Corin1998/AdCopy_MAB_Optimizer

1from __future__ import annotations2import re3from typing import List, Tuple4from .openai_client import openai_judge5 6# 代表的なNGワード・薬機法NG表現（例）7NG_PATTERNS = [8    r"100%",9    r"完全(に)?治(す|る)",10    r"副作用(が)?ない",11    r"医師(も)?推薦",12    r"奇跡",13    r"即日(で)?効果",14    r"永久(に)?",15    r"保証(します)?",16]17 18def rule_based_check(text: str, extra_ng: List[str] | None = None) -> Tuple[bool, List[str]]:19    bads = []20    pats = list(NG_PATTERNS)21    if extra_ng:22        pats += [re.escape(w) for w in extra_ng]23    for p in pats:24        if re.search(p, text, flags=re.IGNORECASE):25            bads.append(p)26    return (len(bads) == 0), bads27 28 29JUDGE_SYSTEM_PROMPT = """30あなたは日本の広告表現審査の専門家です。薬機法・景表法・健康増進法の観点から、次の広告文の合否を判定し、問題点を箇条書きで示し、安全な修正案を1つ提示してください。31基準：32- 機能性表示/医薬的効能効果を断定する表現は禁止（例：治る、効く、100% 等）33- 比較優良・有名人/医師推奨の示唆は禁止34- 根拠のない数値誇張や永久/即効などの絶対表現は禁止35- 体験談は個人差注記を付記36出力JSON形式：{"pass": true/false, "reasons": ["..."], "fixed": "..."}37"""38 39def llm_check_and_fix(text: str) -> tuple[bool, List[str], str | None]:40    # 改行込みの f-string を正しくクォート41    resp = openai_judge(system=JUDGE_SYSTEM_PROMPT, user=f"広告文:\n{text}")42    try:43        data = resp44        ok = bool(data.get("pass", False))45        reasons = [str(r) for r in data.get("reasons", [])]46        fixed = str(data.get("fixed")) if (not ok and data.get("fixed")) else None47        return ok, reasons, fixed48    except Exception:49        # LLM失敗時は通す（要監視）50        return True, [], None51