File size: 8,102 Bytes
8cf4b8e |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 |
import gradio as gr
import os
from datetime import datetime
from retriever import retriever, reload_retriever
from generator import answer_query
from langchain_community.document_loaders import PyPDFLoader, TextLoader, CSVLoader, UnstructuredWordDocumentLoader
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain_community.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
from langchain_community.vectorstores import FAISS
# Hàm xử lý upload tài liệu và làm mới FAISS
def process_document(file):
file_path = file.name
# Chọn loader theo đuôi file
if file_path.endswith(".pdf"):
loader = PyPDFLoader(file_path)
elif file_path.endswith(".csv"):
loader = CSVLoader(file_path)
elif file_path.endswith(".txt"):
loader = TextLoader(file_path)
elif file_path.endswith(".docx") or file_path.endswith(".doc"):
loader = UnstructuredWordDocumentLoader(file_path)
else:
return "Định dạng file không hỗ trợ!"
# Load tài liệu
documents = loader.load()
# Cắt chunk văn bản
splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=50)
docs = splitter.split_documents(documents)
if not docs:
return "Không trích xuất được nội dung từ file tải lên."
# Tạo FAISS mới
embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2")
db = FAISS.from_documents(docs, embeddings)
db.save_local("vectorstore")
reload_retriever()
timestamp = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
return f"Đã xử lý và thêm {len(docs)} đoạn tài liệu vào VectorStore lúc {timestamp}"
# Hàm xử lý tìm kiếm
def query_function(question, model_choice, temperature, include_sources):
answer, sources = answer_query(question, model=model_choice, temperature=temperature)
if include_sources and sources:
sources_text = "\n\n**Nguồn tài liệu:**\n"
for i, doc in enumerate(sources):
sources_text += f"{i+1}. {doc.page_content}\n"
if hasattr(doc, 'metadata') and doc.metadata:
sources_text += f" - Nguồn: {doc.metadata.get('source', 'Unknown')}\n"
sources_text += f" - Trang: {doc.metadata.get('page', 'N/A')}\n"
result = answer + sources_text
else:
result = answer
result = result.encode('utf-8', errors='ignore').decode('utf-8')
return result
def clear_inputs():
return "", []
# Giao diện Gradio
with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as demo:
with gr.Row():
with gr.Column(scale=3):
gr.Markdown(
"""
# 🔎 RAGFlow Enterprise Search
### Công cụ tìm kiếm thông minh dựa trên RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Hệ thống giúp truy xuất và trả lời câu hỏi từ tài liệu nội bộ doanh nghiệp.
"""
)
with gr.Tabs():
# Tab tìm kiếm
with gr.TabItem("Tìm kiếm 🔍"):
with gr.Row():
with gr.Column(scale=3):
question = gr.Textbox(
label="Nhập câu hỏi của bạn:",
placeholder="Ví dụ: Quy trình xin nghỉ phép nội bộ là gì?",
lines=2
)
with gr.Column(scale=1):
model_choice = gr.Dropdown(
label="Mô hình AI",
choices=["Gemini Pro", "GPT-3.5", "GPT-4", "Claude"],
value="Gemini Pro"
)
temperature = gr.Slider(
label="Temperature",
minimum=0.0,
maximum=1.0,
value=0.2,
step=0.1
)
include_sources = gr.Checkbox(
label="Hiển thị nguồn tài liệu",
value=True
)
search_button = gr.Button("🔍 Tìm kiếm", variant="primary")
clear_button = gr.Button("🗑️ Xóa")
output = gr.Textbox(
label="Kết quả tìm kiếm:",
lines=15,
interactive=False
)
search_button.click(
query_function,
inputs=[question, model_choice, temperature, include_sources],
outputs=output
)
question.submit(
query_function,
inputs=[question, model_choice, temperature, include_sources],
outputs=output
)
clear_button.click(clear_inputs, outputs=[question, output])
# Tab quản lý tài liệu
with gr.TabItem("📚 Quản lý tài liệu"):
with gr.Row():
with gr.Column():
upload_file = gr.File(
label="Tải lên tài liệu mới (PDF, Word, CSV, TXT)",
file_types=[".pdf", ".docx", ".doc", ".csv", ".txt"]
)
upload_button = gr.Button("📤 Tải lên và xử lý", variant="primary")
with gr.Column():
upload_status = gr.Textbox(
label="📄 Trạng thái:",
lines=3,
interactive=False
)
gr.Markdown("### 📊 Danh sách tài liệu đã xử lý")
upload_button.click(
process_document,
inputs=upload_file,
outputs=upload_status
)
# Tab cài đặt (optional)
with gr.TabItem("⚙️ Cài đặt hệ thống"):
gr.Markdown("### ⚙️ Cấu hình Vector Store & Embedding")
with gr.Row():
with gr.Column():
vector_store = gr.Dropdown(
label="Vector Store",
choices=["FAISS", "Pinecone", "Milvus"],
value="FAISS"
)
embedding_model = gr.Dropdown(
label="Embedding Model",
choices=["Sentence-Transformers", "OpenAI Embeddings", "Cohere Embeddings"],
value="Sentence-Transformers"
)
with gr.Column():
chunk_size = gr.Slider(
label="Chunk size (độ dài văn bản mỗi đoạn)",
minimum=100,
maximum=1000,
value=500,
step=50
)
chunk_overlap = gr.Slider(
label="Chunk overlap (chồng lấp giữa các đoạn)",
minimum=0,
maximum=200,
value=50,
step=10
)
save_settings = gr.Button("💾 Lưu cài đặt", variant="primary")
settings_status = gr.Textbox(
label="🗂️ Trạng thái:",
interactive=False
)
def save_system_settings(vector_store, embedding_model, chunk_size, chunk_overlap):
return f"✅ Đã lưu: VectorStore={vector_store}, Embedding={embedding_model}, ChunkSize={chunk_size}, Overlap={chunk_size}"
save_settings.click(
save_system_settings,
inputs=[vector_store, embedding_model, chunk_size, chunk_overlap],
outputs=settings_status
)
demo.launch()
|