File size: 2,489 Bytes
10b34ab
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
2762913
10b34ab
cafba7e
d495ad2
 
10b34ab
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
8379ff4
10b34ab
 
 
 
 
 
 
 
 
d43ec58
10b34ab
 
 
 
3f4c5e0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
from flask import Flask, request, jsonify, Response
from flask_cors import CORS
from sentence_transformers import SentenceTransformer

# 1. สร้าง Flask app
app = Flask(__name__)

# 2. ตั้งค่า CORS (Cross-Origin Resource Sharing)
# นี่คือส่วนสำคัญมาก! ที่จะอนุญาตให้ JavaScript (ที่อยู่คนละที่) เรียก API นี้ได้
CORS(app)

model = SentenceTransformer("google/embeddinggemma-300m")

# 3. สร้าง "Endpoint" หรือ "Route" ของ API
# นี่คือ URL ที่ JavaScript จะเรียกมา
# เช่น http://127.0.0.1:5000/api/v1/chat/completions

@app.route("/", methods=['GET'])
def get_start():
    return jsonify({"message": "Server is running"})



@app.route("/api/v1/embeddings", methods=['POST'])
def return_query_embedding():
    # 1. รับ JSON Payload
    try:
        data = request.json
        if not data:
            return jsonify({"error": "No JSON data provided"}), 400
    except Exception:
        # ดักจับกรณีที่ JSON ที่ส่งมาผิดรูปแบบ
        return jsonify({"error": "Invalid JSON format"}), 400
    
    # 2. ดึงข้อความสนทนา (Messages)
    query = data.get("text")
    
    if not query:
        # ตรวจสอบว่ามี key 'messages' อยู่ใน JSON ที่ส่งมาหรือไม่
        return jsonify({"error": "Missing 'text' key in request body (JSON)"}), 400
    
    # 3. เรียกใช้ Logic
    try:
        query_embeddings = model.encode_query(query)
        # convert to json
        query_embeddings = query_embeddings.tolist()
        query_embeddings_json = {
            "query_embeddings": query_embeddings
        }
        
        # 4. ส่งคำตอบกลับไป
        # ใช้ Response Object เพื่อให้แน่ใจว่า Header (mimetype) และ Encoding (UTF-8) ถูกต้อง
        # เพื่อรองรับภาษาไทยตามที่คุณใช้ ensure_ascii=False
        return jsonify(query_embeddings_json), 200

    except Exception as e:
        # ดักจับ Error ที่อาจเกิดขึ้นภายในฟังก์ชัน LLM
        print(f"Error: {e}")
        return jsonify({"error": str(e)}), 500