Update app.py

app.py

@@ -1,78 +1,118 @@
-import gradio as gr
-import pandas as pd
-import joblib
-from huggingface_hub import hf_hub_download
-from datetime import datetime
-import os
-
-# Load pretrained XGBoost model từ HF Hub
-model_path = hf_hub_download(
-    repo_id="sdaoudi/house-price-regression-xgb",
-    filename="xgb_model.pkl"
-)
-model = joblib.load(model_path)
-
-# Tạo folder lưu lịch sử nếu chưa tồn tại
-if not os.path.exists("history"):
-    os.makedirs("history")
-
-def predict_price(
-    bedrooms, bathrooms, sqft_living, sqft_lot, floors,
-    waterfront, view, condition, grade, yr_built, zipcode, lat, long
-):
-    data = {
-        "bedrooms": [bedrooms],
-        "bathrooms": [bathrooms],
-        "sqft_living": [sqft_living],
-        "sqft_lot": [sqft_lot],
-        "floors": [floors],
-        "waterfront": [int(waterfront)],
-        "view": [view],
-        "condition": [condition],
-        "grade": [grade],
-        "yr_built": [yr_built],
-        "zipcode": [zipcode],
-        "lat": [lat],
-        "long": [long]
-    }
-
-    df = pd.DataFrame(data)
-    pred = model.predict(df)[0]
-    result_text = f"💰 Giá nhà dự đoán: {pred:,.0f} USD"
-
-    # Lưu lịch sử dự đoán
-    df['predicted_price'] = pred
-    df['timestamp'] = datetime.now()
-    history_file = "history/predictions.csv"
-    if os.path.exists(history_file):
-        df.to_csv(history_file, mode='a', header=False, index=False)
-    else:
-        df.to_csv(history_file, index=False)
-    
-    return result_text
-
-# Theme Gradio đẹp + tooltip
-interface = gr.Interface(
-    fn=predict_price,
-    inputs=[
-        gr.Number(label="Bedrooms", info="Số phòng ngủ"),
-        gr.Number(label="Bathrooms", info="Số phòng tắm"),
-        gr.Number(label="Sqft Living", info="Diện tích sử dụng (sqft)"),
-        gr.Number(label="Sqft Lot", info="Diện tích mảnh đất (sqft)"),
-        gr.Number(label="Floors", info="Số tầng của nhà"),
-        gr.Checkbox(label="Waterfront", info="Nhà có view ra nước? (tick nếu có)"),
-        gr.Number(label="View", info="Chất lượng view (0-4)"),
-        gr.Number(label="Condition", info="Tình trạng nhà (1-5)"),
-        gr.Number(label="Grade", info="Chất lượng xây dựng (1-13)"),
-        gr.Number(label="Year Built", info="Năm xây dựng"),
-        gr.Number(label="Zipcode", info="Mã bưu chính"),
-        gr.Number(label="Latitude", info="Vĩ độ"),
-        gr.Number(label="Longitude", info="Kinh độ"),
-    ],
-    outputs="text",
-    title="🏡 House Price Predictor (Enhanced)",
-    description="Dự đoán giá nhà bằng XGBoost pretrained từ HuggingFace.\nLưu lịch sử dự đoán để xuất CSV.",
-    theme="default"  # Gradio mới hỗ trợ theme: default, soft, compact, etc.
-)
-
-interface.launch()
+import gradio as gr
+from transformers import pipeline
+from langdetect import detect
+import docx
+from pypdf import PdfReader
+
+# ========================
+# Load models
+# ========================
+
+# English summarizer
+summarizer_en = pipeline("summarization", model="facebook/bart-large-cnn")
+
+# Vietnamese summarizer
+summarizer_vi = pipeline("summarization", model="VietAI/vit5-base-vietnamese-summarization")
+
+# Quiz generator
+quiz_generator = pipeline("text2text-generation", model="google/flan-t5-base")
+
+# ========================
+# Read file
+# ========================
+
+def extract_text(file):
+    if file.name.endswith(".pdf"):
+        reader = PdfReader(file)
+        text = ""
+        for page in reader.pages:
+            if page.extract_text():
+                text += page.extract_text() + "\n"
+        return text
+
+    elif file.name.endswith(".docx"):
+        doc = docx.Document(file)
+        return "\n".join([para.text for para in doc.paragraphs])
+
+    elif file.name.endswith(".txt"):
+        return file.read().decode("utf-8")
+
+    else:
+        return "Unsupported file format"
+
+# ========================
+# Main AI function
+# ========================
+
+def summarize_and_quiz(file, num_questions):
+
+    text = extract_text(file)
+
+    if len(text) < 200:
+        return "Văn bản quá ngắn / Text too short", ""
+
+    # --- Detect language ---
+    lang = detect(text)
+
+    # --- Choose summarizer ---
+    if lang == "vi":
+        summary = summarizer_vi(
+            text,
+            max_length=200,
+            min_length=80,
+            do_sample=False
+        )[0]["summary_text"]
+        
+        prompt = f"""
+        Tạo {num_questions} câu hỏi trắc nghiệm ngắn gọn dựa vào nội dung sau:
+
+        {summary}
+
+        Mỗi câu có đáp án đúng.
+        """
+
+    else:
+        summary = summarizer_en(
+            text,
+            max_length=200,
+            min_length=80,
+            do_sample=False
+        )[0]["summary_text"]
+
+        prompt = f"""
+        Create {num_questions} multiple-choice questions based on the following content:
+
+        {summary}
+
+        Each question must include the correct answer.
+        """
+
+    quiz = quiz_generator(prompt, max_length=512)[0]["generated_text"]
+
+    return summary, quiz
+
+
+# ========================
+# Gradio Interface
+# ========================
+
+interface = gr.Interface(
+    fn=summarize_and_quiz,
+
+    inputs=[
+        gr.File(label="📄 Upload PDF / DOCX / TXT"),
+        gr.Slider(5, 10, value=5, step=1, label="Số câu hỏi Quiz")
+    ],
+
+    outputs=[
+        gr.Textbox(label="📌 Tóm tắt nội dung", lines=8),
+        gr.Textbox(label="📝 Quiz tự động tạo", lines=12)
+    ],
+
+    title="📚 AI TÓM TẮT & TẠO QUIZ (VIỆT + ANH)",
+    description="""
+    AI tự động nhận diện ngôn ngữ và tóm tắt tài liệu (Việt/Anh), sau đó tạo quiz giúp sinh viên ghi nhớ nhanh.
+    """
+)
+
+interface.launch()