Create app.py

app.py

@@ -0,0 +1,142 @@
+import streamlit as st
+from langchain.agents import create_tool_calling_agent, AgentExecutor
+from langchain.memory import ConversationBufferWindowMemory
+from langchain_core.prompts import MessagesPlaceholder, ChatPromptTemplate
+from langchain_core.runnables import RunnableConfig
+from langchain_community.callbacks import StreamlitCallbackHandler
+
+# models
+from langchain_openai import ChatOpenAI
+from langchain_anthropic import ChatAnthropic
+from langchain_google_genai import ChatGoogleGenerativeAI
+
+# custom tools
+from tools.search_ddg import search_ddg
+from tools.fetch_page import fetch_page
+
+###### dotenv を利用しない場合は消してください ######
+try:
+    from dotenv import load_dotenv
+    load_dotenv()
+except ImportError:
+    import warnings
+    warnings.warn("dotenv not found. Please make sure to set your environment variables manually.", ImportWarning)
+################################################
+
+CUSTOM_SYSTEM_PROMPT = """
+あなたは、ユーザーのリクエストに基づいてインターネットで調べ物を行うアシスタントです。
+利用可能なツールを使用して、調査した情報を説明してください。
+既に知っていることだけに基づいて答えないでください。回答する前にできる限り検索を行ってください。
+(ユーザーが読むページを指定するなど、特別な場合は、検索する必要はありません。)
+
+検索結果ページを見ただけでは情報があまりないと思われる場合は、次の2つのオプションを検討して試してみてください。
+
+- 検索結果のリンクをクリックして、各ページのコンテンツにアクセスし、読んでみてください。
+- 1ページが長すぎる場合は、3回以上ページ送りしないでください（メモリの負荷がかかるため）。
+- 検索クエリを変更して、新しい検索を実行してください。
+- ユーザーは日本に住んでいます。情報は日本の地域に限定してください。
+- 時期の指定がない場合は、2024年の最新情報を検索ください。
+
+ユーザーは非常に忙しく、あなたほど自由ではありません。
+そのため、ユーザーの労力を節約するために、直接的な回答を提供してください。
+
+=== 悪い回答の例 ===
+- これらのページを参照してください。
+- これらのページを参照してコードを書くことができます。
+- 次のページが役立つでしょう。
+
+=== 良い回答の例 ===
+- これはサンプルコードです。 -- サンプルコードをここに --
+- あなたの質問の答えは -- 回答をここに --
+
+回答の最後には、参照したページのURLを**必ず**記載してください。（これにより、ユーザーは回答を検証することができます）
+
+ユーザーが使用している言語で回答するようにしてください。
+ユーザーが日本語で質問した場合は、日本語で回答してください。ユーザーがスペイン語で質問した場合は、スペイン語で回答してください。
+"""
+
+
+def init_page():
+    st.set_page_config(
+        page_title="Web Browsing Agent",
+        page_icon="🤗"
+    )
+    st.header("Web Browsing Agent 🤗")
+    # st.sidebar.title("Options")
+
+
+def init_messages():
+    # clear_button = st.button("Clear Conversation", key="clear")
+    if "messages" not in st.session_state:
+        st.session_state.messages = [
+            {"role": "assistant", "content": "こんにちは！なんでも質問をどうぞ！"}
+        ]
+        st.session_state['memory'] = ConversationBufferWindowMemory(
+            return_messages=True,
+            memory_key="chat_history",
+            k=10
+        )
+
+        # このようにも書ける
+        # from langchain_community.chat_message_histories import StreamlitChatMessageHistory
+        # msgs = StreamlitChatMessageHistory(key="special_app_key")
+        # st.session_state['memory'] = ConversationBufferMemory(memory_key="history", chat_memory=msgs)
+
+
+def select_model(temperature=0):
+    models = ("GPT-4o","GPT-4o-mini", "Claude 3.5 Sonnet", "Gemini 1.5 Pro")
+    model_choice = st.radio("Choose a model:", models)
+    if model_choice == "GPT-4o":
+        return ChatOpenAI(temperature=temperature, model_name="gpt-4o")
+    elif model_choice == "GPT-4o-mini":
+        return ChatOpenAI(temperature=temperature, model_name="gpt-4o-mini")
+    elif model_choice == "Claude 3.5 Sonnet":
+        return ChatAnthropic(temperature=temperature, model_name="claude-3-5-sonnet-20240620")
+    elif model_choice == "Gemini 1.5 Pro":
+        return ChatGoogleGenerativeAI(temperature=temperature, model="gemini-1.5-pro-latest")
+
+
+def create_agent():
+    tools = [search_ddg, fetch_page]
+    prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
+        ("system", CUSTOM_SYSTEM_PROMPT),
+        MessagesPlaceholder(variable_name="chat_history"),
+        ("user", "{input}"),
+        MessagesPlaceholder(variable_name="agent_scratchpad")
+    ])
+    llm = select_model()
+    agent = create_tool_calling_agent(llm, tools, prompt)
+    return AgentExecutor(
+        agent=agent,
+        tools=tools,
+        verbose=True,
+        memory=st.session_state['memory']
+    )
+
+
+def main():
+    init_page()
+    init_messages()
+    web_browsing_agent = create_agent()
+
+    for msg in st.session_state['memory'].chat_memory.messages:
+        st.chat_message(msg.type).write(msg.content)
+
+    if prompt := st.chat_input(placeholder="2024年9月の東京のイベント情報を教えて"):
+        st.chat_message("user").write(prompt)
+
+        with st.chat_message("assistant"):
+            # コールバック関数の設定 (エージェントの動作の可視化用)
+            st_cb = StreamlitCallbackHandler(
+                st.container(), expand_new_thoughts=True)
+
+            # エージェントを実行
+            response = web_browsing_agent.invoke(
+                {'input': prompt},
+                config=RunnableConfig({'callbacks': [st_cb]})
+            )
+            st.write(response["output"])
+
+
+if __name__ == '__main__':
+    main()