エラーハンドリングの強化

LLM_package.py

@@ -116,11 +116,17 @@ class ObjectDetector:
                 {self.text if self.text else "なし"}
                 </資料>
                 """
-        response = self.model.parse(self.model.get_response(image_path, analysis_prompt))
+        response_text = self.model.get_response(image_path, analysis_prompt)
+        response_json_str = self.model.parse(response_text)
 
-        print(f"Response: {response}")
+        print(f"Response from API (raw): {response_json_str}")
         try:
-            risk_level = int(response.get('risk_level', 0))
-        except ValueError:
-            risk_level = 0
+            # JSON文字列をPythonの辞書にパースする
+            response_data = json.loads(response_json_str)
+            # 辞書から 'risk_level' を取得し、整数に変換する
+            risk_level = int(response_data.get('risk_level', 0))
+        except (json.JSONDecodeError, ValueError, TypeError, AttributeError) as e:
+            print(f"Failed to parse risk_level from response. Error: {e}")
+            print(f"Response content: {response_json_str}")
+            risk_level = 0 # パース失敗時はデフォルト値0を返す
         return risk_level

app.py

@@ -52,6 +52,7 @@ import math
 import numpy as np
 import matplotlib.pyplot as plt
 from dotenv import load_dotenv
+import traceback
 from pathlib import Path
 #この下のコードは特定の領域をマスクしないタイプのコード
 import uuid
@@ -1168,8 +1169,17 @@ async def analyze(
         )
 
     except Exception as e:
-        print(f"リクエスト処理エラー: {str(e)}")
-        raise HTTPException(status_code=500, detail="内部サーバーエラー")
+        # エラーログを詳細に出力
+        error_type = type(e).__name__
+        error_details = str(e)
+        stack_trace = traceback.format_exc()
+        
+        print("="*50)
+        print(f"リクエスト処理エラー発生: {error_type}")
+        print(f"エラー詳細: {error_details}")
+        print(f"--- スタックトレース ---\n{stack_trace}")
+        print("="*50)
+        raise HTTPException(status_code=500, detail=f"内部サーバーエラーが発生しました: {error_type}")
     
 
 @app.post("/create-mask-and-inpaint-sum-llm-simple")