Update ui/tabs.py

ui/tabs.py

@@ -64,6 +64,310 @@ def create_all_tabs(audio_service: AudioService, chat_service: ChatService,
         create_language_info_tab(rag_system.multilingual_manager)
     with gr.Tab("Stream Object Detection"):
         create_streaming_object_detection()
+def create_cag_tab(rag_system, multilingual_manager):
+    """Tạo tab Cache-Augmented Generation"""
+    
+    # Import CAG service
+    from services.cag_service import CAGService
+    
+    # Initialize CAG service
+    cag_service = CAGService(rag_system, multilingual_manager)
+    
+    with gr.Blocks() as cag_tab:
+        gr.Markdown("# 🔄 Cache-Augmented Generation (CAG)")
+        gr.Markdown("""
+        **CAG** tối ưu hóa RAG bằng caching thông minh:
+        - 🚀 **Tăng tốc độ** 10-100x với cache hit
+        - 💰 **Giảm chi phí** LLM API calls
+        - 🔍 **Semantic cache** cho queries tương tự
+        - 📊 **Performance tracking** chi tiết
+        """)
+        
+        with gr.Row():
+            with gr.Column(scale=2):
+                # Query section
+                gr.Markdown("### 🔍 Tìm kiếm với Cache")
+                
+                cag_query = gr.Textbox(
+                    label="Nhập truy vấn",
+                    placeholder="Ví dụ: thông tin về Hà Nội hoặc cách cải thiện sức khỏe...",
+                    lines=2
+                )
+                
+                with gr.Row():
+                    search_btn = gr.Button("🔍 Tìm kiếm (với Cache)", variant="primary")
+                    batch_btn = gr.Button("📊 Batch Search", variant="secondary")
+                    clear_cache_btn = gr.Button("🗑️ Clear Cache", variant="stop")
+                
+                # Configuration
+                with gr.Accordion("⚙️ Cấu hình Cache", open=False):
+                    with gr.Row():
+                        use_cache = gr.Checkbox(label="Sử dụng Cache", value=True)
+                        top_k_slider = gr.Slider(1, 10, value=5, step=1, label="Số kết quả (Top K)")
+                    
+                    with gr.Row():
+                        semantic_cache = gr.Checkbox(label="Semantic Cache", value=True)
+                        cache_ttl = gr.Slider(300, 86400, value=3600, step=300, 
+                                             label="Cache TTL (giây)")
+            
+            with gr.Column(scale=1):
+                # Stats section
+                gr.Markdown("### 📊 Thống kê Hiệu suất")
+                stats_btn = gr.Button("🔄 Cập nhật Thống kê", variant="secondary")
+                stats_output = gr.JSON(label="Thống kê Cache", show_label=True)
+        
+        # Results display
+        with gr.Tab("📝 Kết quả Tìm kiếm"):
+            search_results = gr.JSON(label="Kết quả với Cache Info", show_label=True)
+        
+        with gr.Tab("📈 Performance Analysis"):
+            with gr.Row():
+                response_time_chart = gr.Plot(label="Thời gian Phản hồi")
+                hit_rate_chart = gr.Plot(label="Cache Hit Rate")
+            
+            performance_table = gr.Dataframe(
+                headers=["Query", "Cache Hit", "Response Time", "Language"],
+                label="Performance Log",
+                interactive=False
+            )
+        
+        # Batch search section
+        with gr.Accordion("📊 Batch Search Mode", open=False):
+            batch_input = gr.Textbox(
+                label="Nhập nhiều queries (mỗi dòng một query)",
+                placeholder="Query 1\nQuery 2\nQuery 3\n...",
