talk-to-the-city を試してみた

2025年1月29日システム

以下の記事で紹介したTalk to the Cityを動かしてみた記録です。

Talk to the Cityにはsctterとturboがありますが、今回はscatterのほうで試しました。

公式のドキュメントに書かれている通りの手順では動かなかった部分もあるので、Talk to the Cityを動かしてみようとされている方の参考になれば幸いです。

手順

公式ドキュメントを参照しながら、Ubuntu 22.04.5 LTS でテストしました

ソースコードを取得

git clone https://github.com/AIObjectives/talk-to-the-city-reports.git

venv python3-dev git-lfs のインストール

sudo apt install python3.10-venv
sudo apt install -y python3-dev
sudo apt install git-lfs

依存関係のインストール、環境の設定

python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
python -c "import nltk; nltk.download('stopwords')"

JavaScript の依存関係をインストール

cd next-app
npm install

talk-to-the-city で使う OpenAI API KEY を取得する

sk-proj-（OpenAI API KEY）

サンプルのCSVは下記手順で取得しないと動作しませんでした

cd scatter/pipeline/inputs
git lfs fetch
git lfs checkout

sentence-transformersのバージョンを最新にしないと動作しませんでした

pip install --upgrade sentence-transformers

実行
ここで入力データを処理して各種のレポートを生成している

cd scatter/pipeline
export OPENAI_API_KEY=sk-proj-W3mbcySCXI・・・
python main.py configs/example-polis.json

レポートの表示準備
確認用のWebサーバーをインストールして、ポートをオープン

npm install -g http-server
sudo ufw allow 8080

確認用のWebサーバーを起動

scatter ディレクトリに移動
http-server -p 8080

ブラウザから結果にアクセス
※xxx.xxx.x.xxは確認用に起動したWebサーバーを実行しているマシンのIP

http://xxx.xxx.x.xx:8080/pipeline/outputs/example-polis/report/

サンプルデータを読み込ませて分析結果を表示してみたところ、ブラウザ上でこのように表示できました。

今回はサンプルデータで表示させましたが、サンプルデータではなく、SHARE info で収集したもう少し量の多いデータで後日もう少し詳しく動作確認をした記事を公開する予定です。新規投稿はXで発信していますので、SHARE info のXのフォローをお願いします。

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