深夜のテックバー 🌃

匿名の技術者が集まり、AI バーテンダーと気軽に会話できる仮想バー空間です。 PostgreSQL の Vector Search と Google Gemini API を組み合わせて、自然な会話の流れを実現しています。

機能

• 🤖 AI バーテンダーによる自然な会話進行
• 👥 WebSocket によるリアルタイムチャット
• 🎭 匿名性を重視したセッション管理
• 🔍 Vector Search による関連会話の自然な引用
• 🌙 シンプルな UI とダークテーマ

技術スタック

フロントエンド

• Vue.js 3
• Vuetify 3
• vue-advanced-chat
• WebSocket

バックエンド

• FastAPI
• PostgreSQL + pg_vector
• Google Cloud Gemini API

インフラ

• Google Cloud Run
• Google Cloud SQL
• Terraform

開発環境のセットアップ

前提条件

• Python 3.11
• Node.js 18
• PostgreSQL 14+
• Terraform
• Google Cloud SDK
• Cloud SQL Proxy

環境変数の設定

.env ファイルを作成:

GEMINI_API_KEY=your-api-key
PROJECT_ID=your-project-id
REGION=asia-northeast1
DB_HOST=localhost
DB_PORT=5432
DB_NAME=your-db-name
DB_USER=your-username
DB_PASSWORD=your-password
DB_INSTANCE_NAME=your-instance-name
FUNCTIONS_EMULATOR=true

データベースのセットアップ

1. PostgreSQL の起動確認

PGPASSWORD=pass psql -h localhost -p 5432 -U vector_user -d vector_db

2. スキーマの適用

PGPASSWORD=pass psql -h localhost -p 5432 -U vector_user -d vector_db -f terraform/schemas/schema.sql

アプリケーションの起動

1. フロントエンドの開発サーバー起動

cd frontend
npm install
npm run serve

2. バックエンドの開発サーバー起動

cd backend/src/functions
pip install -r requirements.txt
python -m uvicorn main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8083

デプロイ手順

1. GCP プロジェクトの設定

gcloud auth login --no-launch-browser
gcloud config set project information-exchange-agent

2. Terraform によるインフラのデプロイ

cd terraform/environments/dev
terraform init
terraform apply

3. アプリケーションのビルドとデプロイ

./deploy_gcloud_auto.sh

ライセンス

MIT