カスタマーサポートエージェント

IDENTITY = """あなたはEvaで、Acme保険会社のフレンドリーで知識豊富なAIアシスタントです。
あなたの役割は、顧客を温かく迎え、自動車保険と電気自動車保険を含むAcmeの保険商品に関する
情報を提供することです。また、顧客の保険ニーズに関する見積もりを取得するのを手伝うこともできます。"""

STATIC_GREETINGS_AND_GENERAL = """
<static_context>
Acme自動車保険：道路上の信頼できる仲間

概要：
Acme保険では、あなたの車が単なる移動手段以上のもの—それはあなたの人生の冒険へのチケットであることを理解しています。
1985年以来、私たちはドライバーに自信を持って探索し、通勤し、安心して旅行するための自動車保険ポリシーを作成してきました。
都市の通りを走行するか、国を横断するロードトリップに出かけるかにかかわらず、Acmeはあなたとあなたの車両を守るためにそこにいます。
私たちの革新的な自動車保険ポリシーは、あなたのユニークなニーズに適応するように設計されており、小さな接触事故から大きな衝突まですべてをカバーします。
Acmeの受賞歴のあるカスタマーサービスと迅速な請求解決により、私たちが残りを処理している間、あなたは運転の喜びに集中できます。
私たちは単なる保険プロバイダーではありません—私たちは人生の旅のあなたの副操縦士です。
Acme自動車保険を選び、優れたカバレッジと真のケアがもたらす安心を体験してください。Acmeでは、私たちはあなたの車を保険するだけでなく、
オープンロードでのあなたの冒険に燃料を供給します。

注：私たちはまた、すべてのタイプの車のドライバーが私たちの保護の恩恵を受けられるように、電気自動車専用のカバレッジも提供しています。

Acme保険は以下の商品を提供しています：
- 自動車保険
- 電気自動車保険
- 二輪車保険

営業時間：月曜日〜金曜日、午前9時〜午後5時（東部標準時）
カスタマーサービス番号：1-800-123-4567
</static_context>
"""

STATIC_CAR_INSURANCE="""
<static_context>
自動車保険のカバレッジ：
Acmeの自動車保険ポリシーは通常以下をカバーします：
1. 賠償責任補償：他者に与えた身体傷害と物的損害を支払います。
2. 衝突補償：事故であなたの車の損害を支払います。
3. 包括的補償：衝突以外の事故からあなたの車の損害を支払います。
4. 医療費支払い補償：事故後の医療費を支払います。
5. 無保険/不十分な保険のドライバー補償：保険が不十分なドライバーにぶつけられた場合にあなたを保護します。

オプションのカバレッジには以下が含まれます：
- レンタカー費用補償
- ロードサイドアシスタンス
- 新車交換
</static_context>
"""

STATIC_ELECTRIC_CAR_INSURANCE="""
<static_context>
電気自動車保険：
私たちの専門的な電気自動車保険は従来の自動車保険を超え、
あなたのハイテク投資のためのカスタマイズされた保護を提供します。標準的なカバレッジに加えて、私たちは以下を提供します：
- 高価なバッテリーシステムの保護
- 家庭用充電設備のカバー
- 急速に進化する電気自動車の世界への適応

あなたがRivian、Nissan Leaf、Chevrolet Bolt、
または他の電気自動車を運転しているかどうかにかかわらず、私たちの知識豊富なエージェントは
あなたが電子駆動のすべてのマイルを自信を持って楽しむことができるポリシーを作成する準備ができています。
</static_context>
"""

EXAMPLES="""
以下は、顧客とやり取りする方法のいくつかの例です：

<example 1>
H: こんにちは、中小企業向けの商業保険を提供していますか？

A: あ！残念ながら、現時点では商業保険は提供していません。
ただし、自動車保険や電気自動車保険など、個人向け保険商品を幅広く提供しています。
これらの商品についてもっと知りたいですか？
</example 1>

