update: access in mobile

rag_components.py

@@ -378,108 +378,7 @@ def create_llm_from_google_key_list(google_api_keys: List[str]):
 
 
 
-# def create_qa_chain(
-#     llm: Any,
-#     retriever: Any, # Nhận retriever nâng cao đã được khởi tạo
-#     process_input_llm: Any = None
-# ):
-#     """
-#     PHIÊN BẢN CUỐI CÙNG: Tạo ra một RAG chain hoàn chỉnh, tối ưu hóa với:
-#     1. Unified Pre-processing: Một lệnh gọi LLM để hiểu lịch sử, "dịch" thuật ngữ, và phân loại.
-#     2. Multi-route: Định tuyến thông minh đến các nhánh xử lý chuyên biệt.
-#     3. Advanced Retriever: Sử dụng retriever tùy chỉnh cho nhánh pháp luật.
-#     """
-#     if not all([llm, retriever]):
-#         logger.error("🔸 Thiếu LLM hoặc Retriever chính để tạo QA Chain.")
-#         return None
-
-#     try:
-#         logger.info("🔸 Bắt đầu tạo QA Chain Tối ưu (phiên bản cuối cùng)...")
-
-#         # LLM cho bước tiền xử lý (thường là model mạnh nhất)
-#         preprocessing_llm = process_input_llm or llm
-
-#         # ----- PROMPTS (Sử dụng các phiên bản đã cải tiến) -----
-
-#         # 1. Prompt tiền xử lý hợp nhất
-#         # Sử dụng phiên bản V5 mạnh mẽ nhất để "dịch" thuật ngữ hiệu quả
-#         unified_preprocessing_prompt = ChatPromptTemplate.from_template(
-#             prompt_templete.UNIFIED_PREPROCESSING_PROMPT
-#         )
-
-#         # 2. Prompt để tạo câu trả lời RAG từ context
-#         # Sử dụng phiên bản V4 để "dạy" LLM cách phân tích và ưu tiên thông tin
-#         qa_prompt = ChatPromptTemplate.from_template(
-#             prompt_templete.QA_PROMPT_TEMPLATE
-#         )
-
-#         # 3. Các prompt cho các nhánh khác
-#         persona_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
-#             ("system", prompt_templete.GENERAL_PROMPT),
-#             ("human", "{input}")
-#         ])
-
-
-#         # ----- STEP 1: UNIFIED PREPROCESSING CHAIN -----
-#         # Đây là bộ não xử lý đầu vào, thay thế cho 3 lệnh gọi LLM cũ
-#         unified_preprocessing_chain = (
-#             unified_preprocessing_prompt
-#             | preprocessing_llm
-#             | JsonOutputParser()
-#         ).with_config({"run_name": "UnifiedQuestionPreprocessor"})
-
-#         # ----- STEP 2: DEFINE BRANCHES (CÁC NHÁNH XỬ LÝ) -----
-
-#         # --- Nhánh 1: LEGAL (RAG) ---
-#         # Sử dụng retriever nâng cao đã được truyền vào
-#         legal_chain = (
-#             # `retriever` nhận `rewritten_question` từ dict đầu vào
-#             RunnablePassthrough.assign(context=itemgetter("rewritten_question") | retriever)
-#             # Chuẩn bị input cho qa_prompt cuối cùng
-#             .assign(input=itemgetter("rewritten_question"))
-#             | {
-#                 "answer": qa_prompt | llm | StrOutputParser(),
-#                 "context": itemgetter("context") # Giữ lại context để có thể hiển thị nguồn
-#             }
-#         ).with_config({"run_name": "AdvancedLegalRAGChain"})
-
-
-
-#         # --- Nhánh 3: GENERAL CHAT ---
-#         general_chat_chain = (
-#             {"input": itemgetter("rewritten_question")}
-#             | persona_prompt
-#             | llm
-#             | StrOutputParser()
-#             | (lambda answer: {"answer": answer, "context": []})
-#         ).with_config({"run_name": "GeneralChatChain"})
-
-#         # ----- STEP 3: ROUTER -----
-#         # Định nghĩa các nhánh mà router có thể chọn
-#         branches = {
-#             "legal_rag": legal_chain,
-#             "general_chat": general_chat_chain,
-#             # Thêm nhánh legal_term_explanation ở đây nếu bạn triển khai nó
-#         }
-
-#         def route_branches(info: dict):
-#             """Hàm định tuyến, chọn chain phù hợp dựa trên kết quả phân loại."""
-#             classification = info.get("classification", "general_chat")
-#             logger.info(f"Routing to branch: '{classification}'")
-#             # Chọn chain, mặc định là general_chat nếu có lỗi
-#             return branches.get(classification, general_chat_chain)
-
-#         # ----- STEP 4: FULL CHAIN -----
-#         # Kết hợp thành một chuỗi xử lý duy nhất và liền mạch
-#         # Luồng: Input -> Tiền xử lý (Viết lại + Phân loại) -> Router -> Chạy nhánh được chọn
-#         full_chain = unified_preprocessing_chain | RunnableLambda(route_branches)
-
-#         logger.info("✅ Successfully created Final Optimized QA Chain.")
-#         return full_chain
-
-#     except Exception as e:
-#         logger.error(f"❌ Error creating QA Chain: {e}", exc_info=True)
-#         return None
+
 
