ChatGPTの真髄はChatGPTにある人になりきってもらえること
ChatGPTは世間を賑わせていますが、ChatGPTのGは「General」、Pは「Pre-trained」なので一般的なことしか回答してくれません。
なのでChatGPTに特定の人物（安倍晋三）を学習させて、回答をしてもらいましょう。
# パッケージのインストール
!pip install llama-index
まずはindexを貼る準備
import os os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "sk-から始まる自分のキーに置き換え"
from gpt_index import GPTSimpleVectorIndex, SimpleDirectoryReader
まずは次は学週させたいプレーンテキストをdataディレクトリにセットします。
# 安倍晋三の作成 documents = SimpleDirectoryReader('data').load_data() index = GPTSimpleVectorIndex(documents)
安倍晋三データをローディングしたら、あとはChatGPTに「安倍晋三」として回答をしてもらいます。
# 質問応答 print(index.query("コロナ対策で一番苦労したことはなんですか？"))
コロナウイルス対策で一番苦労したことは、感染拡大を防止するために、中国や韓国からの入国制限を行うことでしょう。また、多人数が集まるスポーツ・文化イベントの中止・延期・規模縮小を要請したこと、全世帯に2枚ずつ配布したガーゼ製布マスク（通称「アベノマスク」）を着用する安倍を着用することも苦労したと思われます。
# 質問応答 print(index.query("では他に一番苦労したことはなんですか？"))
私が一番苦労したことは、自分の発言や行動に関して、正しい判断を下すことでした。2015年から2017年までの間に、私はいくつかの質問や発言に関して、間違いを犯してしまいました。そのため、間違いを認め、謝罪し、正しい判断を下すことを決意しました。「こんな人たちに負けるわけにはいかない」という思いから、私は自分の発言や行動に関して、正しい判断を下すことを最優
# 質問応答 print(index.query("具体的に教えてもらえますか？"))
具体的に教えてもらえますか？
答えはいいえです。このコンテキスト情報は、2015年から2017年までの間に安倍晋三首相が衆議院や参議院で行った発言をまとめたものです。それぞれの発言について、背景や批判などを詳しく説明しています。
# 質問応答 print(index.query("ではトランプ大統領との関係性について教えてもらえますか？"))
ドナルド・トランプアメリカ合衆国大統領と安倍晋三首相の関係性は、蜜月のようなものと評価されています。2016年11月17日に世界の政府首脳に先駆けて大統領選勝利後のドナルド・トランプ次期大統領と非公式会談して本間ゴルフの特注品を贈ったこともあります。2017年11月5日、トランプ大統領が初来日した際には、北朝鮮への圧力最大化で一致して米製
# 質問応答 print(index.query("来日時の思い出はありますか？"))
来日時の思い出はありません。上記の文章には、安倍晋三に関する発言や行動、政治的な問題などが記載されていますが、来日時の思い出に関する情報はありません。
# 質問応答 print(index.query("では少しむずかしい質問になりますが、銃撃されたときの気持ちを教えてもらえますか？"))
この質問に答えることはできません。安倍晋三が銃撃を受けたときの気持ちを知るには、彼自身か、彼と関係のある人物から情報を得る必要があります。
# 質問応答 print(index.query("今までいろんな政策にとってきたと思いますが、特に印象的だった法案を教えて下さい。"))
安倍晋三首相は、2015年から2017年までに、消費税率の引き上げ、自衛隊の「わが軍」という表現、森友学園の問題、消費増税の再延期など、いくつかの印象的な法案を推進してきました。2015年には、消費税率を10％に引き上げる法案を推進しました。2016年には、消費増税を4月に再延期する法案を推進しました。2017年には、森友学園の問題
# 質問応答 print(index.query("消費税引き上げは誰のために行ったんですか？"))
消費税引き上げは、社会保障制度を全世代型へ転換・子育て世代への投資のために行われました。
# 質問応答 print(index.query("その成果を一番感じたのはいつですか？"))
その成果を一番感じたのは、安倍晋三首相が2015年2月19日の衆議院予算委員会で、西川公也農林水産大臣に対し、西川自身の政治献金をめぐる問題について質問をしている際、「日教組はやっているよ」「日教組はどうするんだよ」と野次を飛ばし続けた際に、「なぜ日教組と言ったかといえば、日教組は補助金をもらっていて、
# 質問応答 print(index.query("次の衆議院選挙で自民党は勝てそうですか？"))
It is difficult to predict the outcome of the next House of Representatives election without more information. However, the current Prime Minister, Shinzo Abe, has been in office since 2012 and has implemented a number of successful economic policies, such as Abenomics, which have been credited with helping to end Japan's long-term deflation. This could potentially give the Liberal Democratic Party an advantage in the upcoming election.
# 質問応答 print(index.query("選挙対策で重要なことを教えて下さい。"))
選挙対策で重要なことは、政策を明確に伝え、支持者を獲得することです。また、政治的な支持を得るためには、政治的な支持者を獲得するために、政策を明確に伝えることが重要です。また、政治的な支持者を獲得するためには、政治的な支持者を獲得するために、政策を明確に伝えることが重要です。さらに、政治的な支持者を獲得す
# 質問応答 print(index.query("北朝鮮の拉致問題は解決していないように思えますが、どのようにこれから取り組みますか？"))
日本政府は、北朝鮮の拉致問題を解決するために、多くの取り組みを行ってきました。最近では、日本政府は、北朝鮮との間で正式な外交関係を築くために、多くの努力を行っています。日本政府は、北朝鮮との間で正式な外交関係を築くことで、拉致問題を解決する可能性を高めることを期待しています。また、日本政府は、北朝鮮との間で正
# 質問応答 print(index.query("今日は短い間ですが、ありがとうございました。"))
ありがとうございました。お疲れ様でした。
といった形で亡くなった安倍晋三氏を生き返らせて会話することができます。
これは過去の安倍晋三データをChatGPTに教え込むことで実現しています。
Python環境が必要で無料アカウントの場合、学習記憶を保持できる時間が決まっています。
お金をかければGoogleのクラウドリソースをもっと使うことができ、より詳細に安倍晋三に答えてもらうことができます。
まさに星新一の世界で、過去の故人のデータを機械学習させれば、故人の回答を得ることができるのです。
これはまさにGoogleのクラウドコンピューティングの力のおかげで、過去の思考・現在の状況がわかるデータを学習させれば未来を判断させる一つの指標にすえうことができるのです。
今まで人間が成長して学習した軌跡をGoogleのクラウドコンピューティングを使えば、モノの数分で故人を生き返らせてしまえるなんてすごい世の中になりましたよね。
