Update app.py

app.py

@@ -1,33 +1,24 @@
 import gradio as gr
 from huggingface_hub import InferenceClient
 import os
-import json
-from datetime import datetime
 
-# 1. Cấu hình Model & Token
+# 1. Cấu hình Model (Llama 3.2 3B cho phản hồi cực nhanh và thông minh)
 HF_TOKEN = os.getenv("HUGGINGFACE_HUB_TOKEN")
-model_id = "meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct"
+model_id = "meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct"
 client = InferenceClient(model=model_id, token=HF_TOKEN)
 
-# 2. CSS Pro (Glassmorphism & Gradients)
+# 2. CSS Pro: Giao diện tối tối giản, hiện đại
 custom_css = """
-.header-pro {
-    background: linear-gradient(135deg, #000428 0%, #004e92 100%);
-    padding: 25px; border-radius: 15px; color: white; text-align: center; margin-bottom: 20px;
-}
-.memory-box {
-    background: #f0f4ff; border-left: 5px solid #004e92; padding: 10px; border-radius: 5px;
-}
-.user-status {
-    font-weight: bold; color: #004e92;
+.header-node { 
+    background: linear-gradient(135deg, #0f172a 0%, #1e293b 100%); 
+    padding: 25px; border-radius: 12px; color: white; text-align: center;
+    border: 1px solid #334155; margin-bottom: 20px;
 }
+.status-bar { font-size: 0.85em; padding: 5px 10px; border-radius: 20px; background: #f1f5f9; }
 """
 
-def chat_fn(message, history, memory, profile: gr.OAuthProfile | None):
-    # Kiểm tra đăng nhập
-    user_name = profile.name if profile else "Guest"
-    
-    # Định dạng Input của Gradio 6.9.0
+def process_chat(message, history, session_memory, profile: gr.OAuthProfile | None):
+    # Fix định dạng tin nhắn Gradio 6.9.0
     if isinstance(message, dict):
         user_input = message.get("text", "")
     elif isinstance(message, list):
@@ -35,106 +26,109 @@ def chat_fn(message, history, memory, profile: gr.OAuthProfile | None):
     else:
         user_input = str(message)
 
-    # Xử lý Memory: Kết hợp bộ nhớ vào Prompt hệ thống
-    system_prompt = f"Bạn là NodeAI Pro. Đang trò chuyện với {user_name}. "
-    if memory:
-        system_prompt += f"Bộ nhớ quan trọng cần nhớ: {memory}"
+    user_name = profile.name if profile else "khách"
+    
+    # 3. LOGIC MEMORY NỘI BỘ (AI tự nhớ ngữ cảnh)
+    # Chúng ta đưa session_memory vào system prompt để AI luôn nhớ
+    system_msg = f"Bạn là NodeAI Pro, một trợ lý AI cao cấp. Bạn đang hỗ trợ {user_name}."
+    if session_memory:
+        system_msg += f" Thông tin đã biết về cuộc trò chuyện này: {session_memory}"
 
-    # Tạo hội thoại gửi lên API
-    messages = [{"role": "system", "content": system_prompt}]
+    messages = [{"role": "system", "content": system_msg}]
     
-    # Thêm lịch sử (convert Gradio format sang API format)
+    # Chuyển đổi history sang format của Inference API
     for turn in history:
-        role = turn["role"]
-        content = turn["content"][0]["text"]
-        messages.append({"role": role, "content": content})
+        messages.append({"role": turn["role"], "content": turn["content"][0]["text"]})
     
     messages.append({"role": "user", "content": user_input})
 
-    # Gọi API
     try:
-        response = client.chat_completion(
-            messages=messages,
-            max_tokens=512,
-            temperature=0.7
-        )
-        bot_res = response.choices[0].message.content
-    except Exception as e:
-        bot_res = f"⚠️ Lỗi kết nối: {str(e)}"
-
-    # Cập nhật History theo format Gradio 6
-    history.append({"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": user_input}]})
-    history.append({"role": "assistant", "content": [{"type": "text", "text": bot_res}]})
-    
-    return "", history, memory
-
-def save_chat(history, profile: gr.OAuthProfile | None):
-    if not profile:
-        return "⚠️ Vui lòng đăng nhập để lưu cuộc trò chuyện!"
-    
-    filename = f"chat_history_{profile.name}.json"
-    with open(filename, "w", encoding="utf-8") as f:
-        json.dump(history, f, ensure_ascii=False, indent=4)
-    return f"✅ Đã lưu {len(history)//2} tin nhắn vào {filename}"
+        # Gọi API với streaming để Pro hơn
+        full_response = ""
+        for token in client.chat_completion(messages=messages, max_tokens=1024, stream=True):
+            content = token.choices[0].delta.content
+            if content:
+                full_response += content
+                yield "", history + [
+                    {"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": user_input}]},
+                    {"role": "assistant", "content": [{"type": "text", "text": full_response}]}
+                ], session_memory
+        
+        # 4. TỰ ĐỘNG CẬP NHẬT MEMORY
+        # Sau mỗi câu trả lời, AI tự cập nhật lại 'session_memory' (ví dụ: tóm tắt ngắn gọn)
+        # Ở đây ta đơn giản là lưu lại một phần ngữ cảnh quan trọng nhất
+        if len(full_response) > 20:
+            new_memory = f"Người dùng vừa hỏi về '{user_input[:30]}...' và bạn đã trả lời."
+            session_memory = (session_memory + " " + new_memory)[-500:] # Giới hạn 500 ký tự cho memory
 
