キャンバスアプリからPower Automate経由でChatGPT（OpenAIのAPI）を呼び出してみたので、その結果をメモ。
今回使用するAPI
今回使用するAPIは「Create chat completion」。
API Keyの取得
APIの実行にはAPIKeyが必要なので、OpenAIのサイトから取得する。
Power Automateの作成
今回はカスタムコネクタを使用せずに、Power Automate経由でChatGPTを呼んでみる。
Power AutomateのトリガーはV2を選んで、
APIのReference通り、こんな感じでHTTPリクエストを呼び出す
{
"model": "gpt-4o-mini",
"messages": [
{
"role": "system",
"content": "You are a helpful assistant."
},
{
"role": "user",
"content": "@{triggerBody()['text']}"
}
]
}
⚠️ 注意：APIキーの取り扱いについて
この記事ではテスト用にAPIキーをフローに直接入力していますが、本番環境や組織で共有する場合は、必ず「環境変数」や「Azure Key Vault」を使用してください。
生のキーをフローに書くと、セキュリティリスクになります。
この記事ではテスト用にAPIキーをフローに直接入力していますが、本番環境や組織で共有する場合は、必ず「環境変数」や「Azure Key Vault」を使用してください。
生のキーをフローに書くと、セキュリティリスクになります。
実際に呼び出してみると、
こんな感じで返答が返ってくるので、
JSONの解析に本文を、
スキーマにさっきの戻り値を入れてあげる。
解析したJSONの中身のGPTからのメッセージをApps側に返してあげる。
※function Callingを使用していないので、choicesの最初のレコードがそのまま返答になる。
※function Callingを使用していないので、choicesの最初のレコードがそのまま返答になる。
first(body('JSON_の解析')?['choices'])?['message']?['content']
これでPower Automateは作成完了！
Power Appsからの呼び出し
作成したフローをAppsから呼び出してみる。
フローを追加して、
フローからの戻り値を変数に入れて、
ラベルに表示する。
動かしてみるとこんな感じ！
今回はOpenAIを呼び出したけど、Azure OpenAIも同じように呼び出すことは可能。
次回は画像生成を呼び出してみる。
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