+                lines=6
+            )
+            batch_output = gr.JSON(label="Kết quả Batch")
+        
+        # Cache management
+        with gr.Accordion("🛠️ Quản lý Cache", open=False):
+            with gr.Row():
+                cache_type = gr.Radio(
+                    choices=["all", "memory", "semantic", "disk"],
+                    value="memory",
+                    label="Loại Cache cần xóa"
+                )
+                preload_btn = gr.Button("🔥 Pre-load Frequent Queries", variant="secondary")
+            
+            cache_status = gr.Textbox(label="Trạng thái Cache", interactive=False)
+        
+        # Performance tracking
+        performance_log = gr.State([])
+        
+        # Event handlers
+        def perform_cag_search(query, use_cache_flag, top_k):
+            """Thực hiện tìm kiếm với CAG"""
+            if not query.strip():
+                return {"error": "Vui lòng nhập truy vấn"}
+            
+            # Update cache config
+            cag_service.config.SEMANTIC_SIMILARITY_THRESHOLD = 0.85 if semantic_cache.value else 1.0
+            
+            start_time = time.time()
+            result = cag_service.search_with_cache(
+                query=query,
+                top_k=top_k,
+                use_cache=use_cache_flag
+            )
+            elapsed_time = time.time() - start_time
+            
+            # Update performance log
+            if 'performance_log' not in locals():
+                performance_log = []
+            
+            performance_log.append({
+                "query": query[:50],
+                "cache_hit": result["cache_hit"],
+                "hit_type": result["hit_type"],
+                "response_time": result["response_time_ms"],
+                "language": result.get("language", "vi"),
+                "timestamp": time.strftime("%H:%M:%S")
+            })
+            
+            # Keep only last 20 entries
+            if len(performance_log) > 20:
+                performance_log.pop(0)
+            
+            return result, performance_log[-10:]  # Return last 10 entries
+        
+        def update_cache_stats():
+            """Cập nhật thống kê cache"""
+            stats = cag_service.get_cache_stats()
+            
+            # Format nicely
+            formatted_stats = {
+                "📊 Tổng quan": {
+                    "Tổng queries": stats["total_queries"],
+                    "Cache hits": stats["cache_hits"],
+                    "Cache misses": stats["cache_misses"],
+                    "Hit rate": f"{stats['hit_rate']}%",
+                    "Tiết kiệm ước tính": f"${stats['estimated_cost_savings_usd']}"
+                },
+                "⚡ Hiệu suất": {
+                    "Thời gian phản hồi TB": f"{stats['avg_response_time_ms']}ms",
+                    "P95 response time": f"{stats['p95_response_time_ms']}ms",
+                    "Exact hits": stats["exact_hits"],
+                    "Semantic hits": stats["semantic_hits"]
+                },
+                "💾 Cache Storage": {
+                    "Memory cache size": stats["memory_cache_size"],
+                    "Semantic cache size": stats["semantic_cache_size"]
+                }
+            }
+            
+            return formatted_stats
+        
+        def clear_cag_cache(cache_type_str):
+            """Xóa cache"""
+            try:
+                cag_service.clear_cache(cache_type_str)
+                return f"✅ Đã xóa {cache_type_str} cache!"
