【驚愕】Gemini APIを使って会話履歴管理チャットボットを作成！実践ステップ完全ガイド

生成AIやGemini APIを活用して、独自のチャットボットを作りたいと思ったことはありませんか？もしそうなら、あなたは最先端のAI技術を活用したプロジェクトに取り組む準備ができています。本記事では、Googleの高性能な生成AI「Gemini API」を使い、会話履歴を管理するチャットボットを作成するための実践的なステップをご紹介します。

AIの世界は日々進化しており、特に「生成AI」はその最前線を駆け抜けています。この記事では、プログラミング初心者でもわかりやすいように、必要な技術とステップを丁寧に解説します。難しく感じるかもしれませんが、この記事を参考にすることで、あなたも確実にAIチャットボットを動かすことができます！

Gemini APIとは？生成AIの基礎を理解しよう
1. Gemini APIの特徴と利用方法
Gemini APIを使ったチャットボットの作成ステップ
1. 必要な準備と環境構築
2. 実際にコードを書く
会話履歴管理と機能の追加
1. 会話履歴の保存と活用方法
Gemini API 会話履歴に関する疑問解決
まとめ

Gemini APIとは？生成AIの基礎を理解しよう

AIのイメージ

まず、Gemini APIを理解することが大切です。GeminiはGoogleが開発した生成AIの一種で、膨大なデータから学び、人間のような自然な応答を生成する能力を持っています。このAPIを使うことで、あなたのアプリケーションやシステムがAIと対話する能力を得られます。

Gemini APIの特徴と利用方法

Gemini APIは、以下の特徴を持っています

ここがポイント！

高精度な自然言語処理人間のように自然な言葉で会話を行うことができます。
多用途に対応テキスト生成や質問応答、会話履歴の管理が可能です。
API連携が簡単Pythonなどのプログラミング言語から簡単に操作できます。

Gemini APIを使ったチャットボットの作成ステップ

次に、実際にGemini APIを使ってチャットボットを作成する手順を解説します。このプロセスを順を追って学べば、誰でも自分だけのチャットボットを作成することができます。

必要な準備と環境構築

まず最初に、必要な開発環境を整えます。以下のステップを実行してください。

Python環境の準備Pythonがインストールされていない場合は、インストールします。また、仮想環境を作成してプロジェクトを管理すると便利です。
Gemini APIライブラリのインストールPythonのパッケージインストーラー「pip」を使って、Gemini API用のライブラリをインストールします。
APIキーの取得Google AI StudioでAPIキーを生成し、安全な場所に保存します。このAPIキーは、Gemini APIにアクセスするための重要な情報です。

実際にコードを書く

環境が整ったら、次にコードを記述します。Pythonのコードを使って、Gemini APIにリクエストを送り、応答を受け取るプログラムを作ります。最も基本的な部分だけでも、十分に動作するチャットボットを作成することができます。

python

import openai
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"
def chat_with_ai(prompt):

    response = openai.Completion.create(

      model="gpt-4",  # またはGemini APIのモデルを使用

      prompt=prompt,

      max_tokens=100

    )

    return response.choices[0].text.strip()

while True: user_input = input("あなた: ") if user_input.lower() == "終了": break print("AI: " + chat_with_ai(user_input))

会話履歴管理と機能の追加

チャットボットが動作した後、次に取り組むべきは「会話履歴の管理」です。会話履歴を保持することで、ユーザーとの対話を記録し、より自然で継続的な会話を実現できます。

会話履歴の保存と活用方法

会話履歴を保存することで、次回以降の会話をよりスムーズに進めることができます。例えば、ユーザーが以前に尋ねた質問やリクエストをAIが覚えていると、無駄なやり取りが減り、より効率的な対話が可能になります。

会話履歴を保存するには、簡単なデータベース（例SQLite）を使用すると便利です。以下のように会話履歴を保存するコードを追加できます。

python

import sqlite3
# SQLiteデータベースを使用

conn = sqlite3.connect('chat_history.db')

cursor = conn.cursor()
# 会話履歴を保存するテーブルを作成

cursor.execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS history (user_input TEXT, ai_response TEXT)")
def save_conversation(user_input, ai_response):

    cursor.execute("INSERT INTO history (user_input, ai_response) VALUES (?, ?)", (user_input, ai_response))

    conn.commit()

# 会話を保存 save_conversation(user_input, ai_response)

このコードを使って、会話が終了するたびに履歴が保存され、次回の対話に役立てることができます。