services/llm_service.py

from typing import Optional, List, Dict, Any
import openai
import anthropic
from dataclasses import dataclass
from config.llm_settings import LLMSettings
from core.file_scanner import FileInfo

@dataclass
class Message:
    role: str
    content: str

class LLMService:
    MAX_TURNS = 5
    
    def __init__(self):
        """LLMサービスの初期化"""
        self.settings = LLMSettings()
        self.current_model = self.settings.default_llm
        
        # API クライアントの初期化
        if self.settings.anthropic_api_key:
            self.claude_client = anthropic.Anthropic(api_key=self.settings.anthropic_api_key)
        if self.settings.openai_api_key:
            openai.api_key = self.settings.openai_api_key
        
        self.conversation_history: List[Message] = []
    
    def switch_model(self, model: str):
        """使用するモデルを切り替え"""
        if model not in self.settings.get_available_models():
            raise ValueError(f"モデル {model} は利用できません")
        self.current_model = model
    
    def create_prompt(self, content: str, query: str) -> str:
        """プロンプトを生成"""
        return f"""以下はGitHubリポジトリのコード解析結果です。このコードについて質問に答えてください。

コード解析結果:
{content}

質問: {query}

できるだけ具体的に、コードの内容を参照しながら回答してください。"""

    def _add_to_history(self, role: str, content: str):
        """会話履歴に追加（最大5ターン）"""
        self.conversation_history.append(Message(role=role, content=content))
        # 最大ターン数を超えた場合、古い会話を削除
        if len(self.conversation_history) > self.MAX_TURNS * 2:  # 各ターンは質問と回答で2メッセージ
            self.conversation_history = self.conversation_history[-self.MAX_TURNS * 2:]
    
    def _format_messages_for_claude(self) -> List[Dict[str, str]]:
        """Claude用にメッセージをフォーマット"""
        return [{"role": msg.role, "content": msg.content} 
                for msg in self.conversation_history]

    def _format_messages_for_gpt(self) -> List[Dict[str, str]]:
        """GPT用にメッセージをフォーマット"""
        return [
            {"role": "system", "content": "あなたはコードアナリストとして、リポジトリの解析と質問への回答を行います。"},
            *[{"role": msg.role, "content": msg.content} 
              for msg in self.conversation_history]
        ]

    def get_conversation_history(self) -> List[Dict[str, str]]:
        """会話履歴を取得"""
        return [{"role": msg.role, "content": msg.content} 
                for msg in self.conversation_history]
    
    def clear_history(self):
        """会話履歴をクリア"""
        self.conversation_history = []

    def get_response(self, content: str, query: str) -> tuple[Optional[str], Optional[str]]:
        """LLMを使用して回答を生成"""
        try:
            prompt = self.create_prompt(content, query)
            self._add_to_history("user", prompt)
            
            if self.current_model == 'claude':
                response = self.claude_client.messages.create(
                    model="claude-3-sonnet-20240229",
                    max_tokens=4000,
                    messages=self._format_messages_for_claude()
                )
                answer = response.content[0].text
                
            else:  # gpt
                response = openai.ChatCompletion.create(
                    model="gpt-4o",
                    messages=self._format_messages_for_gpt()
                )
                answer = response.choices[0].message.content
            
            self._add_to_history("assistant", answer)
            return answer, None
            
        except Exception as e:
            return None, f"エラーが発生しました: {str(e)}"

    @staticmethod
    def format_code_content(files: List[FileInfo]) -> str:
        """ファイル内容をプロンプト用にフォーマット"""
        formatted_content = []
        for file_info in files:
            formatted_content.append(
                f"#ファイルパス\n{file_info.path}\n------------\n{file_info.content}\n"
            )
        return "\n".join(formatted_content)