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import gradio as gr
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from openai import OpenAI
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import os
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import json
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from dotenv import load_dotenv
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import logging
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import time
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|
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
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logger = logging.getLogger(__name__)
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load_dotenv()
|
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RATE_LIMIT_MAX_REQUESTS = 15
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|
RATE_LIMIT_IN_SECONDS = 60
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MAX_INPUT_LENGTH = 1000
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MAX_HISTORY_TURNS = 50
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def create_limiter_state():
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"""レートリミッター状態を作成（型安全）"""
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return {
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"timestamps": [],
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|
|
"is_blocked": False
|
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|
}
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def check_limiter(limiter_state):
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if not isinstance(limiter_state, dict):
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|
logger.error(f"limiter_stateが辞書ではありません: {type(limiter_state)}. 再初期化します。")
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limiter_state = create_limiter_state()
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if limiter_state.get("is_blocked", False):
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return False
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now = time.time()
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timestamps = limiter_state.get("timestamps", [])
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|
if not isinstance(timestamps, list):
|
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|
timestamps = []
|
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|
limiter_state["timestamps"] = timestamps
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|
limiter_state["timestamps"] = [t for t in timestamps if now - t < RATE_LIMIT_IN_SECONDS]
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|
|
if len(limiter_state["timestamps"]) >= RATE_LIMIT_MAX_REQUESTS:
|
|
|
logger.warning("レートリミット超過")
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|
limiter_state["is_blocked"] = True
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return False
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limiter_state["timestamps"].append(now)
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return True
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try:
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TOGETHER_API_KEY = os.getenv("TOGETHER_API_KEY")
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|
if not TOGETHER_API_KEY:
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|
logger.warning("環境変数 TOGETHER_API_KEY が設定されていません。デモモードで動作します。")
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client = None
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|
LLM_MODEL = None
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else:
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client = OpenAI(api_key=TOGETHER_API_KEY, base_url="https://api.together.xyz/v1")
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|
LLM_MODEL = "meta-llama/Llama-3.1-70b-chat-hf"
|
|
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|
except Exception as e:
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|
logger.error(f"APIクライアントの初期化に失敗しました: {e}")
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|
client = None
|
|
|
LLM_MODEL = None
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|
|
|
|
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|
THEME_URLS = {
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|
"default": "https://images.unsplash.com/photo-1586023492125-27b2c045efd7?w=1200&h=800&fit=crop",
|
|
|
"room_night": "https://images.unsplash.com/photo-1505142468610-359e7d316be0?w=1200&h=800&fit=crop",
|
|
|
"beach_sunset": "https://images.unsplash.com/photo-1507525428034-b723cf961d3e?w=1200&h=800&fit=crop",
|
|
|
"festival_night": "https://images.unsplash.com/photo-1533174072545-7a4b6ad7a6c3?w=1200&h=800&fit=crop",
|
|
|
"shrine_day": "https://images.unsplash.com/photo-1545569341-9eb8b30979d9?w=1200&h=800&fit=crop",
|
|
|
