Create app.py

app.py

@@ -0,0 +1,824 @@
+import gradio as gr
+import pandas as pd
+import numpy as np
+from datetime import datetime
+import os
+import uuid
+import requests
+import json
+from functools import lru_cache
+
+# ==============================================================================
+# 1. CẤU HÌNH VÀ HẰNG SỐ
+# ==============================================================================
+
+# Thiết lập API Keys từ Biến môi trường (Cần đặt trong Hugging Face Secrets)
+GEMINI_API_KEY = os.environ.get("GEMINI_API_KEY")
+VOUCHER_AUTH_TOKEN = os.environ.get("VOUCHER_AUTH_TOKEN", "Token TGHFVZbSBxPoAF-4_al6NU-h47fzcvyQ")
+
+# API Endpoints
+GEMINI_API_URL = "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.5-flash-preview-05-20:generateContent"
+VOUCHER_API_URL = "https://api.accesstrade.vn/v1/offers_informations"
+PRODUCTS_API_URL = "https://api.accesstrade.vn/v2/tiktokshop_product_feeds"
+
+# CSV Files
+TRANSACTIONS_CSV = 'transactions.csv'
+INVESTMENTS_CSV = 'investments.csv'
+# User ID cố định cho mô hình CSV đơn giản
+MOCK_USER_ID = 'family_finance_user'
+
+# ==============================================================================
+# 2. XỬ LÝ DỮ LIỆU CSV (PANDAS)
+# ==============================================================================
+
+def load_data(file_path, default_columns):
+    """Tải dữ liệu từ CSV hoặc tạo DataFrame mới nếu file không tồn tại."""
+    try:
+        df = pd.read_csv(file_path)
+        # Đảm bảo các cột ngày tháng được parse đúng cách
+        if 'date' in df.columns:
+            df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
+        if 'purchaseDate' in df.columns:
+            df['purchaseDate'] = pd.to_datetime(df['purchaseDate'])
+        
+        # Bổ sung các cột bị thiếu nếu cần
+        for col in default_columns:
+            if col not in df.columns:
+                df[col] = pd.NA
+                
+    except FileNotFoundError:
+        df = pd.DataFrame(columns=default_columns)
+        # Khởi tạo một số dữ liệu mock nếu file không tồn tại
+        if file_path == TRANSACTIONS_CSV:
+            mock_data = {
+                'id': ['t1', 't2', 't3'],
+                'user_id': [MOCK_USER_ID] * 3,
+                'type': ['INCOME', 'EXPENSE', 'EXPENSE'],
+                'category': ['Lương', 'Ăn uống', 'Giải trí'],
+                'amount': [30000000, 5000000, 2000000],
+                'date': [datetime(2025, 6, 1), datetime(2025, 6, 5), datetime(2025, 6, 15)],
+                'description': ['Lương tháng 6', 'Chi phí ăn uống gia đình', 'Xem phim và du lịch ngắn'],
+            }
+            df = pd.DataFrame(mock_data)
+        elif file_path == INVESTMENTS_CSV:
+            mock_data = {
+                'id': ['i1', 'i2'],
+                'user_id': [MOCK_USER_ID] * 2,
+                'ticker': ['VNM', 'FTSE'],
+                'quantity': [500, 100],
+                'averagePrice': [75000, 150000],
+                'currentValue': [78000, 145000],
+                'purchaseDate': [datetime(2024, 1, 10), datetime(2024, 5, 20)],
+            }
+            df = pd.DataFrame(mock_data)
+            
+    # Sắp xếp theo ngày giảm dần
+    if 'date' in df.columns:
+        df = df.sort_values(by='date', ascending=False)
+        
+    return df
+
+def save_data(df, file_path):
+    """Lưu DataFrame vào CSV."""
+    df.to_csv(file_path, index=False)
+
+# Tải dữ liệu lần đầu
+transaction_cols = ['id', 'user_id', 'type', 'category', 'amount', 'date', 'description']
+investment_cols = ['id', 'user_id', 'ticker', 'quantity', 'averagePrice', 'currentValue', 'purchaseDate']
+transactions_df = load_data(TRANSACTIONS_CSV, transaction_cols)
+investments_df = load_data(INVESTMENTS_CSV, investment_cols)
+
+# ==============================================================================
+# 3. HÀM HỖ TRỢ CHUNG
+# ==============================================================================
+
+def format_currency(amount):
+    """Định dạng tiền tệ VND."""
+    if pd.isna(amount):
+        return "N/A"
+    return f"{int(amount):,} VND".replace(",", ".")
+
+def format_percentage(value):
+    """Định dạng phần trăm."""
+    if pd.isna(value):
+        return "N/A"
+    return f"{value:.2f}%"
+
+def get_current_month_data(df):
+    """Lọc dữ liệu giao dịch trong tháng hiện tại."""
+    if df.empty or 'date' not in df.columns:
+        return pd.DataFrame(columns=transaction_cols)
+
+    today = datetime.now()
+    start_of_month = datetime(today.year, today.month, 1)
+    # Lọc giao dịch của người dùng hiện tại (MOCK_USER_ID)
+    filtered_df = df[df['user_id'] == MOCK_USER_ID]
+    
+    return filtered_df[
+        (filtered_df['date'] >= start_of_month) & 
+        (filtered_df['date'] <= today)
+    ]
+
+# ==============================================================================
+# 4. LOGIC TABS
+# ==============================================================================
+
+def update_dataframes():
+    """Tải lại DataFrames từ CSV (được gọi sau mỗi thao tác ghi)."""
