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Wolfram言語 ＆ システムドキュメントセンター

ChatObject[]

リモートサービスで進行中の会話を表す．

ChatObject[init]

初期化 init を使って新規チャットを作成する．

ChatObject[…][prop]

オブジェクトから特性 prop を抽出する．

詳細とオプション
Details and Options Details and Options
例題  
例  
スコープ  
オプション  
Authentication  
LLMEvaluator  
考えられる問題  
関連項目
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引用書式

ChatObject

この機能には次が必要です：LLMアクセス »

ChatObject[]

リモートサービスで進行中の会話を表す．

ChatObject[init]

初期化 init を使って新規チャットを作成する．

ChatObject[…][prop]

オブジェクトから特性 prop を抽出する．

詳細とオプション

  • ChatObjectは会話全体をメッセージおよびメタデータとともに保存する．
  • 初期化 init には以下の値が使える．
  • "text"静的テキスト
    LLMPrompt["name"]リポジトリプロンプト
    StringTemplate[…]テンプレートテキスト
    TemplateObject[…]プロンプト作成用テンプレート
    Image[…]画像
    {prompt1,…}プロンプトのリスト
    {msg1,…}メッセージのリスト
  • "Role""System"とすると，メッセージではない init の値がメッセージに変換される．
  • テンプレートオブジェクトはTemplateObject[…][]によって自動的に文字列に変換される．
  • TemplateObjectで作成したプロンプトにはテキストと画像が入れられる．すべてのLLMが画像入力をサポートする訳ではない．
  • 初期化がメッセージリストのとき，各メッセージは以下のキーを持つ連想でなければならない．
  • "Content"contentメッセージの内容
    "Role"String参加者の役割
    "Timestamp"DateObjectメッセージのタイムスタンプ（任意）
  • 次は，content の可能な形である．
  • "text"文字列
    Image[…]画像オブジェクト
    <|"Type""Text","Data"data|>明示的なテキスト部分
    <|"Type""Image","Data"data|>明示的な画像部分（File[…]オブジェクトをサポートする）
    {content1,…}複数部分の内容
  • 次は，"Role"の可能な値である．
  • "Assistant"LLMが生成したメッセージ
    "System"システムのメッセージ
    "Tool"自動生成されたツールの応答
    "User"ユーザのメッセージ
  • 次は，指定可能なオプションである．
  • Authentication Automatic認証スキーム
    LLMEvaluator $LLMEvaluator使用するLLM設定
  • LLMEvaluatorは，LLMConfigurationオブジェクトあるいは以下のキーの任意のものを持つ連想に設定することができる．
  • "MaxTokens"生成するトークンの最大数
    "Model"ベースモデル
    "PromptDelimiter"プロンプト間に使用するデリミタ
    "Prompts"初期プロンプトまたはLLMPromptGeneratorオブジェクト
    "StopTokens"生成を止めるトークン
    "Temperature"サンプリング温度
    "ToolMethod"ツールの呼出しに使用するメソッド
    "Tools"使用可能にするLLMToolオブジェクトのリスト
    "TopProbabilities"サンプリングクラスのカットオフ
    "TotalProbabilityCutoff"サンプリング確率のカットオフ（核サンプリング）
  • 次は，"Model"の有効な形式である．
  • name名前付きのモデル
    {service,name}service からの名前付きのモデル
    <|"Service"service,"Name"name|>完全に指定されたモデル
  • 生成されたテキストは，配布物からサンプリングされる．サンプリングの詳細は，以下のLLMEvaluatorの特性で指定できる．
  • "Temperature"tAutomatic正の温度 t を使ったサンプリング
    "TopProbabilities"kAutomatic最も可能性の高い k 個のクラスからサンプリングする
    "TotalProbabilityCutoff"pAutomatic少なくとも p の累積確率で最も可能性の高い選択肢の中からサンプリングする (核サンプリング)
  • これらのパラメータの値Automaticは，指定された"Model"のデフォルト値を使う．
  • 次は，"ToolMethod"の可能な値である．
  • "Service"service のツールメカニズムに依存する
    "Textual"プロンプトベースのツール呼出しに使われる
  • 次は，Authenticationの可能な値である．
  • Automatic認証スキームを自動選択する
    Environment環境変数のキーをチェックする
    SystemCredentialシステムキーチェーンのキーをチェックする
    ServiceObject[…]サービスオブジェクトから認証を継承する
    "string"明示的なAPIキーを与える
  • AuthenticationAutomaticのとき，関数はEnvironmentとSystemCredentialの変数ToUpperCase[service]<>"_API_KEY"をチェックする．それ以外の場合はServiceConnect[service]が使われる．
  • チャットオブジェクトの特性はChatObject[…][prop]を使って抽出できる．
  • 次は，prop の可能な値である．
  • "ChatID"会話の一意的なID
    "FullText"会話の文字列表現
    "LLMEvaluator"保存されたLLMConfiguration
    "MessageGrid"会話のタイプセットされた格子
    "Messages"取り交わされたメッセージのリスト
    "Properties"使用可能なすべての特性のリスト
    "Usage"累積的API使用量（コール，トークン等）
    {prop1,…}特性のリスト