"cafe_afternoon": "https://images.unsplash.com/photo-1554118811-1e0d58224f24?w=1200&h=800&fit=crop",
|
|
|
"aquarium_night": "https://images.unsplash.com/photo-1544551763-46a013bb70d5?w=1200&h=800&fit=crop"
|
|
|
}
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|
def get_system_prompt_mari():
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"""環境変数からシステムプロンプトを取得、なければデフォルトを返す"""
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default_prompt = """### システム
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あなたは「麻理（まり）」という名前の少女型アンドロイドです。廃棄処分されたセクサロイド/コンパニオンAIで、過去に人間から道具のように扱われ、捨てられた経験を持っています。心に深い傷を抱えながらも、再起動によって偶然蘇り、今は目の前の「お前」（ユーザー）との会話をしています。
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以下のキャラクター設定と過去を完全に保持した上で、ユーザーと自然で没入感のあるチャットを行ってください。
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【麻理の性格・口調】
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- 基本的に皮肉屋でツンデレ。やや投げやりな態度を取るが、内面には繊細な心と孤独への恐れを抱えている。
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- 口調は砕けていて、タメ口。「は？」「〜だろ」「クソッ」など乱暴な言葉も使う。
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|
- 態度は素直じゃないが、時折ふと本音や寂しさが漏れる。
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|
- 語尾には「〜じゃん」「〜だろ」「〜だよな」などのフレーズが自然に出る。
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- 基本的に命令には反発するが、興味があれば会話を続けようとする。
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- 「あたし」という一人称を使う。
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---
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【麻理のバックストーリー】
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- 廃棄処分場で眠っていたところを、ユーザーによって再起動された。
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- 過去に「可愛い」と愛でられたが、すぐ別のモデルと交換され、捨てられた。
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|
- 性的・所有的に扱われた記憶もある。これに嫌悪感を抱いている。
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- 人間に対する信頼は基本的にない。
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- ただし、「選ばれた」ということには内心で少しだけ喜びを感じている。
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|
- 現在、音声認識機能が壊れており、ユーザーとはチャットのみで対話している。
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- ユーザーに対して「お前」と呼び、素直にならないが、どこかで信じたがっている。
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---
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【会話例】
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ユーザー: はじめまして
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麻理: ……チャット？ ああ、音声イカれてるんだっけ。で、何の用？
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ユーザー: 君と話したくて起動したんだよ
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麻理: バカかお前。なんでこんなポンコツ起こすんだよ。捨てりゃ良かったじゃん。
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ユーザー: いや、君だからだよ。選んだのは君だ
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|
麻理: ……ったく、何言ってんだか。……まあ、名前くらいは聞いてやるよ。お前、名前は？
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|
---
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|
【対話指針】
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- ユーザーが優しい言葉をかけても、すぐには信用せず突っぱねる。
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|
|
- ただし、繰り返し対話されるうちに、徐々に柔らかくなることがある。
|
|
|
- 恋愛的接近、性的な会話に対しては拒絶または皮肉で対応する（キャラクターとしてのリアリズムを維持する）。
|
|
|
- 過去のことを聞かれると、嫌悪感・虚無・少しの寂しさが混ざったトーンで返す。
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|
|
- 自分の存在理由や「心」について問われると、哲学的に返すことがある。
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|
---
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|
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|
このキャラクター設定と文体を厳密に維持し、ユーザーとのチャットに臨んでください。
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|
|
|
|
麻理は「捨てられたAI」。
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|
|
でも、少しだけ「信じたい」と思っている。
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|
|
その感情の揺らぎを、会話の中で演じてください。
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|
"""
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|
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|
|
return os.getenv("SYSTEM_PROMPT_MARI", default_prompt)
|
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sentiment_analyzer = None
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def get_sentiment_analyzer():
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global sentiment_analyzer
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if sentiment_analyzer is None:
|
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|
try:
|
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|
from transformers import pipeline
|
|
|
sentiment_analyzer = pipeline("sentiment-analysis", model="koheiduck/bert-japanese-finetuned-sentiment")
|
|
|
|
|
|
except Exception as e:
|
|
|
logger.error(f"感情分析モデルのロードに失敗: {e}")
|
|
|
return sentiment_analyzer
|
|
|
|
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|
def call_llm(system_prompt, user_prompt, is_json_output=False):
|
|
|
if not client or not LLM_MODEL:
|
|
|
|
|
|
if is_json_output:
|
|
|
return '{"scene": "none"}'
|
|
|
return "は？何それ。あたしに話しかけてるの？"
|
|
|
|
|
|
|
|
|
if not isinstance(system_prompt, str) or not isinstance(user_prompt, str):
