init project

app.py

@@ -7,16 +7,26 @@ from rag_core.embedder import get_embedding
 from rag_core.retriever import Retriever
 from rag_core.llm import generate_answer
 
+logging.basicConfig(level=logging.INFO, format="%(asctime)s [%(levelname)s] %(message)s")
+
+logging.info("🔄 Khởi tạo hệ thống...")
+
 retriever = Retriever()
 app = FastAPI()
 ready = retriever.index is not None
 
+if ready:
+    logging.info("✅ FAISS index đã tồn tại. Sẵn sàng xử lý truy vấn.")
+else:
+    logging.info("⚠️ FAISS index chưa tồn tại. Yêu cầu người dùng bấm nút 'Xây Index' để khởi tạo.")
+
 @app.post("/ask")
 async def ask_api(req: Request):
     if not ready:
         return {"error": "Index chưa sẵn sàng. Vui lòng thử lại sau."}
     data = await req.json()
     query = data.get("query")
+    logging.info(f"📥 Nhận câu hỏi: {query}")
     docs = retriever.query(query, get_embedding)
     prompt = "\n\n".join(docs) + f"\n\nCâu hỏi: {query}\nTrả lời:"
     answer = generate_answer(prompt)
@@ -26,14 +36,17 @@ async def ask_api(req: Request):
 async def rescan_api():
     if not ready:
         return {"error": "Index chưa sẵn sàng."}
+    logging.info("🔎 Bắt đầu rescan và bổ sung embedding còn thiếu...")
     with open("data/raw_law.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
         text = f.read()
     chunks = chunk_legal_text(text)
     retriever.rescan_and_append(chunks, get_embedding)
+    logging.info("✅ Rescan hoàn tất.")
     return {"status": "Rescan & update thành công."}
 
 def build_index_ui():
     global ready
+    logging.info("⚙️ Người dùng yêu cầu xây FAISS index từ UI...")
     with gr.Textbox(visible=False):
         pass  # trigger
     with open("data/raw_law.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
@@ -41,16 +54,19 @@ def build_index_ui():
     chunks = chunk_legal_text(text)
     retriever.build(chunks, get_embedding)
     ready = True
+    logging.info("✅ Đã xây dựng FAISS index từ UI.")
     return gr.update(visible=False), gr.update(visible=True), gr.update(visible=True)
 
 def answer_fn(query):
     if not ready:
         return "Index chưa sẵn sàng. Vui lòng chờ hoàn tất xử lý."
+    logging.info(f"📨 Truy vấn từ UI: {query}")
     docs = retriever.query(query, get_embedding)
     prompt = "\n\n".join(docs) + f"\n\nCâu hỏi: {query}\nTrả lời:"
     return generate_answer(prompt)
 
 with gr.Blocks() as iface:
+    logging.info("🎨 Đang khởi tạo giao diện Gradio...")
     build_btn = gr.Button("🔄 Xây Index", visible=not ready)
     query_box = gr.Textbox(label="Nhập câu hỏi", visible=ready)
     output_box = gr.Textbox(label="Trả lời", visible=ready)
@@ -61,5 +77,6 @@ with gr.Blocks() as iface:
 app = gr.mount_gradio_app(app, iface, path="/")
 
 if __name__ == "__main__":
+    logging.info("🚀 Khởi chạy FastAPI + Gradio tại cổng 7860")
     import uvicorn
     uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=7860)