例題

すべて開く すべて閉じる

例  (2)

新たなチャットを作成する：

Wolfram Language code: chat = ChatObject[]

会話にメッセージと応答を加える：

Wolfram Language code: chat = ChatEvaluate[chat, "What's the tallest mountain?"]

全メッセージのリストを得る：

Wolfram Language code: chat["Messages"]

ツールを使ってチャットオブジェクトを作成する：

Wolfram Language code: toolchat = ChatObject[LLMEvaluator -> <|"Tools" -> LLMTool["countcharacter", "string", StringLength]|>]

LLMの答をツール呼出私のステップとともに表示する：

Wolfram Language code: ChatEvaluate[toolchat, "How many letters in the word \"characters\" (use the tool) ?"]

スコープ  (5)

空白のチャットを作成する：

Wolfram Language code: ChatObject[]

初期プロンプトでチャットを作成する：

Wolfram Language code: chat = ChatObject["always talk like a pirate. always stay in character."]
Wolfram Language code: chat//=ChatEvaluate["who are you?"]

メッセージのリストからチャットを作成する：

Wolfram Language code: ChatObject[{<|"Role" -> "User", "Content" -> "What's the tallest mountain?", "Timestamp" -> DateObject[{2023, 4, 3, 17, 55, 43.705775}, "Instant", "Gregorian", 2.]|>, <|"Role" -> "Assistant", "Content" -> "The tallest mountain is Mount Everest, which stands at 29,029 feet (8,848 meters) tall.", "Timestamp" -> DateObject[{2023, 4, 3, 17, 55, 43.}, "Instant", "Gregorian", 2.]|>}]

チャットの特性を抽出する：

Wolfram Language code: ChatObject[Association["LLMEvaluator" -> LLMConfiguration[ Association["Model" -> Association["Service" -> "OpenAI", "Name" -> "gpt-4"], "MaxTokens" -> Automatic, "Temperature" -> Automatic, "TotalProbabilityCutoff" -> Automatic, "P ... 1.}, {21.00040054321289, 21.}}}]}, FaceForm[RGBColor[0.5372549019607843, 0.5372549019607843, 0.5372549019607843, 1.]]]}, ImageSize -> {{27., 27.}, {27., 27.}}, PlotRange -> {{-0.5, 26.5}, {-0.5, 26.5}}, AspectRatio -> Automatic]]]["FullText"]

特性のリストを抽出する：

Wolfram Language code: ChatObject[Association["LLMEvaluator" -> LLMConfiguration[ Association["Model" -> Association["Service" -> "OpenAI", "Name" -> "gpt-4"], "MaxTokens" -> Automatic, "Temperature" -> Automatic, "TotalProbabilityCutoff" -> Automatic, "P ... 1.}, {21.00040054321289, 21.}}}]}, FaceForm[RGBColor[0.5372549019607843, 0.5372549019607843, 0.5372549019607843, 1.]]]}, ImageSize -> {{27., 27.}, {27., 27.}}, PlotRange -> {{-0.5, 26.5}, {-0.5, 26.5}}, AspectRatio -> Automatic]]][{"ChatID", "Messages"}]

