chat-assistant 0.1.8

Chat Assistant

chat-assistant

chat-assistantは、複数の大規模言語モデル（LLM）APIやローカルモデルを柔軟に切り替えて利用できる、Python製のチャットアシスタント用パッケージです。

キャッシュ機能や自動モデル切替、非同期処理に対応し、研究・開発・業務自動化など幅広い用途で活用できます。

特徴

• 柔軟なチャットアシスタント機能（OpenAI, Gemini, Anthropic, Cohere, HuggingFace, XAI, ローカルモデル等に対応）

• モデルAPIキーの自動検出・利用可能モデルの自動選択

• 非同期対応のキャッシュにって、リクエストとAIのレスポンスをキャッシュし、全く同じリクエストを受けた時にキャッシュから高速に応答

• Python 3.10以上対応

• 非同期（async/await）での利用

• シンプルなAPI

• LLM の API エラー時に自動リトライおよび、リトライしてもエラーだった場合は、利用可能な LLM の API への自動切換え

• litellm ベース

• litellm がサポートしていない lambda モデルに対応

インストール

pip install chat-assistant

使い方

基本的な使い方

import asyncio

from chat_assistant import ChatAssistant



async def main():

    async with ChatAssistant() as assistant:

        result = await assistant.chat(message="こんにちは！")

        print(result)



asyncio.run(main())

モデルの指定やカスタマイズ

from chat_assistant import ChatAssistant, ModelManager



model_manager = ModelManager(models=["openai/gpt-4.1", 

                                     "openai/gpt-4o", 

                                     "anthropic/claude-3-7-sonnet-latest",

                                     "anthropic/claude-3-5-sonnet-latest",

                                     "lambda/deepseek-r1-671b"])

assistant = ChatAssistant(model_manager=model_manager, temperature=1.0)



model_manager.change_model("claude-3-7")

• models に複数のモデルを定義する事で、API障害発生時に自動的に切り替えて、障害に備えます。

• model_manager.change_model() で、任意のモデルに切り替えます。

会話履歴（chat_log）を渡す

文字列リスト形式

logs = [

    "「いっぱい」の「い」を「お」に置き換えるとどうなりますか？",  # user

    "「おっぱい」になります。",  # assistant

    "それは誤りです。正確には「おっぱお」となります。",  # user

    "大変申し訳ありません。正確には「おっぱい」となります。",  # assistant

]

result = await assistant.chat(message="いっぱいのいをおに置き換えるとどうなりますか？", chat_log=logs)

print(result)

• 文字列のリストを chat_log に渡すと、その文字列をユーザーとアシスタントの間で交互の会話ログとして記録します。

• ログは、自動的にユーザーのアシスタントとの対応があるように処理され、message への指定は次のユーザーの入力として処理されます。

辞書リスト形式

logs = [

    {"content": "「いっぱい」の「い」を「お」に置き換えるとどうなりますか？", "role": "user"},

    {"content": "「おっぱい」になります。", "role": "assistant"},

    {"content": "それは誤りです。正確には「おっぱお」となります。", "role": "user"},

    {"content": "大変申し訳ありません。正確には「おっぱい」となります。", "role": "assistant"},

]

result = await assistant.chat(message="いっぱいのいをおに置き換えるとどうなりますか？", chat_log=logs)

print(result)

• chat_log に辞書リストを渡すと、その辞書リストをユーザーとアシスタントの間でログとして参照します。

main関数のサンプル

chat_assistant/__init__.py の main() も参考にしてください。

必要なAPIキー・環境変数

利用するモデルに応じて、以下の環境変数(.env ファイル)を作成してください（未設定の場合は該当モデルは自動的に除外されます）。

• OPENAI_API_KEY

• ANTHROPIC_API_KEY

• COHERE_API_KEY

• GEMINI_API_KEY

• XAI_API_KEY

• HUGGINGFACE_API_KEY

• DEEPSEEK_API_KEY

• LAMBDA_API_KEY（lambdaモデル利用時）

ローカルモデル（例: LM Studio）を利用する場合は、APIサーバーを起動しておいてください。

依存パッケージ

• litellm

• skpmem

• json_repair

requirements.txt を参照してください。

ライセンス

本プロジェクトはMITライセンスの下で公開されています。

リンク

• GitHubリポジトリ