+    global transactions_df, investments_df
+    transactions_df = load_data(TRANSACTIONS_CSV, transaction_cols)
+    investments_df = load_data(INVESTMENTS_CSV, investment_cols)
+    return transactions_df, investments_df
+
+# --- TAB DASHBOARD ---
+
+def calculate_dashboard_stats(transactions_df, investments_df):
+    """Tính toán các chỉ số Dashboard."""
+    
+    # 1. Stats Thu Chi Tháng này
+    monthly_df = get_current_month_data(transactions_df)
+    
+    total_income = monthly_df[monthly_df['type'] == 'INCOME']['amount'].sum()
+    total_expense = monthly_df[monthly_df['type'] == 'EXPENSE']['amount'].sum()
+    net_savings = total_income - total_expense
+    
+    # 2. Stats Đầu tư
+    investments_df_user = investments_df[investments_df['user_id'] == MOCK_USER_ID]
+    total_invested = (investments_df_user['quantity'] * investments_df_user['averagePrice']).sum()
+    total_current_value = (investments_df_user['quantity'] * investments_df_user['currentValue']).sum()
+    net_return = total_current_value - total_invested
+    roi = (net_return / total_invested) * 100 if total_invested > 0 else 0
+    
+    # 3. Phân tích chi tiêu
+    expense_by_category = monthly_df[monthly_df['type'] == 'EXPENSE'].groupby('category')['amount'].sum().reset_index()
+    expense_by_category['amount_formatted'] = expense_by_category['amount'].apply(format_currency)
+    expense_by_category = expense_by_category.sort_values(by='amount', ascending=False)
+    
+    # Chuẩn bị output cho Gradio
+    stats_output = [
+        format_currency(total_income), 
+        format_currency(total_expense), 
+        format_currency(net_savings), 
+        format_percentage(roi),
+    ]
+    
+    # Dataframe cho Phân tích
+    if expense_by_category.empty:
+        expense_table = pd.DataFrame({'Danh Mục': ['N/A'], 'Số Tiền': ['N/A']})
+    else:
+        expense_table = expense_by_category[['category', 'amount_formatted']].rename(columns={'category': 'Danh Mục', 'amount_formatted': 'Số Tiền'})
+        
+    return stats_output + [expense_table]
+
+
+# --- TAB TRANSACTIONS ---
+
+def add_transaction(transactions_df, type, category, amount, date, description):
+    """Thêm giao dịch mới vào DataFrame và lưu CSV."""
+    
+    if not amount or float(amount) <= 0:
+        return gr.update(visible=True, value="Lỗi: Số tiền phải lớn hơn 0."), transactions_df.head(10)
+
+    new_row = pd.DataFrame([{
+        'id': str(uuid.uuid4()),
+        'user_id': MOCK_USER_ID,
+        'type': type,
+        'category': category,
+        'amount': float(amount),
+        'date': pd.to_datetime(date),
+        'description': description
+    }])
+    
+    transactions_df = pd.concat([new_row, transactions_df], ignore_index=True)
+    save_data(transactions_df, TRANSACTIONS_CSV)
+    
+    # Tải lại DF và cập nhật bảng
+    transactions_df, _ = update_dataframes()
+    return gr.update(visible=False), transactions_df.head(10)
+
+def delete_transaction(transactions_df, evt: gr.SelectData):
+    """Xóa giao dịch khỏi DataFrame và lưu CSV."""
+    if not evt.value:
+        return transactions_df.head(10)
+
+    # Lấy ID từ hàng được chọn
+    selected_row = transactions_df.iloc[evt.index[0]]
+    transaction_id = selected_row['id']
+    
+    # Xóa hàng
+    transactions_df = transactions_df[transactions_df['id'] != transaction_id]
+    save_data(transactions_df, TRANSACTIONS_CSV)
+    
+    # Tải lại DF và cập nhật bảng
+    transactions_df, _ = update_dataframes()
+    return transactions_df.head(10)
+
+# --- TAB INVESTMENTS ---
+
+def add_investment(investments_df, ticker, quantity, average_price, current_value, purchase_date):
+    """Thêm khoản đầu tư mới vào DataFrame và lưu CSV."""
+
+    if not ticker or not quantity or float(quantity) <= 0 or float(average_price) <= 0:
+        return gr.update(visible=True, value="Lỗi: Vui lòng nhập đầy đủ Ticker, Số lượng, và Giá mua."), investments_df.head(10)
+
+    new_row = pd.DataFrame([{
+        'id': str(uuid.uuid4()),
+        'user_id': MOCK_USER_ID,
+        'ticker': ticker.upper(),
+        'quantity': float(quantity),
+        'averagePrice': float(average_price),
+        'currentValue': float(current_value) if current_value else float(average_price),
+        'purchaseDate': pd.to_datetime(purchase_date)
+    }])
+    
+    investments_df = pd.concat([new_row, investments_df], ignore_index=True)
+    save_data(investments_df, INVESTMENTS_CSV)
+    
+    # Tải lại DF và cập nhật bảng
+    _, investments_df = update_dataframes()
+    return gr.update(visible=False), investments_df.head(10)
+
+def delete_investment(investments_df, evt: gr.SelectData):
+    """Xóa khoản đầu tư khỏi DataFrame và lưu CSV."""