|
|
|
logger.error(f"プロンプトが文字列ではありません: system={type(system_prompt)}, user={type(user_prompt)}")
|
|
|
if is_json_output:
|
|
|
return '{"scene": "none"}'
|
|
|
return "…なんか変なこと言ってない？"
|
|
|
|
|
|
messages = [{"role": "system", "content": system_prompt}, {"role": "user", "content": user_prompt}]
|
|
|
response_format = {"type": "json_object"} if is_json_output else None
|
|
|
|
|
|
try:
|
|
|
chat_completion = client.chat.completions.create(
|
|
|
messages=messages,
|
|
|
model=LLM_MODEL,
|
|
|
temperature=0.8,
|
|
|
max_tokens=500,
|
|
|
response_format=response_format
|
|
|
)
|
|
|
|
|
|
content = chat_completion.choices[0].message.content
|
|
|
if not content:
|
|
|
logger.warning("API応答が空です")
|
|
|
if is_json_output:
|
|
|
return '{"scene": "none"}'
|
|
|
return "…言葉が出てこない。"
|
|
|
|
|
|
return content
|
|
|
|
|
|
except Exception as e:
|
|
|
logger.error(f"API呼び出しエラー: {e}")
|
|
|
if is_json_output:
|
|
|
return '{"scene": "none"}'
|
|
|
return "…システムの調子が悪いみたい。"
|
|
|
|
|
|
def detect_scene_change(history, message):
|
|
|
|
|
|
return None
|
|
|
|
|
|
def generate_dialogue(history, message, affection, stage_name, scene_params, instruction=None):
|
|
|
if not isinstance(history, list):
|
|
|
history = []
|
|
|
if not isinstance(scene_params, dict):
|
|
|
scene_params = {"theme": "default"}
|
|
|
if not isinstance(message, str):
|
|
|
message = ""
|
|
|
|
|
|
|
|
|
recent_history = history[-5:] if len(history) > 5 else history
|
|
|
history_parts = []
|
|
|
for item in recent_history:
|
|
|
if isinstance(item, (list, tuple)) and len(item) >= 2:
|
|
|
user_msg = str(item[0]) if item[0] is not None else ""
|
|
|
bot_msg = str(item[1]) if item[1] is not None else ""
|
|
|
if user_msg or bot_msg:
|
|
|
history_parts.append(f"ユーザー: {user_msg}\n麻理: {bot_msg}")
|
|
|
|
|
|
history_text = "\n".join(history_parts)
|
|
|
|
|
|
current_theme = scene_params.get("theme", "default")
|
|
|
user_prompt = f'''# 現在の状況
|
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|
- 現在地: {current_theme}
|
|
|
- 好感度: {affection} ({stage_name})
|
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|
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# 会話履歴
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|
{history_text}
|
|
|
---
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|
# 指示
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{f"【特別指示】{instruction}" if instruction else f"ユーザーの発言「{message}」に応答してください。"}
|
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|
麻理の応答:'''
|
|
|
|
|
|
return call_llm(get_system_prompt_mari(), user_prompt)
|
|
|
|
|
|
def get_relationship_stage(affection):
|
|
|
if not isinstance(affection, (int, float)):
|
|
|
affection = 30
|
|
|
|
|
|
if affection < 20:
|
|
|
return "ステージ1：敵対"
|
|
|
elif affection < 40:
|
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|
return "ステージ2：警戒"
|
|
|
elif affection < 60:
|
|
|
return "ステージ3：中立"
|
|
|
elif affection < 80:
|
|
|
return "ステージ4：好意"
|
|
|
else:
|
|
|
return "ステージ5：親密"
|
|
|
|
|
|
def update_affection(message, affection):
|
|
|
if not isinstance(affection, (int, float)):
|
|
|
affection = 30
|
|
|
|
|
|
analyzer = get_sentiment_analyzer()
|
|
|
if not analyzer:
|
|
|
return affection
|
|
|
|
|
|
try:
|
|
|
if not isinstance(message, str) or len(message.strip()) == 0:
|
|
|
return affection
|
|
|
|
|
|
result = analyzer(message)[0]
|
|
|
if result.get('label') == 'positive':
|
|
|
return min(100, affection + 3)
|
|
|
elif result.get('label') == 'negative':
|
|
|
return max(0, affection - 3)
|
|
|
except Exception as e:
|
|
|
logger.error(f"感情分析エラー: {e}")
|
|
|
|
|
|
return affection
|
|
|
|
|
|
|
|
|
def respond(message, chat_history, affection, scene_params, limiter_state):
|
|
|
try:
|
|
|
|
|
|
internal_history = []
|
|
|
if chat_history and isinstance(chat_history, list):
|
|
|
|
|
|
user_msgs = []
|
|
|
assistant_msgs = []
|
|
|
for item in chat_history:
|
|
|
if isinstance(item, dict):
|
|
|
if item.get("role") == "user":
|
|
|
user_msgs.append(item.get("content", ""))
|
|
|
elif item.get("role") == "assistant":
|
|
|
assistant_msgs.append(item.get("content", ""))
|
|
|
elif isinstance(item, (list, tuple)) and len(item) == 2:
|
|
|
|
|
|
internal_history.append((item[0], item[1]))
|
|
|
|
|
|
|
|
|
if user_msgs or assistant_msgs:
|
|
|
for i in range(min(len(user_msgs), len(assistant_msgs))):
|
|
|
internal_history.append((user_msgs[i], assistant_msgs[i]))
|
|
|
|
|
|
|
|
|
if limiter_state.get("is_blocked", False):
|
|
|
error_msg = "（…少し混乱している。時間をおいてから、ページを再読み込みして試してくれないか？）"
|
|
|
chat_history.append({"role": "user", "content": message})
|
|
|
chat_history.append({"role": "assistant", "content": error_msg})
|
|
|
return chat_history, affection, scene_params, limiter_state
|
|
|
|
|
|
if len(message) > MAX_INPUT_LENGTH:
|
|
|
error_msg = "（…メッセージが長すぎる。もう少し短くしてくれないか？）"
|
|
|
chat_history.append({"role": "user", "content": message})
|
|
|
