chat.py

import os
import google.generativeai as genai
from response import parse_date, get_events
import speech_recognition as sr
from log import add
from read import read as read
import json
import datetime

rec=True

class GeminiAPIChatbot:
    # 初期化メソッド
    def __init__(self, api_key: str, model_name: str = 'gemini-2.0-flash', log_file: str = 'data/chat_log.json'):
        genai.configure(api_key=api_key)
        self.model = genai.GenerativeModel(model_name)
        self.log_file = log_file
        self.chat_history = self.load_chat_history()
    
    # カレンダー質問判定メソッド
    def is_calendar_query(self, user_input: str) -> bool:
        calendar_keywords = ["予定", "スケジュール", "会議", "イベント"]
        return any(keyword in user_input for keyword in calendar_keywords)
    
    # カレンダー処理メソッド
    def handle_calendar_query(self, user_input: str) -> str:
        try:
            start_time, end_time = parse_date(user_input)
            if not start_time or not end_time:
                return "指定された日時の予定が見つかりませんでした。"

            events = get_events('primary', start_time, end_time)
            if not events:
                return "{}の予定はありません。".format(datetime.datetime.fromisoformat(start_time).strftime('%Y年%m月%d日'))

            event_list = []
            for event in events:
                start = event['start'].get('dateTime', event['start'].get('date'))
                end = event['end'].get('dateTime', event['end'].get('date'))
                summary = event.get('summary', '予定なし')
                # 開始時刻と終了時刻を抽出
                start_time_obj = datetime.datetime.fromisoformat(start)
                end_time_obj = datetime.datetime.fromisoformat(end)
                start_time_str = start_time_obj.strftime('%H:%M')
                end_time_str = end_time_obj.strftime('%H:%M')
                event_list.append(f"{start_time_str}から{end_time_str}に{summary}が")

            return "{}の予定は{}あります。".format(datetime.datetime.fromisoformat(start_time).strftime('%Y年%m月%d日'), "、".join(event_list))

        except Exception as e:
            return f"予定確認中にエラーが発生しました: {e}"
    
    # 雑談応答メソッド
    def generate_response(self, user_input: str) -> str:
        try:
            # 感情分析（簡易版）
            emotional_keywords = {
                "嬉しい": "positive",
                "楽しい": "positive",
                "悲しい": "negative",
                "困った": "negative",
                "すごい": "positive",
                "難しい": "negative"
            }
            user_emotion = "neutral"
            for word, emotion in emotional_keywords.items():
                if word in user_input:
                    user_emotion = emotion
                    break

            # 過去の対話履歴を作成
            context = "\n".join([
                f"ユーザー: {log['user']}（感情: {emotional_keywords.get(log['user'], 'neutral')}）\nBot: {log['bot']}"
                for log in self.chat_history[-10:]
            ])
            with open(f'data/config.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
                loadconfigs = json.load(f)
            # プロンプト作成
            prompt = (
                "あなたの名前は晒屋時計です。\n"
                f"ここは{loadconfigs['areaname']}です。\n"
                "ユーザーの感情に寄り添い、フレンドリーかつ思いやりのある口調で答えてください。\n"
                "また、返答は100文字程度で簡潔に回答してください。\n"
                "ユーザーには音声ベースで伝えられます。絵文字は絶対に使わないでください。\n"
                "以下は過去の対話です。ユーザーはできるだけ自然な会話を求めています。\n"
                f"{context}\n\n"
                f"ユーザー: {user_input}（感情: {user_emotion}）\n"
                "Bot:"
            )

            # Geminiモデルによる応答生成
            response = self.model.generate_content(prompt)
            return response.text.strip() if response.text else "すみません、よくわかりませんでした。"

        except Exception as e:
            return f"エラーが発生しました: {e}"

        
    # チャットログの読み込み
    def load_chat_history(self):
        if os.path.exists(self.log_file):
            with open(self.log_file, 'r', encoding='utf-8') as file:
                try:
                    data = file.read().strip()  # 空白行を除外
                    return json.loads(data) if data else []
                except json.JSONDecodeError:
                    return []  # JSONエラーが出たら初期化
        return []


    # チャットログの保存
    def save_chat_history(self):
        with open(self.log_file, 'w', encoding='utf-8') as file:
            json.dump(self.chat_history, file, ensure_ascii=False, indent=4)

    # チャットログを追加
    def add_chat_log(self, user_input: str, bot_response: str):
        self.chat_history.append({"user": user_input, "bot": bot_response})
        self.save_chat_history()
    
    # 入力処理メソッド
    def process_input(self, user_input: str) -> str:
        if self.is_calendar_query(user_input):
            return self.handle_calendar_query(user_input)
        else:
            return self.generate_response(user_input)


# APIキーの取得
api_key = "A"

# GeminiAPIChatbotのインスタンス作成
chatbot = GeminiAPIChatbot(api_key)

# Recognizerオブジェクトを作成
recognizer = sr.Recognizer()

while rec:    
    # マイクから音声を取得
    try:
        with sr.Microphone() as source:
            print("話してください...")
            recognizer.adjust_for_ambient_noise(source)  # 周囲のノイズを調整
            audio = recognizer.listen(source)  # 音声を取得
    except:
        pass
    # 音声をテキストに変換
    try:
        text = recognizer.recognize_google(audio, language="ja-JP")  # 日本語対応
        print(f"認識結果,{text}" )
        if text.startswith("さらしや") or text.startswith("晒"):
            text = text[len("さらしや"):]
            text = text[len("晒"):]
        else:
            continue
        add(f"認識結果,{text}" )
        rec=False
        response = chatbot.process_input(text).replace("😊","").replace("*","")
        add(response)
        read(response)
        rec=True
        # ログ追加
        chatbot.save_chat_history() 
        chatbot.add_chat_log(text, response)
    except sr.UnknownValueError:
        add("recエラー,音声を認識できませんでした。")
    except sr.RequestError:
        add("recエラー,Google APIに接続できませんでした。")