本日は、節目となる50日目として、より実践的かつ高度な内容に挑戦します。テーマは「ChatGPT API × Pythonでナレッジベース（社内FAQ・用語集・Q&Aマニュアルなど）を自動生成する仕組みの構築」です。
1. ナレッジベースの重要性と自動化の背景
従来、ナレッジベースの作成には、膨大な文書を読み取り、情報を抽出・整理し、Q&A形式で文書化するという作業が必要でした。そこで注目されているのが、NLP技術を活用した「自動構築」です。ChatGPT APIを活用すれば、柔軟かつ高精度にこれを実現できます。
2. 活用の全体像
- 問い合わせ履歴やマニュアルなどを収集
- Pythonで前処理
- ChatGPT APIでQ&A化
- Markdown/HTMLで整形
- WordPressなどCMSに登録
3. Pythonコード例（Q&A生成）
import openai
openai.api_key = "sk-あなたのAPIキー"
def convert_to_faq(text):
prompt = f\"\"\"
以下の文章をQ&A形式のナレッジベースに変換してください。
出力形式：
Q: 質問文
A: 回答文
文章：
{text}
\"\"\"
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
max_tokens=400,
temperature=0.3
)
return response['choices'][0]['message']['content'].strip()
4. 活用例と応用
- Slackのやり取りからFAQ生成
- 議事録から決定事項を抽出・要約
- トレーニング資料をステップ形式に再構成
- チャットボットの知識ベース作成
5. 再構成とメンテナンス
- CSVログを読み込み差分更新
- 文調の統一・重複の統合
- タグ分類・難易度分け
6. 入力データの整形
- 改行や空白の除去
- 「質問：」等の接頭辞追加
- 長文は4000トークン以下に分割7. まとめ
ナレッジベースの自動生成は、組織の情報資産を「活きた知識」として最大化するための鍵です。ChatGPT APIとPythonを活用することで、時間・人手の削減とともに、より正確で体系的なFAQ・マニュアルの作成が可能になります。
次のステップでは、PDFやOCRとの連携、AIチャットボットとの統合なども視野に入れて、より広い業務フローへの展開が可能です。
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