+            except Exception as e:
+                return f"❌ Lỗi: {str(e)}"
+        
+        def batch_cag_search(queries_text, use_cache_flag):
+            """Batch search với CAG"""
+            if not queries_text.strip():
+                return {"error": "Vui lòng nhập queries"}
+            
+            queries = [q.strip() for q in queries_text.split('\n') if q.strip()]
+            if len(queries) > 20:
+                return {"error": "Tối đa 20 queries mỗi lần"}
+            
+            results = cag_service.batch_search_with_cache(queries, top_k=3)
+            
+            # Format results
+            formatted_results = []
+            cache_hits = 0
+            
+            for result in results:
+                formatted_result = {
+                    "query": result["query"],
+                    "cache_hit": result["cache_hit"],
+                    "hit_type": result.get("hit_type", "none"),
+                    "result_count": len(result.get("results", []))
+                }
+                
+                if result["cache_hit"]:
+                    cache_hits += 1
+                
+                formatted_results.append(formatted_result)
+            
+            summary = {
+                "total_queries": len(queries),
+                "cache_hits": cache_hits,
+                "cache_miss": len(queries) - cache_hits,
+                "hit_rate": f"{(cache_hits/len(queries))*100:.1f}%"
+            }
+            
+            return {
+                "summary": summary,
+                "results": formatted_results
+            }
+        
+        def preload_frequent_queries():
+            """Pre-load các queries phổ biến"""
+            frequent_queries = [
+                "Hà Nội thủ đô Việt Nam",
+                "cách cải thiện sức khỏe",
+                "ăn uống lành mạnh",
+                "tập thể dục đúng cách",
+                "vitamin và khoáng chất",
+                "du lịch Việt Nam",
+                "học tiếng Anh hiệu quả"
+            ]
+            
+            for query in frequent_queries:
+                cag_service.search_with_cache(query, top_k=3, use_cache=False)
+            
+            return f"✅ Đã pre-load {len(frequent_queries)} queries thường dùng"
+        
+        def create_performance_charts(performance_data):
+            """Tạo biểu đồ performance"""
+            import matplotlib.pyplot as plt
+            import matplotlib
+            matplotlib.use('Agg')
+            
+            if not performance_data:
+                return None, None
+            
+            # Prepare data
+            queries = [p["query"] for p in performance_data]
+            response_times = [p["response_time"] for p in performance_data]
+            cache_hits = [1 if p["cache_hit"] else 0 for p in performance_data]
+            
+            # Create response time chart
+            fig1, ax1 = plt.subplots(figsize=(10, 4))
+            bars = ax1.bar(queries, response_times, 
+                          color=['green' if hit else 'red' for hit in cache_hits])
+            ax1.set_xlabel('Query')
+            ax1.set_ylabel('Response Time (ms)')
+            ax1.set_title('Response Time with Cache Hits')
+            ax1.set_xticklabels(queries, rotation=45, ha='right')
+            
+            # Add value labels
+            for bar, time_val in zip(bars, response_times):
+                ax1.text(bar.get_x() + bar.get_width()/2, bar.get_height() + 5,
+                        f'{time_val:.0f}ms', ha='center', va='bottom', fontsize=8)
+            
+            plt.tight_layout()
+            
+            # Create hit rate chart
+            fig2, ax2 = plt.subplots(figsize=(6, 4))
+            hit_rate = sum(cache_hits) / len(cache_hits) * 100 if cache_hits else 0
+            
+            labels = ['Cache Hits', 'Cache Misses']
+            sizes = [hit_rate, 100 - hit_rate]
+            colors = ['lightgreen', 'lightcoral']
+            
+            ax2.pie(sizes, labels=labels, colors=colors, autopct='%1.1f%%', startangle=90)
+            ax2.axis('equal')
+            ax2.set_title(f'Cache Hit Rate: {hit_rate:.1f}%')
+            
+            plt.tight_layout()
+            
+            return fig1, fig2
+        
+        # Connect events
+        search_btn.click(
+            fn=perform_cag_search,
+            inputs=[cag_query, use_cache, top_k_slider],
+            outputs=[search_results, performance_table]
+        )
+        
+        stats_btn.click(
+            fn=update_cache_stats,
+            inputs=[],
