test deepseek

app.py

@@ -1,64 +1,33 @@
-# app.py
-import gradio as gr # type: ignore
-import call_api
+import gradio as gr
 
-def format_reply(raw_reply: str) -> str:
-    """
-    Format lại chuỗi raw_reply thành Markdown-friendly:
-    - Chèn xuống dòng đôi để tạo paragraph rõ ràng
-    - In đậm các bước ('Bước 1:', 'Bước 2:', …)
-    - Giữ nguyên các công thức LaTeX ở dạng [$…$] hoặc [$$…$$]
-    """
-    lines = raw_reply.splitlines()
-    out_lines = []
-    for line in lines:
-        line = line.strip()
-        if not line:
-            continue
-        # In đậm tiêu đề bước
-        if line.startswith("Bước"):
-            out_lines.append(f"**{line}**")
-        else:
-            out_lines.append(line)
-    # Nối với paragraph spacing
-    return "\n\n".join(out_lines)
+def generate_markdown_response(message, history, system_message, max_tokens, temperature, top_p):
+    # Giả sử đây là kết quả gồm Markdown + LaTeX
+    md = f"""
+**Bước 1**: Viết lại tích phân  
+$$\\int_0^2 x^2 \\,dx$$
 
-def respond(
-    message, 
-    history, 
-    system_message, 
-    max_tokens, 
-    temperature, 
-    top_p,
-    file_upload=None,
-    image_upload=None
-):
-    # 1. Gọi API gốc, lấy raw text
-    raw = call_api.call_deepseek(
-        message, history, system_message, max_tokens, temperature, top_p,
-        file_upload=file_upload, image_upload=image_upload
-    )
-    # 2. Format lại
-    formatted = format_reply(raw)
-    return formatted
+**Bước 2**: Nguyên hàm  
+$$F(x)=\\frac{x^3}{3}$$
+
+**Bước 3**: Giá trị  
+$$F(2)-F(0)=\\frac{8}{3}$$
+
+**Kết luận**:  
+$$\\boxed{{\\int_0^2 x^2 \\,dx=\\frac{8}{3}}}$$
+"""
+    return (None, md)
 
-chat = gr.ChatInterface(
-    respond, #chat
-    title="Trợ lý Học Tập AI",
-    description="Nhập câu hỏi của bạn về Toán, Lý, Hóa, Văn… và nhận giải đáp chi tiết ngay lập tức!",
-    additional_inputs=[
-        gr.Textbox("Bạn là một chatbot tiếng Việt thân thiện.", label="System message"),
-        gr.Slider(1, 2048, value=500, step=1, label="Max new tokens"),
-        gr.Slider(0.1, 4.0, value=0.7, step=0.1, label="Temperature"),
-        gr.Slider(0.1, 1.0, value=0.95, step=0.05, label="Top-p (nucleus sampling)"),
-        # gr.Image(type="pil", label="Attach an image (optional)"),
-        # gr.File(label="Upload a file (optional)"),
-    ],
-    # examples=[
-    #     # Mỗi item: [message, system_message, max_tokens, temperature, top_p]
-    #     ["tích phân của x^2 từ 0 đến 2 là gì? vui lòng lập luận từng bước", "bạn là nhà toán học, hãy viết dạng chữ bình thường, không dùng kí tự đặt biết", 500, 0.7, 0.95],
-    # ],
-)
+with gr.Blocks() as demo:
+    chatbot = gr.Chatbot(type="messages")
+    md_output = gr.Markdown(
+        latex_delimiters=[{"left":"$$","right":"$$","display":True}]
+    )
+    txt = gr.Textbox(label="Nhập câu hỏi")
+    txt.submit(
+        generate_markdown_response,
+        inputs=[txt, chatbot, gr.Textbox(value="Bạn là chatbot toán học"), 
+                gr.Slider(1,2048,200), gr.Slider(0.1,4.0,0.7), gr.Slider(0.1,1.0,0.95)],
+        outputs=[chatbot, md_output]
+    )
 
-if __name__ == "__main__":
-    chat.launch()
+demo.launch()