[OpenAI]ファイルをアップロードした後に、ファイルを参照する方法がわからない

Question

実現したいこと

OpenAIをAPIから動かすプログラムを作成したい。
TXTファイルを読み込み、アップロードし、そのファイルを要約して出力して欲しい

具体的には、client.uploads.upload_file_chunked（）

関数を用いてTXTファイルをアップロードして、アップロードしたファイルのIDを取得し、そのIDを用いて、openai.chat.completions.create()関数で出力(今回は、TXTファイルの要約)をしたい

発生している問題・分からないこと

エラーは出ないが、出力したファイルには、アップロードしたファイルにアクセスできないと書かれている

エラーメッセージ

---download_file.md---

申し訳ありませんが、ファイルのアップロードや直接的な内容の確認はできません。ただし、論文の要約や数式の解説などについてお手伝いすることは可能です。論文の内容や主要なテーマを教えていただければ、それに基づいて詳しく要約することもできます。具体的な情報を提供していただけますか？

該当のソースコード

import webbrowser
import requests
import threading
import signal
from flask import Flask, send_file, request, jsonify
import os
import openai
import rich
from pathlib import Path
import pdfplumber

openai.api_key = "省略"

app = Flask(__name__)

pdf_path = Path("省略.pdf")

txt_path = Path("省略.txt")

def extract_text_from_pdf_and_save_as_txt(pdf_path, txt_path):
    """PDFファイルからテキストを抽出してTXTファイルに保存する関数"""
    with pdfplumber.open(pdf_path) as pdf:
        text = ''
        for page in pdf.pages:
            page_text = page.extract_text()
            if page_text:  # 抽出したテキストがNoneでないことを確認
                text += page_text

    # 抽出したテキストをTXTファイルに保存
    with open(txt_path, 'w', encoding='utf-8') as txt_file:
        txt_file.write(text)

def from_disk(client,txt_path) -> None:
    print("uploading file from disk")

    upload = client.uploads.upload_file_chunked(
        file=txt_path,
        mime_type="txt",
        purpose="batch",
    )
    rich.print(upload)

    # アップロードされたファイルのIDを取得
    return upload.id

def generate_text_from_chatgpt(file_id):
    """ChatGPT APIを使ってテキストを生成する関数"""
    response = openai.chat.completions.create(
    model="gpt-4o-mini-2024-07-18",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "あなたは経験豊富な大学教授です。"},
        {"role": "user", "content": f"次のアップロードされたファイルの論文を、できるだけ詳細に、論文中の数式をたくさん引用して要約してください。ファイルID: {file_id}"},

    ],
    stream=False,
    )
    return response.choices[0].message.content.strip()

def generate_markdown(text):
    """テキストをMarkdownに変換し、そのパスを返す関数"""
    markdown_output = "generated_file.md"
    with open(markdown_output, "w") as file:
        file.write(text)
    return markdown_output

@app.route('/download', methods=['GET'])
def download_file():
    """生成したPDFファイルをクライアントに送信するエンドポイント"""
    # OpenAIのAPIキーを設定
    client = openai.OpenAI(
    # This is the default and can be omitted
    api_key="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",
    )
    
    text = extract_text_from_pdf_and_save_as_txt(pdf_path, txt_path)  # ChatGPTからテキストを生成
    file_id = from_disk(client,txt_path)
    text = generate_text_from_chatgpt(file_id)
    file_path = generate_markdown(text)  # テキストをPDFに変換
    response = send_file(file_path, as_attachment=True)  # ファイルを送信
    os.remove(file_path)  # ファイルを削除（オプション）
    return response

def run_flask():
    """Flaskサーバーを実行する関数"""
    app.run(debug=True, use_reloader=False)

if __name__ == '__main__':
    # Flaskサーバーをバックグラウンドで実行
    flask_thread = threading.Thread(target=run_flask)
    flask_thread.start()
    
    # ブラウザでURLを開く
    webbrowser.open('http://127.0.0.1:5000/download')
    
    # ファイルをダウンロードする（オプション）
    response = requests.get('http://127.0.0.1:5000/download')
    if response.status_code == 200:
        with open('downloaded_file.md', 'wb') as file:
            file.write(response.content)
        print("ファイルがダウンロードされました。")
    else:
        print("ファイルのダウンロードに失敗しました。")

試したこと・調べたこと

• teratailやGoogle等で検索した
• ソースコードを自分なりに変更した
• 知人に聞いた
• その他

上記の詳細・結果

参考にしたGitのリポジトリ
https://github.com/openai/openai-python/blob/main/examples/uploads.py
この公式のリポジトリのExampleファイルのように、```Python
client.uploads.upload_file_chunked（）

関数を用いている

### 補足
openai 1.44.0
python 3.12.4

Comments

[hiroki-o]

ローカルでテキストファイルを読み込んで、質問文に連結して送る、ではどうでしょう？

Answer 1

FilesのAPIの冒頭の説明によると、このファイルのアップロード機能は、Assistants、Fine-tuning、Batch APIなどで利用するためのものとありますので、おそらく利用されているopenai.chat.completions.create()関数（Chat機能）では利用することができません。

目的の論文がわかっているのであれば、ソースの52行目を

    {"role": "user", "content": f"次の論文を、できるだけ詳細に、論文中の数式をたくさん引用して要約してください。\n\n{PDFからテキスト抽出した内容}"},

といった形にして、PDFから抽出したテキストを全部その場で渡してしまうのがシンプルで良いかと思います。