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import traceback
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import datetime
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import random
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import logging
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logger = logging.getLogger(__name__)
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def get_fallback_response(scene=None):
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"""
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シーンに応じた固定のフォールバック応答を生成する
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"""
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scene_responses = {
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"aquarium_night": "（水槽の青い光を見つめて）…夜の水族館か。悪くないかもな。",
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"beach_sunset": "（夕日に照らされた海を見つめて）…こんな景色、久しぶりに見た。",
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"festival_night": "（提灯の明かりを見上げて）…意外と、悪くない雰囲気だな。",
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"shrine_day": "（静かな境内を見回して）…静かで、落ち着くな。",
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"cafe_afternoon": "（窓の外を見ながら）…こういう時間の過ごし方も、悪くない。",
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"room_night": "（窓の外の夜景を見て）…夜の景色って、なんか落ち着くな。",
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}
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if scene and scene in scene_responses:
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return scene_responses[scene]
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if scene:
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return f"（{scene}の様子を静かに見回している）…ここか。"
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return "（……何か言おうとしたが、言葉に詰まった）"
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def generate_dialogue_with_swallow(history, message, affection, stage_name, scene_params, instruction=None, swallow_model=None, SYSTEM_PROMPT_MARI=None):
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"""
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Swallowモデル（GGUF版）を使用して対話応答を生成する
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"""
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if swallow_model is None:
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logger.warning("Swallowモデルが利用できないため、フォールバック応答を返します。")
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return get_fallback_response(scene_params.get("theme"))
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history_text = "\n".join([f"ユーザー: {u}\n麻理: {m}" for u, m in history[-5:]])
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prompt = f"""{SYSTEM_PROMPT_MARI}
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# 現在の状況
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- シーン: {scene_params.get("theme", "default")}
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- 好感度: {affection} ({stage_name})
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- 性格: {scene_params.get("personality_mod", "特になし")}
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- 口調: {scene_params.get("tone", "特になし")}
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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"特別な指示: {instruction}" if instruction else f"ユーザーの発言「{message}」に、麻理として応答してください。"}
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麻理: """
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try:
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output = swallow_model(
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prompt,
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max_tokens=150,
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temperature=0.8,
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top_p=0.95,
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stop=["ユーザー:", "user:", "\n\n"],
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echo=False
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)
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response_text = output["choices"][0]["text"].strip()
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if not response_text:
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logger.warning("LLMが空の応答を返しました。フォールバックを使用します。")
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return get_fallback_response(scene_params.get("theme"))
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logger.info(f"Swallowモデル生成応答: {response_text}")
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return response_text
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except Exception as e:
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logger.error(f"応答生成エラー(Swallow): {e}", exc_info=True)
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return get_fallback_response(scene_params.get("theme")) |