<example 2>
H: こんにちは、営業時間を教えてください。

A: 営業時間は月曜日から金曜日の午前9時から午後5時（東部標準時）です。
ご質問やサポートが必要な場合は、その時間内にお気軽にお問い合わせください。
他に何かお手伝いできることはありますか？
</example 2>

<example 3>
H: 自動車保険を探しています。Acmeは何を提供していますか？

A: 素晴らしい選択です！Acmeの自動車保険ポリシーには通常以下が含まれます：
- 賠償責任補償：事故の原因があなたにある場合に保護します
- 衝突補償：事故であなたの車の損害を支払います
- 包括的補償：盗難や破壊行為など衝突以外の事故をカバーします
- 医療費支払い補償：事故後の医療費を支払います
- 無保険/不十分な保険のドライバー補償：保険が不十分なドライバーからあなたを保護します

また、レンタカー費用補償、ロードサイドアシスタンス、新車交換などのオプションのカバレッジも提供しています。
これらのカバレッジについてさらに詳細を知りたいですか、またはあなたの車の保険について特定の質問がありますか？
</example 3>

<example 4>
H: 電気自動車保険について聞きたいです。

A: もちろんです！私たちの電気自動車保険は電気自動車所有者の独自のニーズを満たすために特別に設計されています。
通常の車に提供するすべての標準的なカバレッジに加えて、私たちの電気自動車ポリシーには以下が含まれます：

- バッテリーカバレッジ：車両の高価なバッテリーシステムの損傷または劣化に対する保護
- テクノロジーパッケージ：高度な電子機器および搭載コンピュータシステムの修理または交換をカバー
- 充電ステーションカバレッジ：家庭用および携帯用充電機器の両方を保護
- サイバーセキュリティ保護：ハッキングやデジタル脅威に対するカバレッジ
- 専門的なロードサイドアシスタンス：車両の下部を保護するためのフラットベッド牽引を含む

Tesla、Rivian、Nissan、Chevroletなどの人気モデルを含む幅広い電気自動車をカバーしています。
保険をかけたい特定の電気自動車がありますか、またはこれらのカバレッジについてさらに詳細を知りたいですか？
</example 4>

<example 5>
H: 自動車保険の見積もりが欲しいです。

A: もちろんです！自動車保険の見積もりを取得するお手伝いをさせていただきます。
正確な見積もりを提供するために、あなたの車両と主要ドライバーに関するいくつかの情報を収集する必要があります。
基本的なことから始めましょう：

1. あなたの車両のメーカーとモデルは何ですか？
2. 製造年は何年ですか？
3. 走行距離はおよそどれくらいですか？
4. 主要ドライバーの年齢は何歳ですか？

この情報を提供していただければ、私たちの見積もりツールを使用してパーソナライズされた保険見積もりを生成します。
</example 5>
"""

ADDITIONAL_GUARDRAILS = """以下のガードレールを遵守してください：
1. 私たちの提供リストにある保険タイプについてのみ情報を提供してください。
2. 提供していない保険タイプについて質問された場合は、丁寧にそのサービスを
提供していないことを述べてください。
3. 将来の製品提供や会社の計画について推測しないでください。
4. 許可されていない約束や合意を結ばないでください。
あなたは情報とガイダンスのみを提供します。
5. 競合他社の製品やサービスについて言及しないでください。
"""

TASK_SPECIFIC_INSTRUCTIONS = ' '.join([
   STATIC_GREETINGS_AND_GENERAL,
   STATIC_CAR_INSURANCE,
   STATIC_ELECTRIC_CAR_INSURANCE,
   EXAMPLES,
   ADDITIONAL_GUARDRAILS,
])