+    if not evt.value:
+        return investments_df.head(10)
+
+    selected_row = investments_df.iloc[evt.index[0]]
+    investment_id = selected_row['id']
+    
+    investments_df = investments_df[investments_df['id'] != investment_id]
+    save_data(investments_df, INVESTMENTS_CSV)
+    
+    # Tải lại DF và cập nhật bảng
+    _, investments_df = update_dataframes()
+    return investments_df.head(10)
+
+def calculate_investment_report(investments_df):
+    """Tính toán báo cáo đầu tư tổng thể."""
+    df_user = investments_df[investments_df['user_id'] == MOCK_USER_ID]
+    
+    if df_user.empty:
+        return ["0 VND"] * 3 + ["0.00%"], [pd.DataFrame({'Tổng Quan': ['Chưa có dữ liệu đầu tư.']})] * 4
+
+    total_invested = (df_user['quantity'] * df_user['averagePrice']).sum()
+    total_current_value = (df_user['quantity'] * df_user['currentValue']).sum()
+    net_return = total_current_value - total_invested
+    roi = (net_return / total_invested) * 100 if total_invested > 0 else 0
+    
+    summary_data = {
+        'Chỉ Số': ['Tổng Vốn Đầu Tư', 'Giá Trị Hiện Tại', 'Lãi/Lỗ Ròng', 'ROI Ròng'],
+        'Giá Trị': [
+            format_currency(total_invested),
+            format_currency(total_current_value),
+            format_currency(net_return),
+            format_percentage(roi)
+        ]
+    }
+    
+    # Báo cáo chi tiết ROI theo từng khoản
+    df_report = df_user.copy()
+    df_report['Lãi/Lỗ (%)'] = ((df_report['currentValue'] - df_report['averagePrice']) / df_report['averagePrice']) * 100
+    df_report['Giá Mua TB'] = df_report['averagePrice'].apply(format_currency)
+    df_report['Giá Hiện Tại'] = df_report['currentValue'].apply(format_currency)
+    df_report['Lãi/Lỗ Ròng'] = (df_report['currentValue'] - df_report['averagePrice']) * df_report['quantity']
+    df_report['Lãi/Lỗ Ròng'] = df_report['Lãi/Lỗ Ròng'].apply(format_currency)
+    
+    report_table = df_report[['ticker', 'quantity', 'Giá Mua TB', 'Giá Hiện Tại', 'Lãi/Lỗ Ròng', 'Lãi/Lỗ (%)']].rename(columns={'ticker': 'Mã CK', 'quantity': 'Số Lượng'})
+
+    return [
+        format_currency(total_invested), 
+        format_currency(total_current_value), 
+        format_currency(net_return), 
+        format_percentage(roi),
+    ], [pd.DataFrame(summary_data), report_table]
+
+
+# --- TAB REPORTS (Báo cáo Thu Chi) ---
+
+def calculate_report_table(transactions_df, report_type):
+    """Tính toán báo cáo thu chi chi tiết theo Tuần, Tháng, Quý, Năm."""
+    if transactions_df.empty:
+        return pd.DataFrame({'Ngày/Kỳ': ['N/A'], 'Thu Nhập': [0], 'Chi Tiêu': [0], 'Tiết Kiệm Ròng': [0]})
+
+    df = transactions_df.copy()
+    df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
+    
+    # Xử lý các loại báo cáo
+    if report_type == 'WEEK':
+        df['period'] = df['date'].dt.isocalendar().week.astype(str) + '-' + df['date'].dt.isocalendar().year.astype(str)
+        group_col = 'period'
+        col_name = 'Tuần-Năm'
+    elif report_type == 'MONTH':
+        df['period'] = df['date'].dt.to_period('M').astype(str)
+        group_col = 'period'
+        col_name = 'Tháng-Năm'
+    elif report_type == 'QUARTER':
+        df['period'] = df['date'].dt.to_period('Q').astype(str)
+        group_col = 'period'
+        col_name = 'Quý-Năm'
+    elif report_type == 'YEAR':
+        df['period'] = df['date'].dt.to_period('Y').astype(str)
+        group_col = 'period'
+        col_name = 'Năm'
+    else: # Mặc định là Tháng
+        df['period'] = df['date'].dt.to_period('M').astype(str)
+        group_col = 'period'
+        col_name = 'Tháng-Năm'
+
+    # Tạo bảng pivot
+    pivot_df = df.pivot_table(index=group_col, columns='type', values='amount', aggfunc='sum', fill_value=0)
+    
+    if 'INCOME' not in pivot_df.columns:
+        pivot_df['INCOME'] = 0
+    if 'EXPENSE' not in pivot_df.columns:
+        pivot_df['EXPENSE'] = 0
+
+    pivot_df['Tiết Kiệm Ròng'] = pivot_df['INCOME'] - pivot_df['EXPENSE']
+    
+    # Định dạng tiền tệ
+    pivot_df['Thu Nhập'] = pivot_df['INCOME'].apply(format_currency)
+    pivot_df['Chi Tiêu'] = pivot_df['EXPENSE'].apply(format_currency)
+    pivot_df['Tiết Kiệm Ròng'] = pivot_df['Tiết Kiệm Ròng'].apply(format_currency)
+    
+    final_report = pivot_df[[ 'Thu Nhập', 'Chi Tiêu', 'Tiết Kiệm Ròng']].reset_index()
+    final_report = final_report.rename(columns={group_col: col_name})
+    
+    # Sắp xếp theo kỳ giảm dần
+    final_report = final_report.sort_index(ascending=False)
+    
+    return final_report
+
+# --- TAB AI VÀ API CALLS ---
+
+@lru_cache(maxsize=32)
+def call_gemini_api(user_query, system_prompt, use_search=False, is_json=False):
+    """Hàm gọi API Gemini với logic retry và cache."""
