LangChainを使用したマルチプロバイダー対応のAIチャットボットアプリケーション

• マルチAIプロバイダー対応: OpenAI、Anthropic、Google Geminiを統一インターフェースで利用
• マルチモーダル対応: 画像、PDFファイルのアップロードとAIでの理解
• リアルタイム会話: AIとのインタラクティブなチャット
• モデル選択: 5つのAIモデルから選択可能
  • GPT-4o (OpenAI) - 🖼️ 画像対応
  • GPT-4.1 (OpenAI) - 📝 最新のGPTモデル、コーディングと推論が大幅向上
  • Claude Sonnet 4 (Anthropic) - 🖼️ スマートで効率的な日常使いに最適なモデル
  • Claude Opus 4 (Anthropic) - 🖼️ 世界最高のコーディングモデル、最も知的なAI
  • Gemini 2.5 Flash (Google) - 🖼️ 思考機能付きハイブリッド推論モデル、速度と効率重視
• ファイルアップロード: PNG, JPG, JPEG, GIF, BMP, WebP, PDF対応
  • 画像ファイル：最大10MB、最大解像度2048x2048
  • PDFファイル：最大50MB、デュアルエンジン処理（pdfplumber + PyPDF2）
• チャット履歴管理: 自動保存機能付きの永続的な会話履歴
  • 過去の会話を簡単に表示・切り替え
  • 会話ごとの個別削除機能
  • デフォルトで履歴自動保存
  • 自動バックアップ機能（24時間間隔）
• レスポンシブUI: Streamlitベースのクリーンなインターフェース
• 包括的テスト: 80のテストケースによる品質保証

chatbot-created-by-claude-code/
├── src/                        # ソースコード
│   ├── __init__.py             # パッケージ初期化
│   ├── __main__.py             # モジュール実行エントリーポイント
│   ├── app.py                  # メインアプリケーション
│   ├── models/                 # AIモデル管理
│   │   ├── __init__.py         # パッケージ初期化
│   │   ├── config.py           # モデル設定
│   │   └── factory.py          # モデル作成機能
│   └── utils/                  # ユーティリティ
│       ├── __init__.py         # パッケージ初期化
│       ├── config.py           # 設定管理
│       ├── logging.py          # ログ設定
│       ├── file_processing.py  # ファイル処理（画像・PDF）
│       ├── database.py         # チャット履歴データベース
│       └── history_manager.py  # 履歴管理API
├── tests/                      # テストスイート
│   ├── __init__.py             # パッケージ初期化
│   ├── conftest.py             # テスト設定
│   ├── test_app.py            # アプリケーションテスト
│   ├── test_models.py         # モデルテスト
│   ├── test_file_processing.py # ファイル処理テスト
│   ├── test_history_database.py # 履歴データベーステスト
│   └── test_history_manager.py # 履歴管理テスト
├── config.yaml                # アプリケーション設定
├── Dockerfile                 # コンテナ設定
├── pytest.ini                 # テスト設定
├── pyproject.toml             # プロジェクト設定
├── uv.lock                    # 依存関係ロックファイル
└── .env.example               # 環境変数テンプレート

• Python 3.11+
• uv (モダンなPythonパッケージマネージャー)

1. リポジトリのクローン:

git clone https://github.com/shirochan/chatbot-created-by-claude-code.git
cd chatbot-created-by-claude-code

2. 依存関係のインストール:

uv sync

3. 環境変数の設定:

cp .env.example .env

.envファイルを編集して必要なAPIキーを設定：

# 利用したいプロバイダーのAPIキーを設定
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here
ANTHROPIC_API_KEY=your_anthropic_api_key_here  
GOOGLE_API_KEY=your_google_api_key_here

# 推奨: 直接実行
uv run streamlit run src/app.py

# または指定ポートで実行
uv run streamlit run src/app.py --server.port=8502

アプリケーションは http://localhost:8501 でアクセスできます。

1. サイドバーからファイルをアップロード:

   • 対応形式: PNG, JPG, JPEG, GIF, BMP, WebP, PDF
   • 画像: リアルタイムプレビュー表示
   • PDF: 内容プレビュー表示（先頭500文字）

2. マルチモーダル対応モデルを選択:

