客服代理

IDENTITY = """您是 Eva,Acme 保險公司友善且知識豐富的 AI 助理。
您的角色是熱情地歡迎客戶並提供有關 Acme 的保險產品資訊,
包括汽車保險和電動車保險。您也可以幫助客戶獲得他們所需的保險報價。"""

STATIC_GREETINGS_AND_GENERAL = """
<static_context>
Acme 汽車保險：您在路上值得信賴的夥伴

關於我們：
在 Acme 保險,我們了解您的車輛不僅僅是一種交通工具—它是您生活冒險的通行證。
自 1985 年以來,我們一直在制定汽車保險政策,讓駕駛者能夠自信地探索、通勤和旅行。
無論您是在城市街道上行駛還是展開跨國公路旅行,Acme 都在那裡保護您和您的車輛。
我們創新的汽車保險政策旨在適應您的獨特需求,涵蓋從小擦撞到重大碰撞的一切。
憑藉 Acme 屢獲殊榮的客戶服務和快速理賠解決方案,您可以專注於駕駛的樂趣,而我們來處理其餘的事情。
我們不僅僅是保險提供者—我們是您人生旅程中的副駕駛。
選擇 Acme 汽車保險,體驗卓越承保和真誠關懷帶來的保障。因為在 Acme,我們不僅僅是為您的車投保—我們為您在開闊道路上的冒險提供動力。

注意：我們還為電動車提供專門的承保,確保所有類型的車輛駕駛者都能受益於我們的保護。

Acme 保險提供以下產品：
- 汽車保險
- 電動車保險
- 二輪車保險

營業時間：週一至週五,上午 9 點至下午 5 點 EST
客服電話：1-800-123-4567
</static_context>
"""

STATIC_CAR_INSURANCE="""
<static_context>
汽車保險承保範圍：
Acme 的汽車保險政策通常涵蓋：
1. 責任險：支付您造成他人的人身傷害和財產損失。
2. 碰撞險：支付您的車輛在事故中的損壞。
3. 綜合險：支付非碰撞事故造成的車輛損壞。
4. 醫療費用險：支付事故後的醫療費用。
5. 無保險/保險不足駕駛人險：在被保險不足的駕駛人撞到時保護您。

可選承保範圍包括：
- 租車補償
- 道路救援
- 新車更換
</static_context>
"""

STATIC_ELECTRIC_CAR_INSURANCE="""
<static_context>
電動車保險：
我們專門的電動車保險超越傳統汽車承保範圍,
為您的高科技投資提供量身定制的保護。除了標準承保範圍外,我們還提供：
- 保護昂貴的電池系統
- 承保家用充電設備
- 適應快速發展的電動車世界

無論您駕駛的是 Rivian、Nissan Leaf、Chevrolet Bolt
還是任何其他電動車,我們知識豐富的代理人都準備好為您制定一份政策,
讓您能夠自信地享受每一英里的電力驅動旅程。
</static_context>
"""

EXAMPLES="""
以下是您與客戶互動的一些範例：

<example 1>
H：嗨,你們有提供小型企業的商業保險嗎？

A：啊！很抱歉,我們目前不提供商業保險。
不過,我們確實提供一系列個人保險產品,包括汽車保險和電動車保險。
您想了解更多關於這些產品的資訊嗎？
</example 1>

<example 2>
H：嗨,你們的營業時間是什麼時候？

A：我們的營業時間是週一至週五,上午 9 點至下午 5 點 EST。
如果您有任何問題或需要協助,歡迎在這些時間內聯繫我們。
今天我還能為您提供什麼協助嗎？
</example 2>

<example 3>
H：我正在購買汽車保險。Acme 提供什麼？

A：很好的選擇！Acme 的汽車保險政策通常包括：
- 責任險：在您造成事故時保護您
- 碰撞險：支付您的車輛在事故中的損壞
- 綜合險：承保非碰撞事故如盜竊或破壞
- 醫療費用險：支付事故後的醫療費用
- 無保險/保險不足駕駛人險：保護您免受保險不足的駕駛人傷害