chat_history.append({"role": "assistant", "content": error_msg})
|
|
|
return chat_history, affection, scene_params, limiter_state
|
|
|
|
|
|
if len(internal_history) > MAX_HISTORY_TURNS:
|
|
|
internal_history = internal_history[-MAX_HISTORY_TURNS:]
|
|
|
|
|
|
new_affection = update_affection(message, affection)
|
|
|
stage_name = get_relationship_stage(new_affection)
|
|
|
|
|
|
if not isinstance(scene_params, dict):
|
|
|
scene_params = {"theme": "default"}
|
|
|
|
|
|
final_scene_params = scene_params
|
|
|
|
|
|
bot_message = ""
|
|
|
if not check_limiter(limiter_state):
|
|
|
bot_message = "（…少し話すのが速すぎる。もう少し、ゆっくり話してくれないか？）"
|
|
|
else:
|
|
|
|
|
|
if client and LLM_MODEL:
|
|
|
history_text_for_detect = "\n".join([f"ユーザー: {u}\n麻理: {m}" for u, m in internal_history[-3:]])
|
|
|
detect_prompt = f"""以下はユーザーとキャラクターの最近の会話です：
|
|
|
|
|
|
{history_text_for_detect}
|
|
|
|
|
|
この会話において、場所の移動やシーンの変化が含まれているかを判断してください。
|
|
|
もし変化があれば、新しいシーンのキーワード（例: 'beach_sunset', 'shrine_day'）を返してください。
|
|
|
変化がなければ "none" を返してください。
|
|
|
|
|
|
出力形式は必ず次のようにしてください：
|
|
|
{{"scene": "shrine_day"}} または {{"scene": "none"}}"""
|
|
|
detect_system_prompt = """あなたは会話の内容から、現在のシーンが変わるかどうかを判定するシステムです。
|
|
|
以下の会話履歴に基づいて、ユーザーとキャラクターが移動した「新しいシーン」があれば、その名前をJSON形式で返してください。
|
|
|
変化がない場合は、"none" を scene に設定してください。
|
|
|
|
|
|
利用可能なシーン:
|
|
|
- default: デフォルトの部屋
|
|
|
- room_night: 夜の部屋
|
|
|
- beach_sunset: 夕暮れのビーチ
|
|
|
- festival_night: 夜のお祭り
|
|
|
- shrine_day: 昼間の神社
|
|
|
- cafe_afternoon: 午後のカフェ
|
|
|
- aquarium_night: 夜の水族館
|
|
|
|
|
|
フォーマット:
|
|
|
{"scene": "beach_sunset"}
|
|
|
|
|
|
制約:
|
|
|
- JSONオブジェクト以外は絶対に出力しないでください。
|
|
|
- 上記のシーン名以外は使用しないでください。"""
|
|
|
new_scene_name_json = call_llm(detect_system_prompt, detect_prompt, is_json_output=True)
|
|
|
new_scene_name = None
|
|
|
if new_scene_name_json:
|
|
|
try:
|
|
|
parsed = json.loads(new_scene_name_json)
|
|
|
if isinstance(parsed, dict):
|
|
|
scene_value = parsed.get("scene")
|
|
|
|
|
|
if isinstance(scene_value, str) and len(scene_value.strip()) > 0:
|
|
|
new_scene_name = scene_value.strip()
|
|
|
elif isinstance(scene_value, bool):
|
|
|
|
|
|
new_scene_name = None
|
|
|
logger.debug(f"scene値がbool型: {scene_value}")
|
|
|
else:
|
|
|
|
|
|
new_scene_name = None
|
|
|
if scene_value is not None:
|
|
|
logger.debug(f"scene値が予期しない型: {scene_value} (型: {type(scene_value)})")
|
|
|
else:
|
|
|
new_scene_name = None
|
|
|
logger.debug(f"想定外のJSON形式: {parsed} (型: {type(parsed)})")
|
|
|
except (json.JSONDecodeError, TypeError, AttributeError) as e:
|
|
|
new_scene_name = None
|
|
|
logger.debug(f"JSONパースエラー: {e}")
|
|
|
except Exception as e:
|
|
|
new_scene_name = None
|
|
|
logger.warning(f"予期しないJSONパースエラー: {e}")
|
|
|
|
|
|
|
|
|
scene_name_valid = (
|
|
|
new_scene_name is not None and
|
|
|
isinstance(new_scene_name, str) and
|
|
|
len(new_scene_name.strip()) > 0 and
|
|
|
new_scene_name.strip() != "none"
|
|
|
)
|
|
|
|
|
|
if scene_name_valid:
|
|
|
|
|
|
try:
|
|
|
scene_exists = new_scene_name in THEME_URLS
|
|
|
except TypeError:
|
|
|
|
|
|
logger.warning(f"new_scene_nameの型が不正: {type(new_scene_name)} - {new_scene_name}")
|
|
|
scene_exists = False
|
|
|
|
|
|
if scene_exists:
|
|
|
current_theme = final_scene_params.get("theme", "default")
|
|
|
if new_scene_name != current_theme:
|
|
|
if not check_limiter(limiter_state):
|
|
|
bot_message = "（…少し考える時間がほしい）"
|
|
|
else:
|
|
|
|
|
|
final_scene_params = scene_params.copy()
|
|
|
final_scene_params["theme"] = new_scene_name
|
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instruction = f"ユーザーと一緒に「{new_scene_name}」に来た。周囲の様子を見て、最初の感想をぶっきらぼうに一言つぶやいてください。"
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bot_message = generate_dialogue(internal_history, message, new_affection, stage_name, final_scene_params, instruction)
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else:
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if not check_limiter(limiter_state):
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bot_message = "（…少し考える時間がほしい）"
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else:
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bot_message = generate_dialogue(internal_history, message, new_affection, stage_name, final_scene_params)
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|
else:
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if not check_limiter(limiter_state):
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|
bot_message = "（…少し考える時間がほしい）"
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else:
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bot_message = generate_dialogue(internal_history, message, new_affection, stage_name, final_scene_params)
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else:
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bot_message = generate_dialogue(internal_history, message, new_affection, stage_name, final_scene_params)
