「ChatGraph」はChatGPTのノードエディターで、ノードを組み合わせることで複雑なシステムを視覚的に構築できます。ChatGPTの高い性能を有意義に使えそうだったので、実際に使ってみました。

【ChatGPTのノードエディタ】ChatGraph - β - uynet - BOOTH

https://booth.pm/ja/items/4728147

まずは、上記のリンクからChatGraphの配布ページにアクセスして「無料ダウンロード」をクリックします。今回は無料版を選択しましたが、ChatGraphには画像生成機能が付いたお布施版も存在しています。



ZIPファイルをダウンロードしたら、Windows標準機能や対応ソフトで解凍します。



ZIPファイルを解凍するとChatGraphの実行ファイル「graph.exe」が現れるのでダブルクリックして起動します。



ChatGraphの初回起動時には、OpenAIのAPIキーを入力するように求められます。



OpenAIのAPIを取得するにはOpenAIアカウントにログインした状態で以下のリンク先にアクセスします。

OpenAI API

https://platform.openai.com/account/api-keys

APIキー管理ページにアクセスしたら「Create new secret key」をクリック。



任意の名前を入力して「Create secret key」をクリック。



APIキーが生成されたらコピーします。



コピーしたAPIキーをChatGraphの入力欄に貼り付けて「set」をクリック。



「OK」と表示されたら「go Editor」をクリック。



すると、ChatGraphのメイン画面が表示されます。画面左のエリアでは各ノードの詳細、中央エリアではノード編集、右側エリアではチャット履歴が確認できます。



ChatGraphでは、入力や処理を担うノードを複数組み合わせることで、複雑な処理を実行できます。初期状態では、以下のような「お題を入力するノード」(左)「チャットAIを用いてお題に沿ったなぞなぞを出題するノード」(真ん中)「チャットAIを用いてなぞなぞに回答するノード(右)」がつながったサンプルが表示されており、「お題を入力するとAIがなぞなぞを生成し、そのなぞなぞにAIが回答する」という処理を実行できます。



入力は、画面右下の入力エリアから行います。今回は「お題：カワイイ動物」と入力して送信ボタンをクリックしました。



処理結果はこんな感じ。「AIユーザーが生成したなぞなぞ」と「AIの回答」が各処理ノードとチャット履歴エリアの両方に表示されています。



ChatGraphの仕組みが理解できたので、ノードの内容を編集して自分好みの処理を作ってみます。今回は処理ノードを「指定予算で作れる料理の候補を3種類提示」「3つの候補の中で最も簡単に作れる料理のレシピを提示」という内容に書き換えて、「予算を指定するとオススメ料理3種類を提示し、そのうち最も簡単に作れる料理のレシピを出力する」という処理を組み立ててみました。



「予算は1000円です」と入力して処理を走らせてみます。



処理結果はこんな感じ。期待通りに1000円で作れる簡単な料理の作り方を出力させられました。



ノード編集エリアを右クリックすると、「GPTNode(AI処理ノード)」「TextInputNode(テキスト入力ノード)」「OutputNode(出力ノード)」「ExecNode(Python実行ノード)」「HubNode(ハブノード)」「IfNode(条件分岐ノード)」を追加できます。



テキスト入力ノードやAI処理ノードを組み合わせて「入力したお題に沿った料理を3種類提案し、各料理の『高級感あふれる名前』と『満腹になれそうな名前』も提案する」という処理を作ってみました。



「真夏に食べたい冷たい料理」というお題を指定してみます。



処理結果はこんな感じ。「高級感あふれる名前」が「満腹になれそうな名前」の出力にも含まれてしまいましたが、期待通りの動作をしてくれました。



なお、Python実行ノードにはPythonで自由に処理内容を記述可能なため、うまく使いこなせばかなり幅広い処理を実現できそうです。