# translation_groq.py - Groq 翻訳クライアント

## 概要

Groq API を用いた高速 LLM 翻訳クライアントラッパー。OpenAI 互換エンドポイント (`https://api.groq.com/openai/v1`) を利用し、モデル一覧取得・認証・モデル選択・翻訳実行を提供する。

## 最近の更新 (2025-12-10)

- Groq API サポートを新規追加
- OpenAI 互換エンドポイント経由で高速 LLM 推論を実現
- 除外キーワード (`whisper`, `embedding`, `image`, `tts`, `audio`, `search`, `transcribe`, `diarize`, `vision`) によるテキスト処理モデルのフィルタリング
- YAML (`prompt/translation_groq.yml`) からシステムプロンプトをロード

### 影響

| 項目 | 内容 |
|------|------|
| 高速化 | Groq の専用ハードウェアによる高速推論 |
| 互換性 | OpenAI 互換 API で既存実装との一貫性維持 |
| 保守性 | OpenAI クライアントと同様の設計で保守容易 |

## 責務

- Groq API Key (`gsk-` で始まる40文字以上) を用いた認証確認
- 利用可能モデルのフィルタリングとソート
- 選択モデルの検証と内部保持
- LangChain `ChatOpenAI` インスタンス生成（base_url に Groq エンドポイント指定）
- システムプロンプトによる翻訳実行

## 公開API (メソッド)

```python
class GroqClient:
    def __init__(root_path: str = None)
    def getModelList() -> list[str]
    def getAuthKey() -> str | None
    def setAuthKey(api_key: str) -> bool
    def getModel() -> str | None
    def setModel(model: str) -> bool
    def updateClient() -> None
    def translate(text: str, input_lang: str, output_lang: str) -> str
```

### メソッド詳細

- `setAuthKey`: `_authentication_check` に成功した場合のみ内部保存
- `getModelList`: モデル列挙後フィルタリング適用しソート
- `setModel`: 取得済みリスト内のモデルのみ受理
- `updateClient`: `ChatOpenAI` を選択モデル・Groq base_url で再生成
- `translate`: システム + ユーザメッセージ構築→LLM呼び出し→レスポンス正規化

## 使用例

```python
client = GroqClient()
if client.setAuthKey("gsk_XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX"):
    models = client.getModelList()
    client.setModel(models[0])
    client.updateClient()
    result = client.translate("こんにちは世界", "Japanese", "English")
    print(result)
```

## 依存関係

- `openai.OpenAI`: モデル列挙 / 推論（Groq エンドポイント経由）
- `langchain_openai.ChatOpenAI`: LangChain ラッパー
- `translation_languages.translation_lang`: 対応言語集合
- `translation_utils.loadPromptConfig`: プロンプト YAML ロード

## 注意事項

- base_url は固定で `https://api.groq.com/openai/v1`
- ストリーミング無効 (streaming=False) 固定
- API Key 無設定時 `getModelList()` は空
- API Key は `gsk` で始まり40文字以上であることを検証

## 制限事項

- エラーメッセージ詳細は包括的に扱わない (上位層でロギング)
- 翻訳結果の構造が複雑 (list/dict) 場合を単純文字列へ normalize するのみ

## 関連ドキュメント

- `details/translation_translator.md`
- `details/translation_languages.md`
- `details/translation_openai.md` (類似実装)