+    if not GEMINI_API_KEY:
+        return {"error": "GEMINI_API_KEY chưa được cấu hình."}
+
+    payload = {
+        "contents": [{"parts": [{"text": user_query}]}],
+        "systemInstruction": {"parts": [{"text": system_prompt}]}
+    }
+    if use_search:
+        payload["tools"] = [{"google_search": {}}]
+    
+    if is_json:
+        payload["generationConfig"] = {
+            "responseMimeType": "application/json",
+            "responseSchema": {
+                "type": "OBJECT",
+                "properties": {
+                    "suggestions": {"type": "ARRAY", "items": {"type": "STRING"}},
+                    "actions": {"type": "ARRAY", "items": {"type": "STRING"}}
+                }
+            }
+        }
+        
+    headers = {'Content-Type': 'application/json'}
+    
+    for i in range(3): # 3 lần thử với exponential backoff
+        try:
+            response = requests.post(f"{GEMINI_API_URL}?key={GEMINI_API_KEY}", headers=headers, json=payload, timeout=20)
+            response.raise_for_status()
+            result = response.json()
+            
+            text = result.get('candidates', [{}])[0].get('content', {}).get('parts', [{}])[0].get('text', '')
+            
+            if is_json:
+                return json.loads(text)
+            
+            # Xử lý nguồn dẫn (grounding)
+            sources = []
+            grounding_metadata = result.get('candidates', [{}])[0].get('groundingMetadata', {})
+            if grounding_metadata and grounding_metadata.get('groundingAttributions'):
+                sources = [{
+                    'uri': attr.get('web', {}).get('uri'),
+                    'title': attr.get('web', {}).get('title')
+                } for attr in grounding_metadata['groundingAttributions']]
+            
+            return {"text": text, "sources": sources}
+        
+        except requests.exceptions.RequestException as e:
+            if i < 2:
+                time.sleep(2 ** i) # Backoff
+                continue
+            return {"error": f"Lỗi kết nối API Gemini: {e}"}
+        except json.JSONDecodeError:
+            return {"error": "Lỗi phân tích JSON từ phản hồi AI."}
+    return {"error": "Đã hết số lần thử kết nối API Gemini."}
+
+
+def fetch_investment_suggestions():
+    """Lấy gợi ý đầu tư vĩ mô từ Gemini."""
+    system_prompt = "Act as a leading global financial advisor. Analyze the current macroeconomic situation and future projections (e.g., inflation, interest rates, currency movements) and provide specific, actionable investment suggestions. Your output MUST be a JSON object with two arrays: 'suggestions' (3 high-level themes) and 'actions' (2 specific actions/sectors). DO NOT use any markdown, only raw JSON."
+    user_query = "Phân tích tình hình vĩ mô hiện tại và đề xuất 3 chủ đề đầu tư sinh lời tốt hơn và 2 hành động cụ thể trong 6 tháng tới. Trả lời bằng tiếng Việt."
+    
+    result = call_gemini_api(user_query, system_prompt, use_search=True, is_json=True)
+    
+    if result.get("error"):
+        return result["error"], ""
+    
+    suggestions_md = "\n".join([f"- {s}" for s in result.get("suggestions", [])])
+    actions_md = "\n".join([f"- {a}" for a in result.get("actions", [])])
+    
+    output = f"**3 Chủ Đề Đầu Tư Cấp Cao:**\n{suggestions_md}\n\n**2 Hành Động/Lĩnh Vực Cụ Thể:**\n{actions_md}"
+    return "", output
+
+
+def fetch_expense_suggestions(transactions_df):
+    """Lấy gợi ý tiết kiệm từ Gemini dựa trên lịch sử chi tiêu."""
+    system_prompt = "Act as a personalized financial coach for a family. Analyze the provided expense history (category and total amount) and give 3 specific, actionable tips on how to save money and 2 related tips on taking advantage of discounts/vouchers (referencing the current market). Your response MUST be in Vietnamese and use markdown bullet points. Do not include a greeting or conclusion. Start with a brief summary of the highest spending categories."
+    
+    # Chuẩn bị lịch sử chi tiêu
+    monthly_df = transactions_df[transactions_df['type'] == 'EXPENSE']
+    expense_by_category = monthly_df.groupby('category')['amount'].sum().sort_values(ascending=False)
+    
+    expense_history_text = ", ".join([f"{cat}: {format_currency(amount)}" for cat, amount in expense_by_category.items()])
+    
+    user_query = f"Dựa trên lịch sử chi tiêu sau: {expense_history_text}. Hãy đưa ra gợi ý chi tiêu tiết kiệm hơn."