+            outputs=[stats_output]
+        )
+        
+        clear_cache_btn.click(
+            fn=clear_cag_cache,
+            inputs=[cache_type],
+            outputs=[cache_status]
+        )
+        
+        batch_btn.click(
+            fn=batch_cag_search,
+            inputs=[batch_input, use_cache],
+            outputs=[batch_output]
+        )
+        
+        preload_btn.click(
+            fn=preload_frequent_queries,
+            inputs=[],
+            outputs=[cache_status]
+        )
+        
+        # Auto-update charts when performance data changes
+        performance_table.change(
+            fn=create_performance_charts,
+            inputs=[performance_table],
+            outputs=[response_time_chart, hit_rate_chart]
+        )
+    
+    return cag_tab
 def create_gemini_realtime_tab():
     """Tạo tab cho Gemini Realtime API với Audio Streaming"""
     
@@ -283,204 +587,204 @@ def create_gemini_realtime_tab():
     
     return gemini_tab
 
-# FastAPI routes cho Gemini (tùy chọn)
-def create_cag_tab(rag_system: EnhancedRAGSystem, multilingual_manager: MultilingualManager):
-    """Tạo tab CAG (Conversational Agent Grounding)"""
+# # FastAPI routes cho Gemini (tùy chọn)
+# def create_cag_tab(rag_system: EnhancedRAGSystem, multilingual_manager: MultilingualManager):
+#     """Tạo tab CAG (Conversational Agent Grounding)"""
     
-    # Khởi tạo conversational agent
-    conversational_agent = ConversationalAgent(rag_system, multilingual_manager)
+#     # Khởi tạo conversational agent
+#     conversational_agent = ConversationalAgent(rag_system, multilingual_manager)
     
-    with gr.Blocks() as cag_tab:
-        gr.Markdown("## 🤖 Chatbot với Tri thức (CAG)")
-        gr.Markdown("Chatbot thông minh sử dụng thông tin từ cơ sở tri thức RAG để trả lời chính xác")
-        
-        with gr.Row():
-            with gr.Column(scale=2):
-                # Chat interface
-                chatbot = gr.Chatbot(
-                    label="🤖 CAG Chatbot",
-                    height=400,
-                    show_copy_button=True,
-                    bubble_full_width=False,
-                    avatar_images=(
-                        "https://cdn-icons-png.flaticon.com/512/1077/1077114.png",  # User
-                        "https://cdn-icons-png.flaticon.com/512/4712/4712027.png"   # Assistant
-                    )
-                )
-                
-                with gr.Row():
-                    msg = gr.Textbox(
-                        label="Nhập câu hỏi",
-                        placeholder="Hỏi tôi về bất kỳ điều gì trong cơ sở tri thức...",
-                        scale=4,
-                        container=False
-                    )
-                    submit_btn = gr.Button("Gửi", variant="primary", scale=1)
-                    clear_btn = gr.Button("Xóa", variant="secondary", scale=1)
-                
-                # Additional info
-                with gr.Row():
-                    lang_display = gr.Textbox(
-                        label="🌐 Ngôn ngữ phát hiện",
-                        interactive=False,
-                        scale=2
-                    )
-                    conv_stats_btn = gr.Button("📊 Thống kê", variant="secondary", scale=1)
-                
-                # Knowledge base stats
-                with gr.Accordion("📊 Cơ sở tri thức", open=False):
-                    kb_stats = gr.Textbox(
-                        label="Thống kê",
-                        interactive=False,
-                        lines=4
-                    )
-                    refresh_kb_btn = gr.Button("🔄 Cập nhật", variant="secondary", size="sm")
+#     with gr.Blocks() as cag_tab:
+#         gr.Markdown("## 🤖 Chatbot với Tri thức (CAG)")
+#         gr.Markdown("Chatbot thông minh sử dụng thông tin từ cơ sở tri thức RAG để trả lời chính xác")
+        
+#         with gr.Row():
+#             with gr.Column(scale=2):
+#                 # Chat interface
+#                 chatbot = gr.Chatbot(
+#                     label="🤖 CAG Chatbot",
+#                     height=400,
+#                     show_copy_button=True,
+#                     bubble_full_width=False,
+#                     avatar_images=(
+#                         "https://cdn-icons-png.flaticon.com/512/1077/1077114.png",  # User
+#                         "https://cdn-icons-png.flaticon.com/512/4712/4712027.png"   # Assistant
+#                     )
+#                 )
+                
+#                 with gr.Row():
+#                     msg = gr.Textbox(
