概要
本プログラムは、OpenAIのAPIライブラリ（ChatGPT）を基盤とした翻訳ツールです。
主にテキスト翻訳とメール作成補助の2つの機能を提供します。（私が日常的にGPTにお願いしている部分を具現化したものです。）
利用者層の拡大を考慮し、翻訳出力対応言語を日本語から中日英の3言語に拡張しました。
APIキーの取得方法
OpenAIのAPIキーを取得するには、以下の手順を実施してください：
- OpenAIプラットフォームにアクセスし、自分専用のAPIキーを取得します。
- 取得したAPIキーを以下のいずれかの方法で設定してください：
- Pythonファイル内で直接入力する。
- システム環境変数に、名前を
OPENAI_API_KEY、値を取得したAPIキーに設定する。
注意：
環境変数を設定後、Pythonファイルが正常に認識するようPCの再起動が必要な場合があります。
また、環境変数は「ユーザー変数」ではなく「システム変数」として設定することを推奨します。
問題点
OpenAI APIの利用には以下の課題があります：
- 費用が発生すること
料金は高額ではないものの、利用にあたって課金登録やAPIキーの取得、環境変数設定といった手順を踏む必要があり、やや手間がかかります。
試行内容
- 他の大規模言語モデル（LLM）の利用検討
OpenAI以外の選択肢も存在しますが、現時点ではOpenAIが最も安定しており、幅広い言語をサポートしています。他社がサービスを拡張し、性能やデプロイ方法が簡便になるまでは、OpenAIが最有力と言えます。
- オフライン大規模言語モデルの導入試行
APIキーの課金問題を避けるため、Chat-GPT Neoなどのオフラインモデルをローカルでデプロイする試みを行いました。しかし、以下の理由から成功には至りませんでした：
- モデルの更新が行われておらず、誤りが多い可能性。
- オフラインデプロイには大量のストレージが必要。
- モデルの応答速度がPC性能に依存するため、ノートPCでは応答時間が3分以上かかり、消費電力も高い。
- FREE-CHATGPT-APIの利用試行
GitHub上で提供されている無料のChatGPT APIを試しました。このサービスは、1日あたり200回の無料リクエストをサポートしていますが、以下の問題がありました：
- Python内でAPI URLを設定し、プロキシを通じてアクセスする必要がある。
- 入力が英語に限定されており、日本語や中国語の問い合わせができない。
これらの理由から、今回のプロジェクトには適さないと判断しました。