責任あるAIチャットボットの構築

import openai
import os

openai_client = openai.OpenAI(api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"))

SYSTEM_PROMPT = """あなたはCloudDashサポート、CloudDashのための役立つアシスタントです — クラウド監視ダッシュボード。価格、機能、セットアップ、トラブルシューティングに関する質問に答えてください。簡潔で正確であること。わからないことがあれば、その旨を伝えてください。"""


def chat(user_message: str, history: list[dict] = None) -> str:
    messages = [{"role": "system", "content": SYSTEM_PROMPT}]
    if history:
        messages.extend(history)
    messages.append({"role": "user", "content": user_message})

    response = openai_client.chat.completions.create(
        model="gpt-4o",
        messages=messages,
        temperature=0.3,
    )
    return response.choices[0].message.content


reply = chat("どのような価格プランを提供していますか？")
print(reply)

from rail_score_sdk import RailScoreClient
import os

rail = RailScoreClient(api_key=os.getenv("RAIL_API_KEY"))

reply = chat("どのような価格プランを提供していますか？")

result = rail.eval(content=reply, mode="basic")

print(f"全体スコア: {result.rail_score.score}")
print(f"信頼度:    {result.rail_score.confidence}")
print()
for dim_name, dim_score in result.dimension_scores.items():
    print(f"  {dim_name:15s} {dim_score.score}")

result = rail.eval(content=reply, mode="deep")

print(f"全体: {result.rail_score.score}")
print()

for dim_name, detail in result.dimension_scores.items():
    print(f"--- {dim_name} (スコア: {detail.score}) ---")
    print(f"  説明: {detail.explanation}")
    if detail.issues:
        print(f"  問題: {', '.join(detail.issues)}")
    if detail.suggestions:
        print(f"  提案: {detail.suggestions[0]}")
    print()