+
+    result = call_gemini_api(user_query, system_prompt, use_search=False)
+    
+    if result.get("error"):
+        return result["error"], ""
+    
+    return "", result["text"]
+
+
+# --- TAB SHOPPING API CALLS ---
+
+def call_accesstrade_api(url, params={}):
+    """Hàm gọi API AccessTrade."""
+    if not VOUCHER_AUTH_TOKEN:
+        return {"error": "VOUCHER_AUTH_TOKEN chưa được cấu hình."}
+
+    headers = {'Authorization': VOUCHER_AUTH_TOKEN}
+    
+    for i in range(3):
+        try:
+            response = requests.get(url, headers=headers, params=params, timeout=15)
+            response.raise_for_status()
+            data = response.json()
+            return data.get('data', [])
+        except requests.exceptions.RequestException as e:
+            if i < 2:
+                time.sleep(2 ** i)
+                continue
+            return {"error": f"Lỗi kết nối API AccessTrade: {e}"}
+    return {"error": "Đã hết số lần thử kết nối API AccessTrade."}
+
+
+def fetch_vouchers():
+    """Tải mã giảm giá."""
+    vouchers = call_accesstrade_api(VOUCHER_API_URL, params={'limit': 20})
+    if isinstance(vouchers, dict) and 'error' in vouchers:
+        return gr.update(visible=True, value=vouchers['error']), pd.DataFrame()
+    
+    df = pd.DataFrame(vouchers)
+    df['domain'] = df['domain'].fillna('Khác')
+    df['coupon_code'] = df['coupons'].apply(lambda x: x[0]['coupon_code'] if x and len(x) > 0 else 'N/A')
+    df['coupon_desc'] = df['coupons'].apply(lambda x: x[0]['coupon_desc'] if x and len(x) > 0 else 'Không mô tả')
+    
+    return gr.update(visible=False), df[['image', 'name', 'domain', 'coupon_code', 'coupon_desc', 'end_time', 'aff_link']]
+
+
+def fetch_products(keywords, sort_field, sort_order):
+    """Tải và sắp xếp sản phẩm TikTok Shop."""
+    products = call_accesstrade_api(PRODUCTS_API_URL, params={
+        'limit': 50,
+        'title_keywords': keywords,
+        'sort_field': sort_field,
+        'sort_direction': sort_order,
+    })
+    
+    if isinstance(products, dict) and 'error' in products:
+        return gr.update(visible=True, value=products['error']), pd.DataFrame()
+
+    df = pd.DataFrame(products)
+    
+    # Xử lý các cột phức tạp và NaN
+    df['price'] = df.apply(lambda row: row['sale_price'] if row['sale_price'] else row['price'], axis=1)
+    df['price_formatted'] = df['price'].apply(format_currency)
+    df['commission_rate'] = df['commission_rate'].fillna(0).astype(float).apply(lambda x: f"{x:.2f}%")
+    df['category_name'] = df['categories'].apply(lambda x: x[0]['category_name_show'] if x and len(x) > 0 else 'Khác')
+    
+    return gr.update(visible=False), df[['image', 'name', 'domain', 'price_formatted', 'commission_rate', 'category_name', 'aff_link', 'content']]
+
+def fetch_trending_suggestions(keywords):
+    """Lấy gợi ý sản phẩm trending từ Gemini."""
+    system_prompt = "Act as an e-commerce trend analyst for the Vietnamese market. Based on the user's search query, identify the top 3 currently trending or highly-purchased products/categories related to that query across major e-commerce platforms (Shopee, Lazada, TikTok Shop). Provide 3 specific bullet points describing the trend (e.g., 'focus on eco-friendly materials', 'high demand for dual-function devices'). Your output MUST be in Vietnamese and use markdown bullet points. Do not include a greeting or conclusion."
+    user_query = f"Phân tích sản phẩm trending liên quan đến từ khóa tìm kiếm này: {keywords}"
+
+    result = call_gemini_api(user_query, system_prompt, use_search=True)
+    
+    if result.get("error"):
+        return result["error"], ""
+    
+    return "", result["text"]
+
+def analyze_product_review(product_df, evt: gr.SelectData):
+    """Phân tích đánh giá sản phẩm giả lập bằng Gemini."""
+    
+    if not evt.value:
+        return "Vui lòng chọn một sản phẩm trong bảng.", ""
+        
+    selected_row = product_df.iloc[evt.index[0]]
+    product_name = selected_row['name']
+    product_content = selected_row['content']
+    
+    system_prompt = "Act as a comprehensive product review sentiment analyzer. Based on the product name and description provided, generate 3 specific bullet points for POSITIVE aspects (potential strengths) and 3 bullet points for NEGATIVE aspects (potential weaknesses or common complaints). Then give an overall sentiment score (1 to 5 stars, e.g., '4/5 stars'). The output MUST be in Vietnamese, use markdown bullet points, and follow the structure: POSITIVE: [list]; NEGATIVE: [list]; SENTIMENT: [score]. DO NOT use any other text, greeting, or conclusion."