+#                         label="Nhập câu hỏi",
+#                         placeholder="Hỏi tôi về bất kỳ điều gì trong cơ sở tri thức...",
+#                         scale=4,
+#                         container=False
+#                     )
+#                     submit_btn = gr.Button("Gửi", variant="primary", scale=1)
+#                     clear_btn = gr.Button("Xóa", variant="secondary", scale=1)
+                
+#                 # Additional info
+#                 with gr.Row():
+#                     lang_display = gr.Textbox(
+#                         label="🌐 Ngôn ngữ phát hiện",
+#                         interactive=False,
+#                         scale=2
+#                     )
+#                     conv_stats_btn = gr.Button("📊 Thống kê", variant="secondary", scale=1)
+                
+#                 # Knowledge base stats
+#                 with gr.Accordion("📊 Cơ sở tri thức", open=False):
+#                     kb_stats = gr.Textbox(
+#                         label="Thống kê",
+#                         interactive=False,
+#                         lines=4
+#                     )
+#                     refresh_kb_btn = gr.Button("🔄 Cập nhật", variant="secondary", size="sm")
             
-            with gr.Column(scale=1):
-                gr.Markdown("### 📚 Nguồn thông tin")
-                
-                # Knowledge sources from RAG
-                sources_display = gr.JSON(
-                    label="Kết quả tìm kiếm từ RAG",
-                    show_label=True,
-                    container=True
-                )
-                
-                # Conversation statistics
-                conv_stats_display = gr.JSON(
-                    label="📈 Thống kê hội thoại",
-                    show_label=True,
-                    container=True
-                )
-                
-                # Language info
-                with gr.Accordion("🌐 Thông tin ngôn ngữ", open=False):
-                    lang_info_btn = gr.Button("ℹ️ Xem ngôn ngữ", variant="secondary", size="sm")
-                    lang_info_display = gr.JSON(
-                        label="Ngôn ngữ hỗ trợ",
-                        container=True
-                    )
-                
-                # Instructions
-                with gr.Accordion("ℹ️ Hướng dẫn", open=False):
-                    gr.Markdown("""
-                    **Cách sử dụng CAG:**
-                    1. Nhập câu hỏi vào ô chat
-                    2. Bot tự động tìm trong cơ sở tri thức
-                    3. Trả lời dựa trên thông tin tìm thấy
-                    4. Xem nguồn thông tin bên phải
+#             with gr.Column(scale=1):
+#                 gr.Markdown("### 📚 Nguồn thông tin")
+                
+#                 # Knowledge sources from RAG
+#                 sources_display = gr.JSON(
+#                     label="Kết quả tìm kiếm từ RAG",
+#                     show_label=True,
+#                     container=True
+#                 )
+                
+#                 # Conversation statistics
+#                 conv_stats_display = gr.JSON(
+#                     label="📈 Thống kê hội thoại",
+#                     show_label=True,
+#                     container=True
+#                 )
+                
+#                 # Language info
+#                 with gr.Accordion("🌐 Thông tin ngôn ngữ", open=False):
+#                     lang_info_btn = gr.Button("ℹ️ Xem ngôn ngữ", variant="secondary", size="sm")
+#                     lang_info_display = gr.JSON(
+#                         label="Ngôn ngữ hỗ trợ",
+#                         container=True
+#                     )
+                
+#                 # Instructions
+#                 with gr.Accordion("ℹ️ Hướng dẫn", open=False):
+#                     gr.Markdown("""
+#                     **Cách sử dụng CAG:**
+#                     1. Nhập câu hỏi vào ô chat
+#                     2. Bot tự động tìm trong cơ sở tri thức
+#                     3. Trả lời dựa trên thông tin tìm thấy
+#                     4. Xem nguồn thông tin bên phải
                     
-                    **Đặc điểm:**
-                    - 🤖 Grounding từ RAG
-                    - 🔍 Tự động tìm kiếm
-                    - 🌐 Đa ngôn ngữ
-                    - 📊 Theo dõi nguồn
-                    """)
-        
-        def respond(message: str, chat_history: List[Tuple[str, str]]) -> Tuple[str, List, List, str]:
-            """Xử lý phản hồi chatbot"""
-            if not message.strip():
-                return "", chat_history, [], "⏳ Chờ câu hỏi..."
