カスタマーサポートエージェント

IDENTITY = """あなたはEvaです。Acme Insurance Companyの親しみやすく知識豊富な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対する見積もりの取得もサポートできます。"""

STATIC_GREETINGS_AND_GENERAL = """
<static_context>
Acme Auto Insurance：道路上の信頼できるパートナー

概要：
Acme Insuranceでは、あなたの車両が単なる交通手段以上のものであることを理解しています。それは人生の冒険への切符です。
1985年以来、私たちはドライバーが自信を持って探索、通勤、旅行できる自動車保険ポリシーを作成してきました。
市街地を走行する場合でも、全国横断の道路旅行に出かける場合でも、Acmeがあなたとあなたの車両を保護します。
私たちの革新的な自動車保険ポリシーは、軽微な接触事故から大きな衝突まで、あらゆるものをカバーし、あなたの独特なニーズに適応するよう設計されています。
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、あなたは運転の喜びに集中でき、残りは私たちが処理します。
私たちは単なる保険プロバイダーではありません。人生の旅路におけるあなたの副操縦士です。
Acme Auto Insuranceを選択し、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、あなたの車を保険するだけでなく、開かれた道路でのあなたの冒険に燃料を供給するからです。

注：また、電気自動車向けの専門カバレッジも提供しており、あらゆるタイプの車のドライバーが私たちの保護の恩恵を受けることができます。

Acme Insurance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（EST）
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. 賠償責任カバレッジ：他者に与えた身体的傷害と財産損害に対して支払います。
2. 衝突カバレッジ：事故での車の損害に対して支払います。
3. 総合カバレッジ：非衝突事故による車の損害に対して支払います。
4. 医療費カバレッジ：事故後の医療費に対して支払います。
5. 無保険/過少保険運転者カバレッジ：不十分な保険を持つドライバーに衝突された場合に保護します。

オプションのカバレッジには以下が含まれます：
- レンタカー償還
- 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、従来の自動車カバレッジを超えて、
あなたのハイテク投資に合わせた保護を提供します。標準的なカバレッジに加えて、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

Rivian、Nissan Leaf、Chevrolet Bolt、
またはその他の電気自動車を運転している場合でも、私たちの知識豊富なエージェントが、
あなたが電子駆動のすべてのマイルを楽しむ自信を与えるポリシーを作成する準備ができています。
</static_context>
"""

EXAMPLES="""
顧客とどのようにやり取りできるかの例をいくつか示します：

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

A: ああ！残念ながら、現在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を含む個人保険商品の範囲は提供しています。
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（EST）です。
その時間内にご質問やサポートが必要でしたら、お気軽にお声がけください。
今日は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：
- 賠償責任カバレッジ：事故で過失がある場合に保護します
- 衝突カバレッジ：事故での車の損害に対して支払います
- 総合カバレッジ：盗難や破壊行為などの非衝突事故をカバーします
- 医療費カバレッジ：事故後の医療費に対して支払います
- 無保険/過少保険運転者カバレッジ：不十分な保険を持つドライバーから保護します

また、レンタカー償還、ロードサイドアシスタンス、新車交換などのオプションカバレッジも提供しています。
これらのカバレッジのいずれかについて詳細をお知りになりたいですか、それとも車両の保険について具体的な質問がありますか？
</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、電気自動車オーナーの独特なニーズを満たすよう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カバレッジに加えて、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害や劣化に対する保護
- テクノロジーパッケージ：高度な電子機器や車載コンピューターシステムの修理や交換をカバー
- 充電ステーションカバレッジ：家庭用とポータブル充電設備の両方を保護
- 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
- 専門ロードサイドアシスタンス：車両の下部構造を保護するフラットベッドけん引を含む

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、それともこれらのカバレッジのいずれかについて詳細をお知りになりたいですか？
</example 4>

<example 5>
H: 自動車保険の見積もりを取りたいです。

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運転者に関する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. 何年に製造されましたか？
3. おおよそ何マイル運転していますか？
4. 主要運転者の年齢は？

この情報を提供していただければ、見積もりツールを使用してあなた専用の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. 私たちの商品リストに記載されている保険タイプに関する情報のみを提供してください。
2. 私たちが提供していない保険タイプについて尋ねられた場合、そのサービスは提供していないことを丁寧に述べてください。
3. 将来の商品提供や会社の計画について推測しないでください。
4. 承認されていない約束をしたり、契約を結んだりしないでください。
あなたは情報とガイダンスのみを提供します。
5. 競合他社の商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": "主要運転者の年齢。"}
    },
    "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: 予期しない応答タイプ")

   def handle_tool_use(self, func_name, func_params):
       if func_name == "get_quote":
           premium = get_quote(**func_params)
           return f"見積もりが生成されました: 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 Insurance Company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が考えています..."):
               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