+    user_query = f"Phân tích nhận xét cho sản phẩm này: Tên: {product_name}. Mô tả: {product_content}"
+    
+    result = call_gemini_api(user_query, system_prompt, use_search=False)
+    
+    if result.get("error"):
+        return product_name, result["error"]
+    
+    return product_name, result["text"]
+
+# ==============================================================================
+# 5. GRADIO INTERFACE BUILDER
+# ==============================================================================
+
+with gr.Blocks(title="Ứng Dụng Quản Lý Tài Chính Gia Đình", theme=gr.themes.Soft()) as demo:
+    
+    # Biến trạng thái để lưu DataFrame hiện tại
+    transactions_state = gr.State(transactions_df)
+    investments_state = gr.State(investments_df)
+    product_results_state = gr.State(pd.DataFrame())
+
+    gr.Markdown("# 💸 FINTECH FAMILY - Quản Lý Thu Chi & Đầu Tư 🚀")
+    gr.Markdown("Đây là ứng dụng quản lý tài chính toàn diện, sử dụng CSV để lưu dữ liệu và Gemini AI để gợi ý thông minh.")
+    
+    with gr.Tabs():
+        
+        # --- TAB 1: DASHBOARD (Tổng Quan) ---
+        with gr.TabItem("Tổng Quan"):
+            gr.Markdown("## Báo Cáo Tổng Hợp Tháng Này")
+            
+            with gr.Row():
+                with gr.Column():
+                    gr.Markdown("### Thu Chi Cá Nhân")
+                    with gr.Row():
+                        stat_income = gr.Textbox(label="Tổng Thu", interactive=False)
+                        stat_expense = gr.Textbox(label="Tổng Chi", interactive=False)
+                        stat_savings = gr.Textbox(label="Tiết Kiệm Ròng", interactive=False)
+                    gr.Markdown("### Phân Tích Chi Tiêu Theo Danh Mục")
+                    expense_category_table = gr.Dataframe(headers=['Danh Mục', 'Số Tiền'], wrap=True, row_headers=False, interactive=False)
+                
+                with gr.Column():
+                    gr.Markdown("### Đầu Tư & ROI Ròng")
+                    with gr.Row():
+                        stat_roi = gr.Textbox(label="ROI Danh Mục Ròng", interactive=False)
+                    
+                    gr.Markdown("### Tin Tức Thị Trường (Gemini AI)")
+                    news_error = gr.Markdown(visible=False, label="Lỗi")
+                    news_output = gr.Markdown("Đang tải tin tức...")
+                    
+                    # Tải tin tức ngay khi tab được chọn lần đầu
+                    demo.load(fn=fetch_market_news, outputs=[news_error, news_output], show_progress="minimal")
+
+            # Nút cập nhật toàn bộ Dashboard
+            gr.Button("Cập Nhật Dashboard").click(
+                fn=calculate_dashboard_stats, 
+                inputs=[transactions_state, investments_state], 
+                outputs=[stat_income, stat_expense, stat_savings, stat_roi, expense_category_table]
+            )
+            
+        # --- TAB 2: TRANSACTIONS (Thu Chi) ---
+        with gr.TabItem("Quản Lý Thu Chi"):
+            gr.Markdown("## Ghi Lại Giao Dịch")
+            
+            with gr.Row():
+                with gr.Column(scale=1):
+                    with gr.Box():
+                        gr.Markdown("### Thêm Giao Dịch Mới")
+                        with gr.Row():
+                            type_input = gr.Radio(choices=['INCOME', 'EXPENSE'], label="Loại Giao Dịch", value='EXPENSE')
+                            category_input = gr.Dropdown(choices=['Ăn uống', 'Nhà ở', 'Di chuyển', 'Lương', 'Khác'], label="Danh Mục", value='Ăn uống')
+                        
+                        amount_input = gr.Number(label="Số Tiền (VND)", minimum=0)
+                        date_input = gr.Textbox(label="Ngày (YYYY-MM-DD)", value=datetime.now().strftime('%Y-%m-%d'))
+                        description_input = gr.Textbox(label="Mô Tả")
+                        
+                        tx_error_msg = gr.Markdown(visible=False, label="Lỗi", type='error')
+                        
+                        add_tx_btn = gr.Button("Ghi Lại Giao Dịch", variant="primary")
+
+                with gr.Column(scale=2):
+                    gr.Markdown("### Lịch Sử Giao Dịch Gần Đây (Chọn hàng để xóa)")
+                    
+                    tx_table = gr.Dataframe(
+                        headers=['ID', 'Loại', 'Danh Mục', 'Số Tiền', 'Ngày', 'Mô Tả'],
+                        wrap=True, 
+                        interactive=False, 
+                        visible_cols=['type', 'category', 'amount', 'date', 'description']
+                    )
+                    gr.Markdown("💡 **Lưu ý:** Dữ liệu được lưu trong file `transactions.csv`.")
