Update app.py

app.py

@@ -2,21 +2,43 @@ import gradio as gr
 from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
 import torch
 
-# Tải mô hình chỉ 1 lần duy nhất
+# Tải mô hình chỉ 1 lần
 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("microsoft/DialoGPT-small")
 model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("microsoft/DialoGPT-small")
 
-# Hàm chat đơn giản
+# Biến toàn cục lưu lịch sử hội thoại
+chat_history_ids = None
+
 def chatbot(msg):
-    input_ids = tokenizer.encode(msg + tokenizer.eos_token, return_tensors='pt')
-    output_ids = model.generate(input_ids, max_length=100, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id)
-    reply = tokenizer.decode(output_ids[:, input_ids.shape[-1]:][0], skip_special_tokens=True)
+    global chat_history_ids
+    
+    # Encode câu hỏi mới
+    new_input_ids = tokenizer.encode(msg + tokenizer.eos_token, return_tensors='pt')
+    
+    # Nếu chưa có lịch sử, khởi tạo; nếu có thì nối thêm
+    if chat_history_ids is None:
+        bot_input_ids = new_input_ids
+    else:
+        bot_input_ids = torch.cat([chat_history_ids, new_input_ids], dim=-1)
+    
+    # Sinh câu trả lời dựa trên toàn bộ lịch sử
+    chat_history_ids = model.generate(
+        bot_input_ids, 
+        max_length=1000,  # tăng để giữ nhiều context
+        pad_token_id=tokenizer.eos_token_id
+    )
+    
+    # Decode câu trả lời (chỉ lấy phần mới sinh ra)
+    reply = tokenizer.decode(chat_history_ids[:, bot_input_ids.shape[-1]:][0], skip_special_tokens=True)
     return f"Dr. Mom AI: {reply}"
 
-demo = gr.Interface(fn=chatbot,
-                    inputs=gr.Textbox(label="Bạn hỏi gì nè?"),
-                    outputs=gr.Textbox(label="Dr. Mom AI trả lời"),
-                    title="Dr. Mom AI",
-                    theme="default")
+# Giao diện Gradio
+demo = gr.Interface(
+    fn=chatbot,
+    inputs=gr.Textbox(label="Bạn hỏi gì nè?"),
+    outputs=gr.Textbox(label="Dr. Mom AI trả lời"),
+    title="Dr. Mom AI",
+    theme="default"
+)
 
-demo.launch()
+demo.launch()