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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)
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
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.mddetails/translation_languages.mddetails/translation_openai.md(類似実装)