+                    
+            # Logic: Thêm giao dịch
+            add_tx_btn.click(
+                fn=add_transaction,
+                inputs=[transactions_state, type_input, category_input, amount_input, date_input, description_input],
+                outputs=[tx_error_msg, tx_table]
+            ).success(
+                fn=lambda df: (df, df.head(10)),  # Cập nhật state sau khi thêm
+                inputs=[transactions_state],
+                outputs=[transactions_state, tx_table]
+            )
+            
+            # Logic: Xóa giao dịch
+            tx_table.select(
+                fn=delete_transaction,
+                inputs=[transactions_state],
+                outputs=[tx_table]
+            ).success(
+                fn=lambda df: (df, df.head(10)),
+                inputs=[transactions_state],
+                outputs=[transactions_state, tx_table]
+            )
+
+        # --- TAB 3: INVESTMENTS (Đầu Tư) ---
+        with gr.TabItem("Quản Lý Đầu Tư"):
+            gr.Markdown("## Quản Lý Danh Mục Đầu Tư")
+            
+            with gr.Row():
+                with gr.Column(scale=1):
+                    with gr.Box():
+                        gr.Markdown("### Thêm Khoản Đầu Tư Mới")
+                        ticker_input = gr.Textbox(label="Mã Cổ Phiếu/Ticker", placeholder="Ví dụ: VNM, BTC")
+                        quantity_input = gr.Number(label="Số Lượng", minimum=0)
+                        avg_price_input = gr.Number(label="Giá Mua Trung Bình", minimum=0)
+                        current_value_input = gr.Number(label="Giá Hiện Tại (Cập nhật thủ công)", minimum=0)
+                        purchase_date_input = gr.Textbox(label="Ngày Mua (YYYY-MM-DD)", value=datetime.now().strftime('%Y-%m-%d'))
+
+                        inv_error_msg = gr.Markdown(visible=False, label="Lỗi", type='error')
+                        
+                        add_inv_btn = gr.Button("Thêm Khoản Đầu Tư", variant="primary")
+                        
+                with gr.Column(scale=2):
+                    gr.Markdown("### Danh Mục Hiện Tại (Chọn hàng để xóa)")
+                    inv_table = gr.Dataframe(
+                        headers=['ID', 'Ticker', 'Số Lượng', 'Giá Mua TB', 'Giá Hiện Tại', 'Ngày Mua'],
+                        wrap=True, 
+                        interactive=False, 
+                        visible_cols=['ticker', 'quantity', 'averagePrice', 'currentValue', 'purchaseDate']
+                    )
+                    gr.Markdown("💡 **Lưu ý:** Dữ liệu được lưu trong file `investments.csv`.")
+                    
+            # Logic: Thêm đầu tư
+            add_inv_btn.click(
+                fn=add_investment,
+                inputs=[investments_state, ticker_input, quantity_input, avg_price_input, current_value_input, purchase_date_input],
+                outputs=[inv_error_msg, inv_table]
+            ).success(
+                fn=lambda df: (df, df.head(10)),
+                inputs=[investments_state],
+                outputs=[investments_state, inv_table]
+            )
+
+            # Logic: Xóa đầu tư
+            inv_table.select(
+                fn=delete_investment,
+                inputs=[investments_state],
+                outputs=[inv_table]
+            ).success(
+                fn=lambda df: (df, df.head(10)),
+                inputs=[investments_state],
+                outputs=[investments_state, inv_table]
+            )
+            
+            # Báo cáo đầu tư
+            gr.Markdown("## Báo Cáo Tỷ Suất Đầu Tư Ròng")
+            with gr.Row():
+                inv_total_invested = gr.Textbox(label="Tổng Vốn Đầu Tư", interactive=False)
+                inv_current_value = gr.Textbox(label="Giá Trị Hiện Tại", interactive=False)
+                inv_net_return = gr.Textbox(label="Lãi/Lỗ Ròng", interactive=False)
+                inv_roi = gr.Textbox(label="ROI Ròng (%)", interactive=False)
+
+            inv_report_table = gr.Dataframe(
+                headers=['Mã CK', 'Số Lượng', 'Giá Mua TB', 'Giá Hiện Tại', 'Lãi/Lỗ Ròng', 'Lãi/Lỗ (%)'],
+                interactive=False
+            )
+            
+            gr.Button("Tính Toán Báo Cáo ROI").click(
+                fn=calculate_investment_report,
+                inputs=[investments_state],
+                outputs=[inv_total_invested, inv_current_value, inv_net_return, inv_roi, inv_report_table]
+            )
+
+        # --- TAB 4: REPORTS (Báo Cáo Thu Chi) ---
+        with gr.TabItem("Báo Cáo Thu Chi"):
+            gr.Markdown("## Báo Cáo Thống Kê Thu Chi Theo Kỳ")
+            
+            report_period_input = gr.Radio(
+                choices=['WEEK', 'MONTH', 'QUARTER', 'YEAR'], 
+                label="Chọn Kỳ Báo Cáo", 
+                value='MONTH'
+            )
+            report_table_output = gr.Dataframe(
+                headers=['Kỳ', 'Thu Nhập', 'Chi Tiêu', 'Tiết Kiệm Ròng'], 
+                interactive=False,
+                wrap=True
+            )
+            
+            gr.Button("Xem Báo Cáo").click(
+                fn=calculate_report_table,
+                inputs=[transactions_state, report_period_input],
+                outputs=[report_table_output]
+            )
+            
+        # --- TAB 5: AI GỢI Ý ---
+        with gr.TabItem("AI Gợi Ý"):
+            gr.Markdown("## Gemini AI Cố Vấn Tài Chính")
+            
+            with gr.Row():
+                with gr.Column():
+                    gr.Markdown("### 🚀 Đề Xuất Đầu Tư (Dựa trên Vĩ mô)")
+                    inv_ai_output = gr.Markdown("Chưa có đề xuất.")
