを書き出す with tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix='.csv') as tmp: # cp932で保存、エラーは無視(置換しても良い) result_df.to_csv(tmp.name, index=False, encoding='cp932', errors='ignore') output_path = tmp.name # ファイル名を変更 new_path = os.path.join(os.path.dirname(output_path), "output.csv") os.rename(output_path, new_path) return new_path