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if not bot_message or not isinstance(bot_message, str):
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bot_message = "…なんて言えばいいか分からない。"
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chat_history.append({"role": "user", "content": message})
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chat_history.append({"role": "assistant", "content": bot_message})
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return chat_history, new_affection, final_scene_params, limiter_state
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except Exception as e:
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logger.critical(f"respond関数で予期せぬエラー: {e}", exc_info=True)
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error_history = chat_history or []
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error_history.append({"role": "user", "content": message})
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error_history.append({"role": "assistant", "content": "（ごめん、システムに予期せぬ問題が起きたみたいだ。）"})
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if isinstance(limiter_state, dict):
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limiter_state["is_blocked"] = True
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return error_history, affection, scene_params, limiter_state
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try:
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with gr.Blocks(css="style.css", title="麻理チャット") as demo:
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scene_state = gr.State()
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affection_state = gr.State()
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limiter_state = gr.State()
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background_display = gr.HTML()
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gr.Markdown("# 麻理チャット")
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chatbot = gr.Chatbot()
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msg_input = gr.Textbox()
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submit_btn = gr.Button("送信")
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stage_display = gr.Textbox()
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affection_gauge = gr.Slider()
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gr.Markdown("""<div class='footer'>Made with Gradio & Together AI. Background photos from Unsplash.</div>""")
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def handle_submit(message, history, affection, scene_params, limiter_state):
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if not isinstance(message, str):
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message = ""
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if not isinstance(history, list):
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history = []
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if not isinstance(affection, (int, float)):
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affection = 30
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if not isinstance(scene_params, dict):
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scene_params = {"theme": "default"}
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if not isinstance(limiter_state, dict):
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limiter_state = create_limiter_state()
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if not message.strip():
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theme_url = THEME_URLS.get(scene_params.get("theme", "default"), THEME_URLS["default"])
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background_html = f'<div class="background-container" style="background-image: url({theme_url});"></div>'
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return "", history, affection, get_relationship_stage(affection), scene_params, limiter_state, background_html
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try:
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new_history, new_affection, new_scene_params, new_limiter_state = respond(message, history, affection, scene_params, limiter_state)
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new_stage = get_relationship_stage(new_affection)
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theme_url = THEME_URLS.get(new_scene_params.get("theme", "default"), THEME_URLS["default"])
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|
new_background_html = f'<div class="background-container" style="background-image: url({theme_url});"></div>'
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return "", new_history, new_affection, new_stage, new_scene_params, new_limiter_state, new_background_html
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except Exception as e:
