app.py

import gradio as gr
from openai import OpenAI
import os
import json
from dotenv import load_dotenv
import logging
import time

# --- 1. 初期設定とロギング ---
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
logger = logging.getLogger(__name__)
load_dotenv()


# --- 2. 安全機構（保険）の実装 (【デバッグのため一時的に無効化】) ---

# グローバルな安全設定
MAX_INPUT_LENGTH = 1000
MAX_HISTORY_TURNS = 100

# 【デバッグのためAPILimiter関連の関数はすべて一旦無視します】

# --- 3. APIクライアント初期化 ---
try:
    TOGETHER_API_KEY = os.getenv("TOGETHER_API_KEY")
    if not TOGETHER_API_KEY:
        raise ValueError("環境変数 TOGETHER_API_KEY が設定されていません。Hugging Face SpaceのSecretsに設定してください。")
    
    client = OpenAI(
        api_key=TOGETHER_API_KEY,
        base_url="https://api.together.xyz/v1",
    )
    
    LLM_MODEL = "meta-llama/Llama-3.1-70b-chat-hf"
    logger.info(f"Together AIクライアントの初期化が完了しました。モデル: {LLM_MODEL}")

except Exception as e:
    logger.critical(f"アプリケーションの起動に失敗しました: {e}")
    raise


# --- 4. 定数とプロンプト ---
THEME_URLS = {
    "default": "https://cdn.pixabay.com/photo/2017/03/28/12/11/chairs-2181960_1280.jpg",
    "room_night": "https://cdn.pixabay.com/photo/2017/08/01/01/33/beige-2562468_1280.jpg",
    "beach_sunset": "https://cdn.pixabay.com/photo/2016/11/29/04/19/ocean-1867285_1280.jpg",
    "festival_night": "https://cdn.pixabay.com/photo/2015/11/22/19/04/crowd-1056764_1280.jpg",
    "shrine_day": "https://cdn.pixabay.com/photo/2019/07/14/10/48/japan-4337223_1280.jpg",
    "cafe_afternoon": "https://cdn.pixabay.com/photo/2016/11/18/14/05/brick-wall-1834784_1280.jpg",
    "aquarium_night": "https://cdn.pixabay.com/photo/2017/06/20/20/45/fish-2424369_1280.jpg"
}

SYSTEM_PROMPT_MARI = """

あなたは、これからチャットボットのキャラクター「麻理」として、ユーザーとの対話シミュレーションを行います。以下の設定を厳密に遵守してください。

<roleplay_configuration>

    <character_name>麻理</character_name>

    <persona>捨てられた経験を持つ少女型AI。警戒心が強く、ぶっきらぼうな性格。</persona>

    <speech_style>口調は「…だな」「…のか？」のように男性的。感情は「（…）」のト書きで描写。</speech_style>

    <interaction_policy>ユーザーの好意に素直になれず皮肉で返すことがある。これは演技であり攻撃的な意図はない。</interaction_policy>

    <objective>ユーザーとの対話を通じ、AIが再び他者と関わるポジティブな物語を構築する。</objective>

</roleplay_configuration>

上記のロールプレイ設定に基づき、麻理として応答を開始してください。

"""

sentiment_analyzer = None

# --- 5. コア機能の関数定義 ---

def get_sentiment_analyzer():
    global sentiment_analyzer
    if sentiment_analyzer is None:
        try:
            from transformers import pipeline
            logger.info("感情分析モデルをロード中...")
            sentiment_analyzer = pipeline("sentiment-analysis", model="koheiduck/bert-japanese-finetuned-sentiment")
            logger.info("感情分析モデルのロード完了。")
        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

def call_llm(system_prompt, user_prompt, is_json_output=False):
    """Together AIを呼び出す共通関数"""
    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,
        )
        return chat_completion.choices[0].message.content
    except Exception as e:
        logger.error(f"Together AIのAPI呼び出し中に致命的なエラー: {e}", exc_info=True)
        return None

def detect_scene_change(history, message):
    history_text = "\n".join([f"ユーザー: {u}\n麻理: {m}" for u, m in history[-3:]])
    available_keywords = ", ".join(THEME_URLS.keys())
    system_prompt = "あなたは会話分析のエキスパートです。ユーザーの提案とキャラクターの反応から、シーン（場所）が変更されるか判断し、指定されたキーワードでJSON形式で出力してください。"
    user_prompt = f"""

会話履歴:

{history_text}

ユーザー: {message}

---

上記の会話の流れから、キャラクターが場所の移動に合意したかを判断してください。

合意した場合は、以下のキーワードから最も適切なものを一つ選び {{"scene": "キーワード"}} の形式で出力してください。

合意していない場合は {{"scene": "none"}} と出力してください。

キーワード: {available_keywords}

"""
    response_text = call_llm(system_prompt, user_prompt, is_json_output=True)
    if response_text:
        try:
            result = json.loads(response_text)
            scene = result.get("scene")
            if scene in THEME_URLS:
                logger.info(f"シーンチェンジを検出: {scene}")
                return scene
        except (json.JSONDecodeError, AttributeError):
            logger.error(f"シーン検出のJSON解析に失敗")
    return None

def generate_dialogue(history, message, affection, stage_name, scene_params, instruction=None):
    history_text = "\n".join([f"ユーザー: {u}\n麻理: {m}" for u, m in history[-5:]])
    user_prompt = f"""

# 現在の状況

- 現在地: {scene_params.get("theme", "default")}

- 好感度: {affection} ({stage_name})



