Upload app.py

app.py

@@ -12,28 +12,35 @@ 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
+# --- 2. 安全機構（保険）の実装 (元の形に戻します) ---
+RATE_LIMIT_MAX_REQUESTS = 15
+RATE_LIMIT_IN_SECONDS = 60
 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】
+def create_limiter_state():
+    return {"timestamps": [], "is_blocked": False}
+
+def check_limiter(limiter_state):
+    if limiter_state["is_blocked"]: return False
+    now = time.time()
+    limiter_state["timestamps"] = [t for t in limiter_state["timestamps"] if now - t < RATE_LIMIT_IN_SECONDS]
+    if len(limiter_state["timestamps"]) >= RATE_LIMIT_MAX_REQUESTS:
+        logger.error(f"レートリミット超過！ API呼び出しをブロックします。")
+        limiter_state["is_blocked"] = True
+        return False
+    limiter_state["timestamps"].append(now)
+    return True
+
 
 # --- 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",
-    )
-    
+        raise ValueError("環境変数 TOGETHER_API_KEY が設定されていません。")
+    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
@@ -61,11 +68,9 @@ SYSTEM_PROMPT_MARI = """
 </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:
@@ -79,7 +84,7 @@ def get_sentiment_analyzer():
     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"""
+    # ... (この関数の中身は変更なし)
     messages = [
         {"role": "system", "content": system_prompt},
         {"role": "user", "content": user_prompt}
@@ -87,11 +92,7 @@ def call_llm(system_prompt, user_prompt, is_json_output=False):
     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,
+            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:
@@ -99,19 +100,11 @@ def call_llm(system_prompt, user_prompt, is_json_output=False):
         return None
 
 def detect_scene_change(history, message):
+    # ... (この関数の中身は変更なし)
     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}
-"""
+    user_prompt = f'会話履歴:\n{history_text}\nユーザー: {message}\n---\n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。\n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。\n合意していない場合は {{"scene": "none"}} と出力してください。\nキーワード: {available_keywords}'
     response_text = call_llm(system_prompt, user_prompt, is_json_output=True)
     if response_text:
         try:
@@ -125,29 +118,21 @@ def detect_scene_change(history, message):
     return None
 
 def generate_dialogue(history, message, affection, stage_name, scene_params, instruction=None):
+    # ... (この関数の中身は変更なし)
     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:"""
+    user_prompt = f'# 現在の状況\n- 現在地: {scene_params.get("theme", "default")}\n- 好感度: {affection} ({stage_name})\n\n# 会話履歴\n{history_text}\n---\n# 指示\n{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。"}\n\n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):
+    # ... (この関数の中身は変更なし)
     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):
+    # ... (この関数の中身は変更なし)
     analyzer = get_sentiment_analyzer()
     if not analyzer: return affection
     try:
@@ -157,72 +142,80 @@ def update_affection(message, affection):
     except Exception: pass
     return affection
 
-
 # --- 6. Gradio応答関数 ---
-def respond(message, chat_history, affection, history, scene_params):
+def respond(message, chat_history, affection, history, scene_params, limiter_state):
     try:
+        if limiter_state["is_blocked"]:
+            bot_message = "（…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((message, bot_message))
+            return "", chat_history, affection, get_relationship_stage(affection), affection, history, scene_params, limiter_state, gr.update()
+
         if not message.strip():
-            return "", chat_history, affection, get_relationship_stage(affection), affection, history, scene_params, gr.update()
+            return "", chat_history, affection, get_relationship_stage(affection), affection, history, scene_params, limiter_state, 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()
+            return "", chat_history, affection, get_relationship_stage(affection), affection, history, scene_params, limiter_state, 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()
+            return "", [], affection, get_relationship_stage(affection), [], scene_params, limiter_state, 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)
+
+        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:
-            bot_message = generate_dialogue(history, message, new_affection, stage_name, final_scene_params)
+            new_scene_name = detect_scene_change(history, message)
+            if new_scene_name and new_scene_name != final_scene_params.get("theme"):
+                if not check_limiter(limiter_state):
+                    bot_message = "（…少し考える時間がほしい）"
+                else:
+                    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:
+                if not check_limiter(limiter_state):
+                     bot_message = "（…少し考える時間がほしい）"
+                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
+        # 【修正点】戻り値の冗長性をなくす
+        return "", chat_history, new_affection, stage_name, new_history, final_scene_params, limiter_state, 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()
-
+        limiter_state["is_blocked"] = True
+        return "", chat_history, affection, get_relationship_stage(affection), history, scene_params, limiter_state, 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。")
+    logger.warning("style.cssが見つかりません。")
     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([])
+    limiter_state = gr.State(create_limiter_state())
     
     background_display = gr.HTML(f'<div class="background-container" style="background-image: url({THEME_URLS["default"]});"></div>')
 
@@ -230,12 +223,7 @@ with gr.Blocks(css=custom_css, theme=gr.themes.Soft(primary_hue="rose", secondar
         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"),
-                )
+                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)
@@ -245,17 +233,27 @@ with gr.Blocks(css=custom_css, theme=gr.themes.Soft(primary_hue="rose", secondar
                     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]
+    # 【修正点】outputsリストから affection_state を削除
+    outputs = [
+        msg_input, chatbot, affection_gauge, stage_display, 
+        history_state, scene_state, limiter_state, background_display
+    ]
+    # 【修正���】inputsリストに affection_state を追加
+    inputs = [
+        msg_input, chatbot, affection_state, history_state, scene_state, limiter_state
+    ]
     
-    submit_btn.click(respond, inputs, outputs)
-    msg_input.submit(respond, inputs, outputs)
+    # 【修正点】affection_stateを更新するための新しいイベントハンドラを追加
+    def update_affection_state(new_affection):
+        return new_affection
+
+    submit_btn.click(respond, inputs, outputs).then(update_affection_state, outputs[2], affection_state)
+    msg_input.submit(respond, inputs, outputs).then(update_affection_state, outputs[2], affection_state)
     
     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)))