app_streamlit.py

import streamlit as st
from data_loader import load_documents
from chunker import build_chunk_dataset
from rag_pipeline import RAGSystem

# Налаштування сторінки
st.set_page_config(page_title="RAG News System (Groq Edition)", layout="wide")

st.title("RAG System with Groq")

st.markdown("""
### Про систему
Це RAG-система, яка відповідає на питання по новинах `ag_news`.
 **Powered by Groq** (Llama-3.1) — надшвидка генерація.
""")

# Сайдбар
with st.sidebar:
    st.header("Доступ")

    # Підказка, де взяти ключ
    st.markdown("Потрібен ключ Groq (безкоштовно): [Отримати тут](https://console.groq.com/keys)")

    api_key = st.text_input("Введіть Groq API Key (gsk_...):", type="password")

    st.divider()

    st.header("Пошук")
    use_bm25 = st.checkbox("BM25 (Ключові слова)", value=True)
    use_dense = st.checkbox("Dense (Семантичний)", value=True)

# Основна частина
query = st.text_input("Ваше запитання (англійською):", placeholder="Example: What are the latest tech trends?")

# Ініціалізація (Load once)
if 'rag' not in st.session_state:
    with st.spinner("Завантаження датасету та моделей..."):
        # Завантажуємо перші 1000 новин для швидкості
        docs = load_documents("ag_news")
        chunks = build_chunk_dataset(docs[:1000])
        st.session_state.rag = RAGSystem(chunks)
    st.success("Система готова!")

# Кнопка
if st.button("Запитати Groq"):
    if not api_key:
        st.warning("Будь ласка, введіть API ключ у меню зліва.")
    elif not query:
        st.warning("Введіть запит.")
    else:
        with st.spinner("Groq думає..."):
            answer, refs = st.session_state.rag.run(
                query,
                api_key=api_key,
                use_bm25=use_bm25,
                use_dense=use_dense
            )

            col1, col2 = st.columns([2, 1])

            with col1:
                st.subheader("Відповідь:")
                st.write(answer)

            with col2:
                st.subheader("Джерела:")
                st.text(refs)