独自LLMとデジタルヒューマンを接続する

flowchart LR
    FE[Frontend <br> （ホステッドエクスペリエンス）]
    
    subgraph DHP[デジタルヒューマンプラットフォーム]
        GW[Gateway プロファイル]
    end
    
    CS["お客様システム<br>(独自で準備したチャットボット/LLM API)"]
    
    FE -->|HTTP POST| GW
    GW -->|HTTP POST| CS
    CS -->|応答 JSON| GW
    GW -->|応答 JSON| FE

sequenceDiagram
    participant FE as Frontend <br> （ホステッドエクスペリエンス）
    
    box デジタルヒューマンプラットフォーム
        participant GW as Gateway プロファイル
    end
    
    participant CS as お客様システム<br/>(独自で準備したチャットボット/LLM API)

    Note over FE: 🎤 デジタルヒューマンを呼び出しまたは<br/>ユーザーが発話
    FE->>GW: HTTP POST (STT テキスト化したユーザ発話・フロントエンド情報)
    GW->>CS: HTTP POST (顧客サーバーへ転送)
    CS-->>GW: 応答 JSON
    GW-->>FE: Websocket（フロントエンドへ発話要求）

{
  "digital_human_id": "<実際のdigital_human_id>",
  "metadata": {
    "browser_detected_locales": "ja-JP:en-US",
    "custom": {},
    "persona_id": "<実際のpersona_id>",
    "prompt_id": "<実際のprompt_id>",
    "session_id": "<フロントエンドのsession_id>",
    "user_agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7)...",
    "user_screen_height": 1350,
    "user_screen_width": 2560,
    "user_spoken_locale": "ja-jp",
    "user_timezone": "Asia/Tokyo"
  },
  "prompt": "ユーザー発話"
}

{
  "answer": "テスト応答",
  "instructions": {
    "displayHtml": {
      "html": "test"
    }
    // その他: customMetadata etc.
  }
}

const express = require('express');
const bodyParser = require('body-parser');

const app = express();
app.use(bodyParser.json());

app.post('/gateway', (req, res) => {
  const { digital_human_id, metadata, prompt } = req.body;

  // 1. prompt に対する処理（例: Chatbot API 呼び出し）
  const replyText = `受け取ったプロンプト: ${prompt}`;

  // 2. レスポンス生成
  const responseBody = {
    answer: replyText,
    instructions: {
      displayHtml: { html: `<p>${replyText}</p>` }
    }
  };

  res.json(responseBody);
});

const PORT = process.env.PORT || 3000;
app.listen(PORT, () => {
  console.log(`Gateway プロファイルサーバー起動: http://localhost:${PORT}/gateway`);
});

from fastapi import FastAPI, Request
from typing import Any, Dict, Optional
from pydantic import BaseModel, Extra

class Metadata(BaseModel):
    # 既存フィールドをすべて Optional[Any] とし、default=None を付与
    browser_detected_locales:  Optional[Any] = None
    custom:                   Optional[Any] = None
    persona_id:               Optional[Any] = None
    prompt_id:                Optional[Any] = None
    session_id:               Optional[Any] = None
    user_agent:               Optional[Any] = None
    user_screen_height:       Optional[Any] = None
    user_screen_width:        Optional[Any] = None
    user_spoken_locale:       Optional[Any] = None 
    user_timezone:            Optional[Any] = None

    class Config:
        # 定義外のフィールドも受け入れる
        extra = Extra.allow


class GatewayRequest(BaseModel):
    digital_human_id: Optional[str]    = None
    metadata:         Optional[Metadata] = None
    prompt:           Optional[str]     = None

app = FastAPI()

@app.post("/gateway")
async def gateway(req: GatewayRequest):
    # 1. prompt に対する処理（例: Chatbot API 呼び出し）
    reply_text = f"受け取ったプロンプト: {req.prompt}"

    # 2. レスポンス生成
    return {
        "answer": reply_text,
        "instructions": {
            "displayHtml": {"html": f"<p>{reply_text}</p>"}
        }
    }