app.py

import gradio as gr
from huggingface_hub import InferenceClient
from rag_local_code import create_db_from_text  # hàm bạn đã viết

# --- Zephyr model API client ---
client = InferenceClient("HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta")

# --- Hàm chat ---
def respond(message, history: list[tuple[str, str]], system_message, max_tokens, temperature, top_p):
    messages = [{"role": "system", "content": system_message}]
    for user_msg, bot_msg in history:
        if user_msg:
            messages.append({"role": "user", "content": user_msg})
        if bot_msg:
            messages.append({"role": "assistant", "content": bot_msg})
    messages.append({"role": "user", "content": message})

    response = ""
    for message in client.chat_completion(
        messages,
        max_tokens=max_tokens,
        stream=True,
        temperature=temperature,
        top_p=top_p,
    ):
        token = message.choices[0].delta.content
        response += token
        yield response

# --- Hàm build FAISS từ text nhập ---
def build_knowledge_base(context_text):
    create_db_from_text(context_text)
    return "✅ Đã lưu vào FAISS vector database!"

# --- Giao diện tổng ---
with gr.Blocks() as demo:
    gr.Markdown("# 🚀 Hệ thống RAG: Chat & Nạp Kiến Thức")

    with gr.Tab("💬 Chat với AI"):
        gr.ChatInterface(
            respond,
            additional_inputs=[
                gr.Textbox(value="Bạn là một trợ lý thân thiện.", label="System message"),
                gr.Slider(minimum=1, maximum=2048, value=512, step=1, label="Max new tokens"),
                gr.Slider(minimum=0.1, maximum=4.0, value=0.7, step=0.1, label="Temperature"),
                gr.Slider(minimum=0.1, maximum=1.0, value=0.95, step=0.05, label="Top-p (nucleus sampling)"),
            ],
        )

    with gr.Tab("📚 Nạp Kiến Thức"):
        gr.Markdown("### Nhập văn bản để tạo vector FAISS")
        context_input = gr.Textbox(label="Văn bản kiến thức", lines=10, placeholder="Dán nội dung...")
        confirm_output = gr.Textbox(label="Trạng thái", interactive=False)
        build_btn = gr.Button("Tạo FAISS")
        build_btn.click(fn=build_knowledge_base, inputs=context_input, outputs=confirm_output)

if __name__ == "__main__":
    demo.launch()