Update app.py

app.py

@@ -19,19 +19,17 @@ if "GOOGLE_API_KEY" not in os.environ:
     os.environ["GOOGLE_API_KEY"] = "AIzaSyDJ4vIKuIBIPNHATLxnoHlagXWbsAz-vRs"
 key = "AIzaSyDJ4vIKuIBIPNHATLxnoHlagXWbsAz-vRs"
 
-###
-
 # Cấu hình API key cho Google GenAI
 genai.configure(api_key=key)
 
 vectorstore = get_vectorstore()
-last_vector_docs = None
+last_vector_docs = None  # Lưu kết quả docs từ vectorstore.invoke trong lần gọi get_answer gần nhất
 
 def augment_prompt(query: str, k: int = 10):
     global last_vector_docs
     retriever = vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": k})
     results = retriever.invoke(query)
-    # Lưu kết quả để dùng sau cho log
+    # Lưu kết quả để dùng cho log và lọc sau này
     last_vector_docs = results  
     if results:
         source_knowledge = "\n\n".join([doc.page_content for doc in results])
@@ -68,12 +66,20 @@ def get_answer(query, queries_list=None):
     messages.append({"role": "model", "parts": [{"text": response_text}]})
     log_message(messages)
 
-def log_vectorstore():
+def filter_vector_docs(keyword: str):
     global last_vector_docs
     if last_vector_docs is None:
         return "Chưa có dữ liệu vectorstore được gọi từ get_answer."
     else:
-        return "\n\n".join([doc.page_content for doc in last_vector_docs])
+        if not keyword.strip():
+            # Nếu không nhập gì, trả về tất cả
+            filtered = [doc.page_content for doc in last_vector_docs]
+        else:
+            # Lọc các chunk chứa từ khoá (không phân biệt chữ hoa thường)
+            filtered = [doc.page_content for doc in last_vector_docs if keyword.lower() in doc.page_content.lower()]
+        if not filtered:
+            return f"Không có kết quả chứa từ khoá '{keyword}'."
+        return "\n\n".join(filtered)
 
 institutions = ['Tất cả', 'Trường Công Nghệ']
 categories = ['Tất cả', 'Đề án', 'Chương trình đào tạo']
@@ -82,21 +88,21 @@ print("Launching on space... This may take some time...")
 
 with gr.Blocks() as demo:
     with gr.Row():
-        # Nếu cần dropdown category
+        # Dropdown category nếu cần
         category1 = gr.Dropdown(choices=institutions, label="Trường", value=None)
         category2 = gr.Dropdown(choices=categories, label="Bạn quan tâm tới", value=None)
     
-    # Ô nhập dùng chung (đã có sẵn cho ChatInterface)
+    # Chat Interface sử dụng ô nhập chung
     shared_query = gr.Textbox(placeholder="Đặt câu hỏi tại đây", container=False, autoscroll=True, scale=7)
-    
-    # Chat Interface đã sử dụng shared_query
     chat_interface = gr.ChatInterface(get_answer, textbox=shared_query, type="messages")
     
-    # Nút để hiển thị log từ vectorstore.invoke (dùng dữ liệu đã được lưu từ get_answer)
+    # Phần lọc các chunk: ô prompt nhập từ khoá và nút "Tìm trích xuất" nằm cùng hàng,
+    # kết quả sẽ hiển thị ở ô bên dưới. Nếu để trống, hiển thị toàn bộ.
     with gr.Row():
-        log_button = gr.Button("Hiển thị tài liệu được trích xuất")
-        log_output = gr.Textbox(label="Content", interactive=False)
-        log_button.click(fn=log_vectorstore, inputs=[], outputs=log_output)
+        filter_prompt = gr.Textbox(label="Nhập từ khoá", placeholder="Nhập từ khoá để lọc (để trống để hiển thị tất cả)", interactive=True)
+        filter_button = gr.Button("Tìm trích xuất")
+    filter_output = gr.Textbox(label="Content", interactive=False)
+    filter_button.click(fn=filter_vector_docs, inputs=filter_prompt, outputs=filter_output)
 
 if __name__ == "__main__":
     demo.launch()