Spaces:
Sleeping
Sleeping
Commit
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e4904ce
1
Parent(s):
4a0999a
read.meの追加
Browse files- README.md +78 -0
- docs/environment_setup_article.md +0 -1
README.md
CHANGED
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@@ -0,0 +1,78 @@
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# kids-playground-ai-api
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## 概要
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本プロジェクトは、「親子で遊ぼうナビ」アプリケーションにAIを活用した**口コミの自動要約機能**を提供するAI APIです。Hugging Face SpacesとGradioを基盤として構築されており、ユーザーが施設の評判を素早く把握できるよう支援します。
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## 機能概要
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* **口コミの自動要約:** 施設の口コミをAIが分析し、「ポジティブな点」と「注意が必要な点」などをまとめた中立的な要約文を生成します。
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* **API提供:** Djangoアプリケーションから利用可能なAPIエンドポイントとして機能します。
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* **Gradio UI:** 開発・デバッグ用に、ブラウザから直接操作できるGradioのデモUIを提供します。
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## 技術スタック
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* **AIフレームワーク:** Hugging Face Transformers
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* **APIフレームワーク:** Gradio
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* **言語:** Python 3.12
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* **開発環境:** Docker, Docker Compose
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* **品質管理:** Ruff (Linter/Formatter), Mypy (Type Checker), pre-commit (Git Hooks)
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## 開発環境のセットアップ
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本プロジェクトはDockerベースで構築されており、以下の手順で開発環境をセットアップできます。
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### 前提条件
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* Docker Desktopがインストールされ、起動していること。
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### 手順
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1. **リポジトリのクローン:**
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```bash
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git clone https://github.com/jam006097/kids-playground-ai-api.git
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cd kids-playground-ai-api
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```
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2. **環境変数の設定:**
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`.env.example`を参考に、`.env`ファイルを作成し、必要な環境変数を設定します。
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```bash
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cp .env.example .env
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# 必要に応じて .env ファイルを編集
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```
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3. **Docker環境の構築と起動:**
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```bash
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docker-compose up --build -d
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```
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これにより、必要な依存関係がインストールされ、Gradioアプリケーションがコンテナ内で起動します。
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4. **`pre-commit`フックのインストール:**
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Gitコミット時にコード品質チェックが自動で実行されるように、`pre-commit`フックをインストールします。
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```bash
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docker-compose exec api bash
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pre-commit install
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exit
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```
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## アプリケーションへのアクセス
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開発環境が起動したら、ブラウザから以下のURLでGradioのデモUIにアクセスできます。
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* **Gradio UI:** `http://localhost:7860`
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## テストの実行
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*(このセクションは、テストが実装された後に追記します。)*
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## 貢献
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貢献を歓迎します!コントリビューションガイドラインについては、別途ドキュメントを参照してください。
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## ライセンス
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*(このセクションは、ライセンスが決定された後に追記します。)*
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## 連絡先
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ご質問やご提案がありましたら、GitHub Issuesをご利用ください。
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docs/environment_setup_article.md
CHANGED
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@@ -41,4 +41,3 @@ Gemini CLIは、単にコマンドを指示するだけでなく、エラーの
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Gemini CLIとの共同作業により、AI API開発のための堅牢で再現性の高いDockerベースの開発環境を無事に構築することができました。この環境は、今後のAI APIの実装とテストを効率的に進めるための強固な基盤となります。
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次のフェーズでは、いよいよAIアプリケーションのコアロジックの実装に取り掛かります。Gemini CLIと共に、このプロジェクトを成功に導くことを楽しみにしています。
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Gemini CLIとの共同作業により、AI API開発のための堅牢で再現性の高いDockerベースの開発環境を無事に構築することができました。この環境は、今後のAI APIの実装とテストを効率的に進めるための強固な基盤となります。
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