chatbot_demo / app.py
deddoggo's picture
change gen model
cb8759a
# file: app.py
import gradio as gr
import time
from rag_pipeline import initialize_components, generate_response
# --- KHỞI TẠO CÁC THÀNH PHẦN (CHỈ CHẠY 1 LẦN) ---
start_time = time.time()
print("Bắt đầu khởi tạo ứng dụng Chatbot Luật Giao thông...")
DATA_PATH = "data/luat_chi_tiet_output_openai_sdk_final_cleaned.json"
COMPONENTS = initialize_components(DATA_PATH)
end_time = time.time()
print(f"✅ Ứng dụng đã sẵn sàng! Thời gian khởi tạo: {end_time - start_time:.2f} giây.")
# ----------------------------------------------------
def chat_interface(query, history):
"""
Hàm xử lý logic cho giao diện chat của Gradio.
"""
print(f"Nhận được câu hỏi từ người dùng: '{query}'")
# Gọi hàm generate_response với query và các thành phần đã được khởi tạo
response = generate_response(query, COMPONENTS)
return response
# --- GIAO DIỆN GRADIO ---
with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft(), title="Chatbot Luật Giao thông Việt Nam") as demo:
gr.Markdown(
"""
# ⚖️ Chatbot Luật Giao thông Việt Nam
Hỏi đáp về các quy định, mức phạt trong luật giao thông đường bộ dựa trên cơ sở dữ liệu được cung cấp.
*Lưu ý: Đây là một sản phẩm demo. Thông tin chỉ mang tính chất tham khảo.*
"""
)
chatbot = gr.Chatbot(label="Chatbot", height=500)
msg = gr.Textbox(label="Nhập câu hỏi của bạn", placeholder="Ví dụ: Vượt đèn đỏ bị phạt bao nhiêu tiền?")
clear = gr.ClearButton([msg, chatbot])
def respond(message, chat_history):
bot_message = chat_interface(message, chat_history)
chat_history.append((message, bot_message))
return "", chat_history
msg.submit(respond, [msg, chatbot], [msg, chatbot])
gr.Examples(
examples=[
"Phương tiện giao thông đường bộ gồm những loại nào?",
"Vượt đèn đỏ phạt bao nhiêu tiền đối với xe máy?",
"Nồng độ cồn cho phép khi lái xe ô tô là bao nhiêu?",
"Đi sai làn đường bị trừ mấy điểm bằng lái?",
],
inputs=msg
)
if __name__ == "__main__":
demo.launch()