+#                     **Đặc điểm:**
+#                     - 🤖 Grounding từ RAG
+#                     - 🔍 Tự động tìm kiếm
+#                     - 🌐 Đa ngôn ngữ
+#                     - 📊 Theo dõi nguồn
+#                     """)
+        
+#         def respond(message: str, chat_history: List[Tuple[str, str]]) -> Tuple[str, List, List, str]:
+#             """Xử lý phản hồi chatbot"""
+#             if not message.strip():
+#                 return "", chat_history, [], "⏳ Chờ câu hỏi..."
             
-            try:
-                # Gọi conversational agent
-                response, search_results = conversational_agent.process_query(message, chat_history)
-                
-                # Cập nhật chat history
-                chat_history.append((message, response))
-                
-                # Phát hiện ngôn ngữ
-                language = multilingual_manager.detect_language(message)
-                lang_info = multilingual_manager.get_language_info(language)
-                lang_name = lang_info.get('name', language)
-                
-                return "", chat_history, search_results, f"🌐 {lang_name}"
-                
-            except Exception as e:
-                error_response = f"Xin lỗi, đã xảy ra lỗi: {str(e)}"
-                chat_history.append((message, error_response))
-                return "", chat_history, [{"error": str(e)}], "❌ Lỗi"
-        
-        def get_conversation_stats():
-            """Lấy thống kê hội thoại"""
-            return conversational_agent.get_conversation_stats()
-        
-        def get_kb_stats():
-            """Lấy thống kê knowledge base"""
-            stats = rag_system.get_collection_stats()
-            lang_dist = stats['language_distribution']
-            lang_dist_str = ", ".join([f"{k}: {v}" for k, v in lang_dist.items()])
+#             try:
+#                 # Gọi conversational agent
+#                 response, search_results = conversational_agent.process_query(message, chat_history)
+                
+#                 # Cập nhật chat history
+#                 chat_history.append((message, response))
+                
+#                 # Phát hiện ngôn ngữ
+#                 language = multilingual_manager.detect_language(message)
+#                 lang_info = multilingual_manager.get_language_info(language)
+#                 lang_name = lang_info.get('name', language)
+                
+#                 return "", chat_history, search_results, f"🌐 {lang_name}"
+                
+#             except Exception as e:
+#                 error_response = f"Xin lỗi, đã xảy ra lỗi: {str(e)}"
+#                 chat_history.append((message, error_response))
+#                 return "", chat_history, [{"error": str(e)}], "❌ Lỗi"
+        
+#         def get_conversation_stats():
+#             """Lấy thống kê hội thoại"""
+#             return conversational_agent.get_conversation_stats()
+        
+#         def get_kb_stats():
+#             """Lấy thống kê knowledge base"""
+#             stats = rag_system.get_collection_stats()
+#             lang_dist = stats['language_distribution']
+#             lang_dist_str = ", ".join([f"{k}: {v}" for k, v in lang_dist.items()])
             
-            return f"""
-📊 THỐNG KÊ CƠ SỞ TRI THỨC:
-• 📄 Tổng documents: {stats['total_documents']}
-• 🔤 Embeddings: {stats['embedding_count']}
-• 🌐 Ngôn ngữ: {lang_dist_str}
-• 📐 Dimension: {stats['embedding_dimension']}
-• 🏷️ Trạng thái: {stats['status']}
-            """
-        
-        def get_language_info():
-            """Lấy thông tin ngôn ngữ hỗ trợ"""
-            return multilingual_manager.get_supported_languages()
-        
-        def clear_chat():
-            """Xóa chat"""
