AI安倍晋三チャットボット

テキストを渡すと安倍晋三風のテキストを返すウェブAPI(CloudRun用)

trainingDataフォルダは展開してルートディレクトリに配置。

Request

// curl
curl -X POST -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" -d '{"data":"あなたは安倍晋三ですか"}' https://webapi-test-omc3n2et7a-an.a.run.app

// axios
const res = await axios.post(
  'https://webapi-test-omc3n2et7a-an.a.run.app',
  {
    'data': 'あなたは安倍晋三ですか'
  },
  {
    headers: {
      "Content-Type" : "application/json; charset=utf-8"
    }
  }
)
const { origin, romaji, question } = res.data

Response

{
  "origin": "これは、今まで申し上げているとおりでありまして、私は内閣総理大臣であると同時に自由民主党の総裁であります。",
  "question": "あなたは安倍晋三ですか",
  "romaji": "k o r e w a pau i m a m a d e m o o sh i a g e t e i r u t o o r i d e a r i m a sh I t e pau w a t a sh i w a n a i k a k U s o o r i d a i j i N d e a r u t o d o o j i n i j i y u u m i N sh U t o o n o s o o s a i d e a r i m a s U"
}

ローカルでのテスト手順

Requirements

• Python3
• CMake
• pip

Install

pip install -r requirements.txt

Run

python -c "import test; test.hello()"

Commands

パッケージの書き出し

pip freeze > requirements.txt

Cloud Runにデプロイ

コマンド実行後、GCPコンソール上で新しいリビジョンの編集とデプロイをする

hey-abeはGCPのプロジェクト名

参考：【GCP初心者向け】Cloud Runでサーバーレスな超簡易Web APIを無料で作る

gcloud builds submit --tag gcr.io/hey-abe/hello-api --project hey-abe

アップロードされるファイルの確認

gcloud meta list-files-for-upload