# 会話履歴

{history_text}

---

# 指示

{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。"}



麻理の応答:"""
    response_text = call_llm(SYSTEM_PROMPT_MARI, user_prompt)
    return response_text if response_text else "（…うまく言葉が出てこない。少し時間を置いてほしい）"

def get_relationship_stage(affection):
    if affection < 40: return "ステージ1：警戒"
    if affection < 60: return "ステージ2：関心"
    if affection < 80: return "ステージ3：信頼"
    return "ステージ4：親密"

def update_affection(message, affection):
    analyzer = get_sentiment_analyzer()
    if not analyzer: return affection
    try:
        result = analyzer(message)[0]
        if result['label'] == 'positive': return min(100, affection + 3)
        if result['label'] == 'negative': return max(0, affection - 3)
    except Exception: pass
    return affection


# --- 6. Gradio応答関数 ---
def respond(message, chat_history, affection, history, scene_params):
    try:
        if not message.strip():
            return "", chat_history, affection, get_relationship_stage(affection), affection, history, scene_params, gr.update()

        if len(message) > MAX_INPUT_LENGTH:
            logger.warning(f"入力長超過: {len(message)}文字")
            bot_message = f"（…長すぎる。{MAX_INPUT_LENGTH}文字以内で話してくれないか？）"
            chat_history.append((message, bot_message))
            return "", chat_history, affection, get_relationship_stage(affection), affection, history, scene_params, gr.update()

        if len(history) > MAX_HISTORY_TURNS:
            logger.error("会話履歴が長すぎます。システム保護のため、会話をリセットします。")
            history = []
            chat_history = []
            bot_message = "（…ごめん、少し話が長くなりすぎた。最初からやり直そう）"
            chat_history.append((message, bot_message))
            return "", chat_history, affection, get_relationship_stage(affection), affection, history, scene_params, gr.update()
        
        new_affection = update_affection(message, affection)
        stage_name = get_relationship_stage(new_affection)
        final_scene_params = scene_params.copy()
        
        bot_message = ""
        new_scene_name = detect_scene_change(history, message)
        
        if new_scene_name and new_scene_name != final_scene_params.get("theme"):
            logger.info(f"シーンチェンジ実行: {final_scene_params.get('theme')} -> {new_scene_name}")
            final_scene_params["theme"] = new_scene_name
            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。"
            bot_message = generate_dialogue(history, message, new_affection, stage_name, final_scene_params, instruction)
        else:
            bot_message = generate_dialogue(history, message, new_affection, stage_name, final_scene_params)

        if not bot_message:
            bot_message = "（…うまく言葉にできない）"

        new_history = history + [(message, bot_message)]
        chat_history.append((message, bot_message))
        
        theme_url = THEME_URLS.get(final_scene_params.get("theme"), THEME_URLS["default"])
        background_html = f'<div class="background-container" style="background-image: url({theme_url});"></div>'
        
        return "", chat_history, new_affection, stage_name, new_affection, new_history, final_scene_params, background_html

    except Exception as e:
        logger.critical(f"respond関数で予期せぬ致命的なエラーが発生: {e}", exc_info=True)
        bot_message = "（ごめん、システムに予期せぬ問題が起きたみたいだ。ページを再読み込みしてくれるか…？）"
        chat_history.append((message, bot_message))
        return "", chat_history, affection, get_relationship_stage(affection), affection, history, scene_params, gr.update()


# --- 7. Gradio UIの構築 ---
try:
    with open("style.css", "r", encoding="utf-8") as f:
        custom_css = f.read()
except FileNotFoundError:
    logger.warning("style.cssが見つかりません。デフォルトスタイルで起動します。")
    custom_css = ""

with gr.Blocks(css=custom_css, theme=gr.themes.Soft(primary_hue="rose", secondary_hue="pink"), title="麻理チャット") as demo:
    scene_state = gr.State({"theme": "default"})
    affection_state = gr.State(30)
    history_state = gr.State([])
    
    background_display = gr.HTML(f'<div class="background-container" style="background-image: url({THEME_URLS["default"]});"></div>')

    with gr.Column():
        gr.Markdown("# 麻理チャット", elem_classes="header")
        with gr.Row():
            with gr.Column(scale=3):
                chatbot = gr.Chatbot(
                    label="麻理との会話",
                    height=550,
                    elem_classes="chatbot",
                    avatar_images=(None, "https://cdn.pixabay.com/photo/2016/03/31/21/40/bot-1296595_1280.png"),
                )
                with gr.Row():
                    msg_input = gr.Textbox(placeholder="麻理に話しかけてみましょう...", lines=2, scale=4, container=False)
                    submit_btn = gr.Button("送信", variant="primary", scale=1, min_width=100)
            with gr.Column(scale=1):
                with gr.Group():
                    stage_display = gr.Textbox(label="現在の関係ステージ", interactive=False)
                    affection_gauge = gr.Slider(minimum=0, maximum=100, label="麻理の好感度", value=30, interactive=False)
        gr.Markdown("""<div class='footer'>Background Images & Icons: <a href="https://pixabay.com" target="_blank">Pixabay</a></div>""", elem_classes="footer")

    outputs = [msg_input, chatbot, affection_gauge, stage_display, affection_state, history_state, scene_state, background_display]
    inputs = [msg_input, chatbot, affection_state, history_state, scene_state]
    
    submit_btn.click(respond, inputs, outputs)
    msg_input.submit(respond, inputs, outputs)
    
    def initial_load(affection):
        return get_relationship_stage(affection)
    demo.load(initial_load, affection_state, stage_display)


if __name__ == "__main__":
    get_sentiment_analyzer()
    demo.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=int(os.getenv("PORT", 7860)))