chat_simple.py

"""
Generative AI Platform でチャットルームなしのシンプルな会話を行うサンプルコード。

このサンプルコードは、Simple Chat API を使用してチャットルームを作成せずに
直接 AI との会話を行います。

以下の機能が含まれています。

- 7.5.1. チャットルームなしで会話を行う(SimpleChat Call): チャットルームを使わずに会話を実行
"""

import requests
import msal
import json
import os
import urllib3
from dotenv import load_dotenv


class GAPSimpleChatClient:

    def __init__(self, tenant_name, client_id, endpoint):
        self.tenant_name = tenant_name
        self.client_id = client_id
        self.endpoint = endpoint
        self.authority = f"https://{tenant_name}.b2clogin.com/{tenant_name}.onmicrosoft.com/b2c_1_fjcloud_genai_susi"
        self.scopes = []
        self.access_token_cache = msal.SerializableTokenCache()
        self.client = msal.PublicClientApplication(
            client_id, authority=self.authority, token_cache=self.access_token_cache
        )
        self.access_token = self._get_access_token()
        self.headers = {
            "accept": "application/json",
            "Content-Type": "application/json",
            "Authorization": f"Bearer {self.access_token}",
        }

    def _get_access_token(self):
        result = None
        accounts = self.client.get_accounts()
        if accounts:
            result = self.client.acquire_token_silent(self.scopes, accounts[0])
        else:
            result = self.client.acquire_token_interactive(
                self.scopes, prompt="select_account"
            )
        return result["id_token"]

    def simple_chat(
        self,
        question,
        model="cohere.command-r-plus-fujitsu",
        max_tokens=1024,
        temperature=0.5,
        top_p=1.0,
        messages=None,
    ):
        """
        チャットルームなしでシンプルな会話を行う

        Args:
            question (str): 会話内容（質問）
            model (str): 使用する言語モデル
            max_tokens (int): 最大トークン数
            temperature (float): 予測不可能性（0.0～1.0）
            top_p (float): 回答範囲（0.0～1.0）
            messages (list): 過去の会話履歴（省略可）

        Returns:
            dict: API レスポンス（answer と messages を含む）
        """
        url = f"{self.endpoint}/api/v1/action/defined/text:simple_chat/call"

        if messages is None:
            messages = []

        body = {
            "max_tokens": max_tokens,
            "messages": messages,
            "model": model,
            "question": question,
            "temperature": temperature,
            "top_p": top_p,
        }

        response = requests.post(url, headers=self.headers, json=body, verify=False)
        response.raise_for_status()
        return response.json()


if __name__ == "__main__":
    load_dotenv()
    tenant_name = os.getenv("TENANT_NAME")
    client_id = os.getenv("CLIENT_ID")
    endpoint = f"https://{tenant_name}.generative-ai-platform.cloud.global.fujitsu.com"

    client = GAPSimpleChatClient(tenant_name, client_id, endpoint)
    urllib3.disable_warnings(urllib3.exceptions.InsecureRequestWarning)

    # --- 7.5.1. チャットルームなしで会話を行う（単発の質問）---
    print("=== 単発の質問 ===")
    question = "自己紹介をしてください"
    response = client.simple_chat(question=question)
    print(f"質問: {question}")
    print(f"回答:\n{response['answer']}\n")

    # --- 過去の会話を含めた質問 ---
    print("=== 過去の会話を含めた質問 ===")

    # 1回目の会話
    question1 = "私の名前は太郎です。"
    response1 = client.simple_chat(question=question1)
    print(f"ユーザー: {question1}")
    print(f"AI: {response1['answer']}\n")

    # 2回目の会話（過去の会話履歴を含める）
    conversation_history = [
        {"role": "user", "content": question1},
        {"role": "ai", "content": response1["answer"]},
    ]

    question2 = "私の名前を覚えていますか？"
    response2 = client.simple_chat(question=question2, messages=conversation_history)
    print(f"ユーザー: {question2}")
    print(f"AI: {response2['answer']}\n")

    # --- パラメータをカスタマイズした例 ---
    print("=== パラメータカスタマイズ（創造的な回答）===")
    question3 = "冬の朝について短い詩を作ってください。"
    response3 = client.simple_chat(
        question=question3,
        max_tokens=512,
        temperature=0.9,  # より創造的な回答
        top_p=0.95,
    )
    print(f"質問: {question3}")
    print(f"回答:\n{response3['answer']}\n")

    # --- 複数ターンの会話 ---
    print("=== 複数ターンの会話 ===")
    conversation = []

    # 1ターン目
    q1 = "Pythonのリスト内包表記について教えてください。"
    r1 = client.simple_chat(question=q1)
    print(f"ユーザー: {q1}")
    print(f"AI: {r1['answer']}\n")
    conversation.append({"role": "user", "content": q1})
    conversation.append({"role": "ai", "content": r1["answer"]})

    # 2ターン目
    q2 = "具体的な例を見せてください。"
    r2 = client.simple_chat(question=q2, messages=conversation)
    print(f"ユーザー: {q2}")
    print(f"AI: {r2['answer']}\n")
    conversation.append({"role": "user", "content": q2})
    conversation.append({"role": "ai", "content": r2["answer"]})

    # 3ターン目
    q3 = "ありがとうございます！"
    r3 = client.simple_chat(question=q3, messages=conversation)
    print(f"ユーザー: {q3}")
    print(f"AI: {r3['answer']}\n")

    print("=== サンプル実行完了 ===")