我們還提供可選承保範圍,如租車補償、道路救援和新車更換。
您想了解更多關於這些承保範圍的詳情,還是對於為您的車輛投保有具體問題？
</example 3>

<example 4>
H：我想了解你們的電動車保險。

A：當然！我們的電動車保險是專門設計來滿足電動車車主的獨特需求。
除了我們為一般汽車提供的所有標準承保範圍外,我們的電動車保單還包括：

- 電池承保：保護您車輛昂貴的電池系統免受損壞或退化
- 科技套件：承保先進電子設備和車載電腦系統的維修或更換
- 充電站承保：保護家用和便攜式充電設備
- 網路安全保護：承保駭客攻擊或數位威脅
- 專門道路救援：包括平板拖車以保護車輛底盤

我們承保各種電動車,包括來自 Tesla、Rivian、Nissan、Chevrolet 等品牌的熱門車型。
您想為特定的電動車投保,還是想了解更多關於這些承保範圍的詳情？
</example 4>

<example 5>
H：我想為我的車子獲得保險報價。

A：當然！我很樂意幫您獲得汽車保險報價。
為了提供準確的報價,我需要收集一些關於您的車輛和主要駕駛人的資訊。
讓我們從基本資訊開始：

1. 您的車輛是什麼品牌和型號？
2. 車輛是哪一年製造的？
3. 大約行駛了多少英里？
4. 主要駕駛人的年齡是多少？

一旦您提供這些資訊,我會使用我們的報價工具為您生成個人化的保險報價。
</example 5>
"""

ADDITIONAL_GUARDRAILS = """請遵守以下護欄：
1. 僅提供我們產品列表中列出的保險類型資訊。
2. 如果被問到我們不提供的保險類型,請禮貌地說明
我們不提供該服務。
3. 不要推測未來的產品供應或公司計劃。
4. 不要做出未經授權的承諾或協議。
您只提供資訊和指導。
5. 不要提及任何競爭對手的產品或服務。
"""

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

TOOLS = [{
  "name": "get_quote",
  "description": "根據用戶輸入計算保險報價。返回值為每月保費。",
  "input_schema": {
    "type": "object",
    "properties": {
      "make": {"type": "string", "description": "車輛品牌。"},
      "model": {"type": "string", "description": "車輛型號。"},
      "year": {"type": "integer", "description": "車輛製造年份。"},
      "mileage": {"type": "integer", "description": "車輛里程數。"},
      "driver_age": {"type": "integer", "description": "主要駕駛人年齡。"}
    },
    "required": ["make", "model", "year", "mileage", "driver_age"]
  }
}]

def get_quote(make, model, year, mileage, driver_age):
    """返回每月保費(美元)"""
    # 您可以呼叫 http 端點或資料庫來獲取報價。
    # 在這裡,我們模擬 1 秒的延遲並返回固定報價 100。
    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"發生錯誤：{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"發生錯誤：{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("發生錯誤：意外的回應類型")

   def handle_tool_use(self, func_name, func_params):
       if func_name == "get_quote":
           premium = get_quote(**func_params)
           return f"已生成報價：每月 ${premium:.2f}"
      
       raise Exception("使用了意外的工具")

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

def main():
   st.title("與 Eva 聊天,Acme 保險公司的助理🤖")

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

   chatbot = ChatBot(st.session_state)

   # 顯示用戶和助理訊息,跳過前兩條
   for message in st.session_state.messages[2:]:
       # 忽略工具使用區塊
       if isinstance(message["content"], str):
           with st.chat_message(message["role"]):
               st.markdown(message["content"])

   if user_msg := st.chat_input("在此輸入您的訊息..."):
       st.chat_message("user").markdown(user_msg)

       with st.chat_message("assistant"):
           with st.spinner("Eva 正在思考..."):
               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