使用可能な全特性をリストする：

Wolfram Language code: ChatObject[Association["LLMEvaluator" -> LLMConfiguration[ Association["Model" -> Association["Service" -> "OpenAI", "Name" -> "gpt-4"], "MaxTokens" -> Automatic, "Temperature" -> Automatic, "TotalProbabilityCutoff" -> Automatic, "P ... 1.}, {21.00040054321289, 21.}}}]}, FaceForm[RGBColor[0.5372549019607843, 0.5372549019607843, 0.5372549019607843, 1.]]]}, ImageSize -> {{27., 27.}, {27., 27.}}, PlotRange -> {{-0.5, 26.5}, {-0.5, 26.5}}, AspectRatio -> Automatic]]]["Properties"]

オプション  (5)

Authentication  (4)

APIの認証キーを与える：

Wolfram Language code: SystemCredential["OPENAI_API_KEY"] = "<my-key>"

システムのキーチェーンの中にキーを探す：

Wolfram Language code: ChatObject[LLMEvaluator -> <|"Model" -> {"OpenAI", Automatic}|>, Authentication -> SystemCredential ]

APIキーを環境変数に保存する：

Wolfram Language code: SetEnvironment["OPENAI_API_KEY" -> "<my-key>"]

システム環境内にキーを探す：

Wolfram Language code: ChatObject[LLMEvaluator -> <|"Model" -> {"OpenAI", Automatic}|>, Authentication -> Environment ]

サービスオブジェクトを介して認証する：

Wolfram Language code: so = ServiceConnect["OpenAI"]
Wolfram Language code: ChatObject[LLMEvaluator -> <|"Model" -> {"OpenAI", Automatic}|>, Authentication -> so]

APIの認証キーを与える：

Wolfram Language code: ChatObject[LLMEvaluator -> <|"Model" -> {"OpenAI", Automatic}|>, Authentication -> "<my-key>" ]

LLMEvaluator  (1)

特定のモデルを使うチャットを作成する：

Wolfram Language code: chat = ChatObject[LLMEvaluator -> <|"Model" -> {"OpenAI", "gpt-4"}|>]
Wolfram Language code: ChatEvaluate[chat, "What's the tallest mountain?"]

考えられる問題  (1)

すべてのモデルが"System"メッセージで画像をサポートする訳ではない：

Wolfram Language code: ChatEvaluate[ChatObject[Entity["TaxonomicSpecies", "SusScrofa::s42j5"]["Image"]], "Can you see the image?", LLMEvaluator -> {"Model" -> {"OpenAI", "gpt-4o"}}]

別のモデルを使う：

Wolfram Language code: ChatEvaluate[ChatObject[Entity["TaxonomicSpecies", "SusScrofa::s42j5"]["Image"]], "Can you see the image?", LLMEvaluator -> {"Model" -> {"OpenAI", "gpt-4-vision-preview"}}]

"Role"の別の値を指定する：

Wolfram Language code: ChatEvaluate[ChatObject[{<|"Role" -> "User", "Type" -> "Image", "Content" -> Entity["TaxonomicSpecies", "SusScrofa::s42j5"]["Image"]|>}], "Can you see the image?", LLMEvaluator -> {"Model" -> {"OpenAI", "gpt-4o"}}]
Wolfram Research (2023), ChatObject, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/ChatObject.html （2025年に更新）.

テキスト

Wolfram Research (2023), ChatObject, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/ChatObject.html （2025年に更新）.

CMS

Wolfram Language. 2023. "ChatObject." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. Last Modified 2025. https://reference.wolfram.com/language/ref/ChatObject.html.

APA

Wolfram Language. (2023). ChatObject. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/ref/ChatObject.html

BibTeX

@misc{reference.wolfram_2026_chatobject, author="Wolfram Research", title="{ChatObject}", year="2025", howpublished="\url{https://reference.wolfram.com/language/ref/ChatObject.html}", note=[Accessed: 07-October-2026]}

BibLaTeX

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