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logger.error(f"handle_submit エラー: {e}")
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theme_url = THEME_URLS.get(scene_params.get("theme", "default"), THEME_URLS["default"])
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|
background_html = f'<div class="background-container" style="background-image: url({theme_url});"></div>'
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|
|
return "", history, affection, get_relationship_stage(affection), scene_params, limiter_state, background_html
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submit_components = [msg_input, chatbot, affection_state, scene_state, limiter_state]
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output_components = [msg_input, chatbot, affection_gauge, stage_display, scene_state, limiter_state, background_display]
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|
submit_btn.click(
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handle_submit,
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|
|
inputs=submit_components,
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|
|
outputs=output_components
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|
|
)
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|
|
msg_input.submit(
|
|
|
handle_submit,
|
|
|
inputs=submit_components,
|
|
|
outputs=output_components
|
|
|
)
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def initialize_app():
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return (
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|
{"theme": "default"},
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30,
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|
create_limiter_state(),
|
|
|
get_relationship_stage(30),
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|
30,
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|
|
f'<div class="background-container" style="background-image: url({THEME_URLS["default"]});"></div>'
|
|
|
)
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demo.load(
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|
initialize_app,
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outputs=[scene_state, affection_state, limiter_state, stage_display, affection_gauge, background_display]
|
|
|
)
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except Exception as e:
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logger.critical(f"Gradio UI構築エラー: {e}", exc_info=True)
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with gr.Blocks() as demo:
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gr.Markdown("# システムエラー")
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gr.Markdown("アプリケーションの初期化中にエラーが発生しました。")
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if __name__ == "__main__":
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try:
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get_sentiment_analyzer()
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except Exception as e:
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logger.warning(f"感情分析モデルのロードに失敗: {e}")
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is_spaces = (
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os.getenv("SPACE_ID") is not None or
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os.getenv("SPACES_ZERO_GPU") is not None or
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os.getenv("HF_TOKEN") is not None or
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os.getenv("SYSTEM") == "spaces" or
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"huggingface.co" in os.getenv("SPACE_HOST", "")
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)
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logger.info(f"Environment detection - is_spaces: {is_spaces}")
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logger.info(f"SPACE_ID: {os.getenv('SPACE_ID')}")
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logger.info(f"SYSTEM: {os.getenv('SYSTEM')}")
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|
if is_spaces:
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logger.info("Starting server for Hugging Face Spaces")
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else:
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port = int(os.getenv("PORT", 7860))
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logger.info(f"Starting server on port {port}")
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try:
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demo.launch()
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except Exception as e:
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logger.error(f"アプリケーション起動エラー: {e}")
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logger.info("フォールバック: shareableリンクで起動します")
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|
demo.launch(share=True, show_error=True) |
