二つのキーワードをRequestとして取得し、Word2Vecによりそのキーワード間のSimilarityを計算し、その結果をResponseとして返します。Similarityの計算のためにGensimライブラリを必要とするため実装はPythonとし、フレームワークとしてFlaskを用いています。
tgle-mkgroupの設定により、次のいずれかのAPIを利用します。
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日本語 Wikipedia エンティティベクトル
w2v_api.py と同一ディレクトリに modelというディレクトリを作成し、そこに次のURLで示したWebサイトから日本語 Wikipedia エンティティベクトルをダウンロード/展開して得られる entity_vector.model.bin を配置します。
http://www.cl.ecei.tohoku.ac.jp/~m-suzuki/jawiki_vector/ -
OpenAI text-similarity-ada-001
openai.api_key = "" の""内に、OpenAIから取得したアクセスキーを設定します。
次のコマンドで起動します。 mkgroupからは、ポート 5555 にてアクセスします。
% sudo FLASK_APP=w2v_api.py flask run --debugger --reload --port 5555 --host 0.0.0.0