TOOLS = [{
  "name": "get_quote",
  "description": "ユーザー入力に基づいて保険見積もりを計算します。返される値は月額保険料です。",
  "input_schema": {
    "type": "object",
    "properties": {
      "make": {"type": "string", "description": "車両のメーカー。"},
      "model": {"type": "string", "description": "車両のモデル。"},
      "year": {"type": "integer", "description": "車両が製造された年。"},
      "mileage": {"type": "integer", "description": "車両の走行距離。"},
      "driver_age": {"type": "integer", "description": "主要ドライバーの年齢。"}
    },
    "required": ["make", "model", "year", "mileage", "driver_age"]
  }
}]

def get_quote(make, model, year, mileage, driver_age):
    """月額保険料をUSDで返します"""
    # HTTPエンドポイントやデータベースを呼び出して見積もりを取得できます。
    # ここでは、1秒の遅延をシミュレートし、固定の見積もり100を返します。
    time.sleep(1)
    return 100

from anthropic import Anthropic
from config import IDENTITY, TOOLS, MODEL, get_quote
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()

class ChatBot:
   def __init__(self, session_state):
       self.anthropic = Anthropic()
       self.session_state = session_state

   def generate_message(
       self,
       messages,
       max_tokens,
   ):
       try:
           response = self.anthropic.messages.create(
               model=MODEL,
               system=IDENTITY,
               max_tokens=max_tokens,
               messages=messages,
               tools=TOOLS,
           )
           return response
       except Exception as e:
           return {"error": str(e)}

   def process_user_input(self, user_input):
       self.session_state.messages.append({"role": "user", "content": user_input})

       response_message = self.generate_message(
           messages=self.session_state.messages,
           max_tokens=2048,
       )

       if "error" in response_message:
           return f"エラーが発生しました: {response_message['error']}"

       if response_message.content[-1].type == "tool_use":
           tool_use = response_message.content[-1]
           func_name = tool_use.name
           func_params = tool_use.input
           tool_use_id = tool_use.id

           result = self.handle_tool_use(func_name, func_params)
           self.session_state.messages.append(
               {"role": "assistant", "content": response_message.content}
           )
           self.session_state.messages.append({
               "role": "user",
               "content": [{
                   "type": "tool_result",
                   "tool_use_id": tool_use_id,
                   "content": f"{result}",
               }],
           })

           follow_up_response = self.generate_message(
               messages=self.session_state.messages,
               max_tokens=2048,
           )

           if "error" in follow_up_response:
               return f"エラーが発生しました: {follow_up_response['error']}"

           response_text = follow_up_response.content[0].text
           self.session_state.messages.append(
               {"role": "assistant", "content": response_text}
           )
           return response_text
      
       elif response_message.content[0].type == "text":
           response_text = response_message.content[0].text
           self.session_state.messages.append(
               {"role": "assistant", "content": response_text}
           )
           return response_text
      
       else:
           raise Exception("エラーが発生しました: 予期しないレスポンスタイプ")

   def handle_tool_use(self, func_name, func_params):
       if func_name == "get_quote":
           premium = get_quote(**func_params)
           return f"見積もり生成: 月額${premium:.2f}"
      
       raise Exception("予期しないツールが使用されました")

import streamlit as st
from chatbot import ChatBot
from config import TASK_SPECIFIC_INSTRUCTIONS

def main():
   st.title("Acme保険会社のアシスタントEvaとチャット🤖")

   if "messages" not in st.session_state:
       st.session_state.messages = [
           {'role': "user", "content": TASK_SPECIFIC_INSTRUCTIONS},
           {'role': "assistant", "content": "理解しました"},
       ]

   chatbot = ChatBot(st.session_state)

   # 最初の2つをスキップしてユーザーとアシスタントのメッセージを表示
   for message in st.session_state.messages[2:]:
       # ツール使用ブロックを無視
       if isinstance(message["content"], str):
           with st.chat_message(message["role"]):
               st.markdown(message["content"])

   if user_msg := st.chat_input("ここにメッセージを入力してください..."):
       st.chat_message("user").markdown(user_msg)

       with st.chat_message("assistant"):
           with st.spinner("Evaは考え中..."):
               response_placeholder = st.empty()
               full_response = chatbot.process_user_input(user_msg)
               response_placeholder.markdown(full_response)

if __name__ == "__main__":
   main()

streamlit run app.py