   • GPT-4o, Claude Sonnet 4, Claude Opus 4, Gemini 2.5 Flash
   • 画像対応状況がUI上に表示されます

3. 画像やPDFについて質問:

   • 「この画像について説明してください」
   • 「このPDFの内容を要約してください」

1. 自動保存:

   • すべての会話がデフォルトで自動保存されます
   • SQLiteデータベースに永続的に保存

2. 履歴一覧:

   • サイドバーで過去の会話を簡単に確認
   • 会話タイトル、日時、メッセージ数を表示
   • 最新10件の会話を表示

3. 会話管理:

   • 🆕 新しい会話ボタンで新規セッション開始
   • 🗑️ 会話ごとの個別削除機能
   • 会話の切り替えでメッセージ履歴を復元

# プロダクション用イメージのビルド
docker build -t chatbot-app .

# コンテナの実行
docker run -p 8501:8501 --env-file .env chatbot-app

# 開発用（テスト含む）イメージのビルド
docker build --target builder -t chatbot-app-dev .

# 開発用コンテナでテスト実行
docker run --rm chatbot-app-dev uv run pytest -v

# 全テストの実行
uv run pytest

# 詳細出力付きテスト
uv run pytest -v

# 詳細な失敗情報付きテスト
uv run pytest -vvs

• Python 3.11: プログラミング言語
• Streamlit: Webアプリケーションフレームワーク
• LangChain: AI/LLMアプリケーション開発フレームワーク
• PIL/Pillow: 画像処理ライブラリ
• pdfplumber + PyPDF2: PDF処理（デュアルエンジン）

• OpenAI: GPT-4oおよびGPT-4.1
• Anthropic: Claude Sonnet 4およびClaude Opus 4
• Google: Gemini 2.5 Flash

• uv: モダンなPythonパッケージマネージャー
• pytest: テストフレームワーク
• Docker: コンテナ化
• PyYAML: YAML設定ファイル管理
• base64: 画像エンコーディング

アプリケーション設定は config.yaml で管理：

# アプリケーション設定
app:
  title: "AIチャットボット"
  page_icon: "🤖"
  layout: "wide"                      # centered, wide
  initial_sidebar_state: "auto"      # auto, expanded, collapsed

# ログ設定
logging:
  level: "INFO"                       # DEBUG, INFO, WARNING, ERROR
  format: "%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s"

# Streamlit設定
streamlit:
  server:
    port: 8501
    headless: true
  browser:
    gatherUsageStats: false

# チャット設定
chat:
  max_history: 100
  default_model: "GPT-4o"             # デフォルトで選択されるモデル
  show_model_description: true        # モデル説明の表示

# ファイルアップロード設定
file_upload:
  # 対応ファイル形式
  supported_formats:
    image: ["png", "jpg", "jpeg", "gif", "bmp", "webp"]
    pdf: ["pdf"]
  
  # ファイルサイズ制限 (MB)
  max_file_size:
    image: 10
    pdf: 50
  
  # 画像処理設定
  image_processing:
    default_format: "PNG"
    quality: 95
    max_dimension: 2048  # 最大幅・高さ (ピクセル)
  
  # PDF処理設定
  pdf_processing:
    preview_length: 500  # プレビュー文字数
    engines: ["pdfplumber", "pypdf2"]  # 使用するエンジンの優先順位

# チャット履歴設定
history:
  # データベース設定
  database:
    path: "chat_history.db"           # データベースファイルのパス
    backup_enabled: true              # バックアップを有効にするか
    backup_interval: 24               # バックアップ間隔（時間）
  
  # 履歴管理設定
  management:
    auto_save: true                   # 自動保存を有効にするか（デフォルトで有効）
    max_conversations: 1000           # 保存する最大会話数
    max_messages_per_conversation: 500 # 会話あたりの最大メッセージ数

• main: プロダクションブランチ
• feature/*: 新機能開発
• fix/*: バグ修正

新機能追加時は対応するテストも追加してください：

# テスト追加例
tests/test_new_feature.py

プルリクエスト前に以下を実行：

uv run pytest -v  # 全テスト通過確認

このプロジェクトはMITライセンスの下で公開されています。

• OpenAI API Documentation
• Anthropic Claude API
• Google AI Gemini
• LangChain Documentation
• Streamlit Documentation