-            conversational_agent.clear_conversation_history()
-            return [], [], "🧹 Đã xóa"
-        
-        def refresh_all():
-            """Làm mới tất cả"""
-            kb_stats_text = get_kb_stats()
-            conv_stats = get_conversation_stats()
-            lang_info = get_language_info()
-            return kb_stats_text, conv_stats, lang_info
-        
-        # Event handlers
-        submit_btn.click(
-            respond, 
-            inputs=[msg, chatbot], 
-            outputs=[msg, chatbot, sources_display, lang_display]
-        )
-        
-        msg.submit(
-            respond,
-            inputs=[msg, chatbot],
-            outputs=[msg, chatbot, sources_display, lang_display]
-        )
-        
-        clear_btn.click(
-            clear_chat,
-            inputs=[],
-            outputs=[chatbot, sources_display, lang_display]
-        )
-        
-        conv_stats_btn.click(
-            get_conversation_stats,
-            inputs=[],
-            outputs=[conv_stats_display]
-        )
-        
-        refresh_kb_btn.click(
-            get_kb_stats,
-            inputs=[],
-            outputs=[kb_stats]
-        )
-        
-        lang_info_btn.click(
-            get_language_info,
-            inputs=[],
-            outputs=[lang_info_display]
-        )
-        
-        # Initialize on load
-        cag_tab.load(
-            refresh_all,
-            inputs=[],
-            outputs=[kb_stats, conv_stats_display, lang_info_display]
-        )
+#             return f"""
+# 📊 THỐNG KÊ CƠ SỞ TRI THỨC:
+# • 📄 Tổng documents: {stats['total_documents']}
+# • 🔤 Embeddings: {stats['embedding_count']}
+# • 🌐 Ngôn ngữ: {lang_dist_str}
+# • 📐 Dimension: {stats['embedding_dimension']}
+# • 🏷️ Trạng thái: {stats['status']}
+#             """
+        
+#         def get_language_info():
+#             """Lấy thông tin ngôn ngữ hỗ trợ"""
+#             return multilingual_manager.get_supported_languages()
+        
+#         def clear_chat():
+#             """Xóa chat"""
+#             conversational_agent.clear_conversation_history()
+#             return [], [], "🧹 Đã xóa"
+        
+#         def refresh_all():
+#             """Làm mới tất cả"""
+#             kb_stats_text = get_kb_stats()
+#             conv_stats = get_conversation_stats()
+#             lang_info = get_language_info()
+#             return kb_stats_text, conv_stats, lang_info
+        
+#         # Event handlers
+#         submit_btn.click(
+#             respond, 
+#             inputs=[msg, chatbot], 
+#             outputs=[msg, chatbot, sources_display, lang_display]
+#         )
+        
+#         msg.submit(
+#             respond,
+#             inputs=[msg, chatbot],
+#             outputs=[msg, chatbot, sources_display, lang_display]
+#         )
+        
+#         clear_btn.click(
+#             clear_chat,
+#             inputs=[],
+#             outputs=[chatbot, sources_display, lang_display]
+#         )
+        
+#         conv_stats_btn.click(
+#             get_conversation_stats,
+#             inputs=[],
+#             outputs=[conv_stats_display]
+#         )
+        
+#         refresh_kb_btn.click(
+#             get_kb_stats,
+#             inputs=[],
+#             outputs=[kb_stats]
+#         )
+        
+#         lang_info_btn.click(
+#             get_language_info,
+#             inputs=[],
+#             outputs=[lang_info_display]
+#         )
+        
+#         # Initialize on load
+#         cag_tab.load(
+#             refresh_all,
+#             inputs=[],
+#             outputs=[kb_stats, conv_stats_display, lang_info_display]
+#         )
     
-    return cag_tab
+#     return cag_tab
 def setup_gemini_routes(app):
     """Thiết lập routes FastAPI cho Gemini"""