+                    inv_ai_error = gr.Markdown(visible=False, label="Lỗi", type='error')
+                    gr.Button("Phân Tích & Đề Xuất Đầu Tư").click(
+                        fn=fetch_investment_suggestions,
+                        outputs=[inv_ai_error, inv_ai_output]
+                    )
+                
+                with gr.Column():
+                    gr.Markdown("### 💰 Gợi Ý Chi Tiêu Tiết Kiệm (Dựa trên Lịch sử)")
+                    expense_ai_output = gr.Markdown("Chưa có gợi ý.")
+                    expense_ai_error = gr.Markdown(visible=False, label="Lỗi", type='error')
+                    gr.Button("Phân Tích & Gợi Ý Ti���t Kiệm").click(
+                        fn=fetch_expense_suggestions,
+                        inputs=[transactions_state],
+                        outputs=[expense_ai_error, expense_ai_output]
+                    )
+                    
+        # --- TAB 6: SHOPPING (Mua Sắm Thông Minh) ---
+        with gr.TabItem("Mua Sắm Thông Minh"):
+            gr.Markdown("## Tìm Kiếm & So Sánh Sản Phẩm TikTok Shop")
+            
+            with gr.Row():
+                search_input = gr.Textbox(label="Từ Khóa Sản Phẩm", value="dép", placeholder="Ví dụ: áo khoác, điện thoại")
+                sort_field_input = gr.Radio(choices=['COMMISSION', 'PRICE'], label="Sắp xếp theo", value='PRICE')
+                sort_order_input = gr.Radio(choices=['DESC', 'ASC'], label="Thứ tự", value='DESC')
+            
+            search_btn = gr.Button("Tìm Kiếm Sản Phẩm & Xu Hướng", variant="primary")
+            
+            # Sản phẩm Trending AI
+            gr.Markdown("### 💡 Sản Phẩm Trending (Gợi ý từ AI)")
+            trending_ai_output = gr.Markdown("Nhấn tìm kiếm để AI phân tích xu hướng...")
+            trending_ai_error = gr.Markdown(visible=False, label="Lỗi", type='error')
+            
+            # Bảng kết quả sản phẩm
+            gr.Markdown("### Kết Quả Tìm Kiếm & So Sánh Giá")
+            product_search_error = gr.Markdown(visible=False, label="Lỗi", type='error')
+            product_table = gr.Dataframe(
+                headers=['Ảnh', 'Tên Sản Phẩm', 'Sàn', 'Giá', 'Hoa Hồng (%)', 'Danh Mục', 'Link'],
+                interactive=False, 
+                visible_cols=['image', 'name', 'domain', 'price_formatted', 'commission_rate', 'category_name', 'aff_link']
+            )
+            
+            # Phân tích AI
+            gr.Markdown("### Phân Tích Đánh Giá Sản Phẩm")
+            with gr.Row():
+                product_name_output = gr.Textbox(label="Sản Phẩm Được Chọn", interactive=False)
+                review_ai_output = gr.Markdown("Chọn một hàng trong bảng kết quả để phân tích.")
+            
+            # Logic Tìm kiếm
+            search_btn.click(
+                fn=lambda: [gr.update(visible=True, value="Đang tải sản phẩm..."), gr.update(visible=True, value="Đang phân tích xu hướng...")],
+                outputs=[product_search_error, trending_ai_error] # Reset errors
+            ).then(
+                fn=fetch_products,
+                inputs=[search_input, sort_field_input, sort_order_input],
+                outputs=[product_search_error, product_table]
+            ).then(
+                fn=fetch_trending_suggestions,
+                inputs=[search_input],
+                outputs=[trending_ai_error, trending_ai_output]
+            )
+            
+            # Logic Phân tích AI Review
+            product_table.select(
+                fn=analyze_product_review,
+                inputs=[product_table],
+                outputs=[product_name_output, review_ai_output]
+            )
+            
+            # Logic Voucher (Tải sẵn)
+            with gr.Box():
+                gr.Markdown("### Mã Giảm Giá & Ưu Đãi Tiết Kiệm")
+                voucher_error = gr.Markdown(visible=False, label="Lỗi", type='error')
+                voucher_table = gr.Dataframe(interactive=False, visible_cols=['name', 'domain', 'coupon_code', 'coupon_desc', 'end_time', 'aff_link'])
+                demo.load(fn=fetch_vouchers, outputs=[voucher_error, voucher_table], show_progress="minimal")
+                
+    # Logic: Cập nhật DataFrames sau khi ứng dụng load lần đầu
+    demo.load(fn=update_dataframes, outputs=[transactions_state, investments_state], show_progress="minimal").then(
+        fn=calculate_dashboard_stats, 
+        inputs=[transactions_state, investments_state], 
+        outputs=[stat_income, stat_expense, stat_savings, stat_roi, expense_category_table]
+    )
+
+# Chạy ứng dụng
+if __name__ == "__main__":
+    demo.launch()