LINE Chat Bot with Google Gemini AI

Google Gemini AIを利用したLINE Botです。Geminiの検索機能を活用して、より正確で最新の情報を含む応答を提供します。

機能

• Google Gemini AIによる自然言語処理
• Google検索機能の統合
• マークダウン形式でのリッチな応答表示
• コードブロックの適切な表示
• エラーハンドリングとロギング

技術スタック

• Python 3.11
• FastAPI
• LINE Messaging API
• Google Gemini AI
• Docker & Docker Compose
• ngrok（開発環境用トンネリング）

セットアップ

1. 必要な環境変数を設定

   cp .env.example .env

   以下の環境変数を設定してください：

   • LINE_CHANNEL_SECRET
   • LINE_CHANNEL_ACCESS_TOKEN
   • GOOGLE_API_KEY
   • NGROK_AUTHTOKEN

2. Dockerでビルド・起動

   docker-compose up --build

環境変数

変数名	説明	必須
LINE_CHANNEL_SECRET	LINE Messaging APIのチャンネルシークレット	✅
LINE_CHANNEL_ACCESS_TOKEN	LINE Messaging APIのアクセストークン	✅
GOOGLE_API_KEY	Google Gemini AIのAPIキー	✅
NGROK_AUTHTOKEN	ngrokの認証トークン	✅
DEBUG	デバッグモードの有効化（true/false）	-

開発環境の準備

1. LINE Developersでチャンネルを作成
2. Google Cloud Platformでプロジェクトを作成し、Gemini APIを有効化
3. ngrokアカウントを作成し、認証トークンを取得

デプロイ

1. 本番環境用のWebhook URLを設定
2. 環境変数を本番環境に設定
3. Dockerコンテナをビルド・起動

API仕様

Webhook エンドポイント

POST /callback

リクエスト例（LINEからのWebhook）

{
  "destination": "xxxxxxxxxx",
  "events": [
    {
      "type": "message",
      "message": {
        "type": "text",
        "id": "xxxxx",
        "text": "fizzbuzzのpython"
      },
      "timestamp": 1703999771818,
      "source": {
        "type": "user",
        "userId": "xxxxx"
      },
      "replyToken": "xxxxx",
      "mode": "active"
    }
  ]
}

Gemini APIレスポンス構造

{
  "candidates": [
    {
      "content": {
        "parts": [
          {
            "text": "はい、FizzBuzzをPythonで実装する方法ですね。..."
          },
          {
            "text": "```python\ndef fizzbuzz(n):\n    for i in range(1, n + 1):\n        ..."
          }
        ],
        "role": "model"
      },
      "grounding_metadata": {
        "web_search_queries": [
          "fizzbuzz explanation",
          "what is fizzbuzz"
        ]
      }
    }
  ]
}

LINE応答メッセージ構造（Flex Message）

{
  "type": "flex",
  "altText": "Geminiからの応答",
  "contents": {
    "type": "bubble",
    "body": {
      "type": "box",
      "layout": "vertical",
      "contents": [
        {
          "type": "text",
          "text": "説明テキスト",
          "wrap": true,
          "size": "md"
        },
        {
          "type": "box",
          "layout": "vertical",
          "backgroundColor": "#f5f5f5",
          "contents": [
            {
              "type": "text",
              "text": "コードブロック",
              "wrap": true,
              "size": "sm",
              "color": "#333333"
            }
          ]
        }
      ]
    }
  }
}

データフロー

1. LINEからのWebhookを受信
2. メッセージテキストを抽出しGemini APIに送信
3. Geminiからの応答をパース
4. マークダウン形式のテキストをFlex Messageに変換
5. LINEへ応答を送信

ディレクトリ構造

/
├── app/
│ ├── __init__.py
│ ├── main.py
│ └── config.py
├── docker-compose.yml
├── docker-compose.example.yml
├── Dockerfile
├── requirements.txt
├── .env
├── .env.example
├── .gitignore
└── readme.md

ライセンス

MIT License

注意事項

• Google Gemini AIの利用料金が発生する可能性があります
• LINE Messaging APIの利用制限に注意してください
• 本番環境では適切なセキュリティ対策を実施してください

貢献

1. このリポジトリをフォーク
2. 新しいブランチを作成 (git checkout -b feature/amazing-feature)
3. 変更をコミット (git commit -m 'Add some amazing feature')
4. ブランチにプッシュ (git push origin feature/amazing-feature)
5. プルリクエストを作成

作者

jydie5

謝辞

• Google Gemini AI
• LINE Messaging API
• FastAPI
• その他、利用しているオープンソースプロジェクト

設定ファイル

.env.example

DEBUG=true
LINE_CHANNEL_SECRET=your_line_channel_secret_here
LINE_CHANNEL_ACCESS_TOKEN=your_line_channel_access_token_here
GOOGLE_API_KEY=your_google_api_key_here
NGROK_AUTHTOKEN=your_ngrok_auth_token_here

docker-compose.example.yml

services:
  api:
    build: .
    ports:
      - "8000:8000"
    volumes:
      - ./app:/app/app
      - ./.env:/app/.env
    environment:
      - DEBUG=true
      - GOOGLE_API_KEY=${GOOGLE_API_KEY}
      - LINE_CHANNEL_SECRET=${LINE_CHANNEL_SECRET}
      - LINE_CHANNEL_ACCESS_TOKEN=${LINE_CHANNEL_ACCESS_TOKEN}
    restart: unless-stopped

  ngrok:
    image: ngrok/ngrok:latest
    depends_on:
      - api
    ports:
      - "4040:4040"
    volumes:
      - ./.env:/app/.env
    command: http --domain=your-domain-here.ngrok-free.app api:8000 --log stdout
    environment:
      - NGROK_AUTHTOKEN=${NGROK_AUTHTOKEN}