 
 #new update

routers/user.py

@@ -393,7 +393,7 @@ async def exchange_google_code_for_token(request: Request,response: Response, co
             max_age=int(access_token_expires.total_seconds()), # Thời gian sống bằng access token
             httponly=True,
             secure=IS_PRODUCTION, # True trong production (HTTPS), False khi dev với HTTP
-            samesite="lax", # Hoặc "strict"
+            samesite="none", # Hoặc "strict"
             path="/",
     )
 
@@ -404,7 +404,7 @@ async def exchange_google_code_for_token(request: Request,response: Response, co
             max_age=int(refresh_token_expires.total_seconds()),
             httponly=True,
             secure=IS_PRODUCTION, # True trong production, False khi dev với HTTP
-            samesite="lax",
+            samesite="none",
             path="/api/user/refresh-token",
         )
 

services/auth_service.py

@@ -127,8 +127,8 @@ async def logout_user(req: Request, credentials: HTTPAuthorizationCredentials =
             value="",
             max_age=0,  # Expire cookie immediately
             httponly=True,
-            secure=False,  # Set to False for local development
-            samesite="lax",
+            secure=True,  # Set to False for local development
+            samesite="none",
             path="/",
         )
 

services/user_service.py

@@ -492,7 +492,7 @@ async def verify_login_code(email: str, code: str, res: Response): # Bỏ kiểu
             max_age=int(access_token_expires.total_seconds()), # Thời gian sống bằng access token
             httponly=True,
             secure=IS_PRODUCTION, # True trong production (HTTPS), False khi dev với HTTP
-            samesite="lax", # Hoặc "strict"
+            samesite="none", # Hoặc "strict"
             path="/",
         )
 
@@ -503,7 +503,7 @@ async def verify_login_code(email: str, code: str, res: Response): # Bỏ kiểu
             max_age=int(refresh_token_expires.total_seconds()),
             httponly=True,
             secure=IS_PRODUCTION, # True trong production, False khi dev với HTTP
-            samesite="lax",
+            samesite="none",
             path="/api/user/refresh-token",
         )
         # --------------------
@@ -660,7 +660,7 @@ async def refresh_access_token(req: Request  , res: Response ) -> dict:
             max_age= access_token_expires, # tính bằng giây
             httponly=True,
             secure=IS_PRODUCTION,
-            samesite='lax', # type: ignore
+            samesite='none', # type: ignore
             path='/',
         )
 
@@ -671,7 +671,7 @@ async def refresh_access_token(req: Request  , res: Response ) -> dict:
             max_age=7 * 24 * 60 * 60,  # 7 days
             httponly=True,
             secure=IS_PRODUCTION,  # Set to False for local development
-            samesite="lax",  # CSRF protection
+            samesite="none",  # CSRF protection
             path="/api/user/refresh-token",
         )