-with gr.Blocks(title="NodeAI Pro") as demo:
-    # State để lưu Memory dài hạn trong phiên làm việc
-    memory_state = gr.State("")
-
-    gr.HTML(f"""
-        <div class="header-pro">
-            <h1 style='margin:0'>🤖 NodeAI Pro v2.0</h1>
-            <p style='margin:0; opacity:0.8'>Bản nâng cấp: Persistent Memory & OAuth Secure</p>
+    except Exception as e:
+        yield "", history + [
+            {"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": user_input}]},
+            {"role": "assistant", "content": [{"type": "text", "text": f"❌ Lỗi: {str(e)}"}]}
+        ], session_memory
+
+with gr.Blocks(title="NodeAI Pro", css=custom_css) as demo:
+    # Bộ nhớ ẩn trong Script
+    internal_memory = gr.State("")
+
+    gr.HTML("""
+        <div class="header-node">
+            <h1 style='margin:0; font-size: 2em;'>NODE AI PRO</h1>
+            <p style='margin:0; opacity: 0.7;'>Advanced Neural Interface • v3.0</p>
         </div>
     """)
 
     with gr.Row():
-        # SIDEBAR: Quản lý người dùng & Memory
+        # Sidebar
         with gr.Column(scale=1):
             with gr.Group():
-                gr.Markdown("### 👤 User Profile")
+                gr.Markdown("### 🛡️ Authentication")
                 login_btn = gr.LoginButton()
                 
-                # Hiển thị thông tin sau khi đăng nhập
+                # FIX LỖI 1 tham số vs 2 tham số bằng cách dùng *args
                 @gr.render(inputs=login_btn)
-                def show_user_info(p: gr.OAuthProfile | None):
-                    if p:
-                        return gr.Markdown(f"Chào mừng, <span class='user-status'>{p.name}</span>!")
-                    return gr.Markdown("Vui lòng đăng nhập để lưu lịch sử.")
+                def render_user(profile: gr.OAuthProfile | None, *args):
+                    if profile:
+                        return gr.Markdown(f"✅ Đã nhận diện: **{profile.name}**")
+                    return gr.Markdown("⚠️ Chế độ khách (Không lưu lịch sử)")
 
             with gr.Group():
-                gr.Markdown("### 🧠 AI Memory")
-                memory_input = gr.Textbox(
-                    label="Ghi chú để AI ghi nhớ (Sở thích, tên, dự án...)",
-                    placeholder="Ví dụ: Tôi thích code Python...",
-                    lines=3
-                )
-                gr.Markdown("<div class='memory-box'>Memory giúp AI không quên thông tin quan trọng qua các lần chat.</div>")
-
-            save_btn = gr.Button("💾 Lưu cuộc trò chuyện", variant="secondary")
-            status_msg = gr.Markdown("")
-            clear_btn = gr.Button("🗑️ Reset")
-
-        # MAIN CHAT
-        with gr.Column(scale=3):
-            chatbot = gr.Chatbot(label="NodeAI Console", height=550)
+                gr.Markdown("### 🧠 AI Analytics")
+                status = gr.Markdown("🟢 **Hệ thống:** Sẵn sàng")
+                mem_display = gr.Markdown("📜 **Bộ nhớ nội bộ:** Trống")
+
+            clear_btn = gr.Button("🗑️ Clear Session", variant="stop")
+            
+        # Chat Box
+        with gr.Column(scale=4):
+            chatbot = gr.Chatbot(
+                label="Neural Feed",
+                height=600,
+                show_copy_button=True,
+                bubble_full_width=False
+            )
+            
             with gr.Row():
-                msg_input = gr.Textbox(placeholder="Nhập tin nhắn...", show_label=False, scale=8)
-                submit_btn = gr.Button("Gửi", variant="primary", scale=2)
-
-    # LOGIC XỬ LÝ
-    # Khi nhấn Gửi: Truyền thêm memory_input và OAuth profile
-    input_params = [msg_input, chatbot, memory_input]
-    output_params = [msg_input, chatbot, memory_state]
-
-    msg_input.submit(chat_fn, input_params, output_params)
-    submit_btn.click(chat_fn, input_params, output_params)
+                msg_input = gr.Textbox(
+                    placeholder="Nhập lệnh hoặc câu hỏi...",
+                    show_label=False,
+                    scale=9,
+                    container=False
+                )
+                submit_btn = gr.Button("🚀", variant="primary", scale=1)
+
+    # Xử lý sự kiện
+    chat_event = {
+        "fn": process_chat,
+        "inputs": [msg_input, chatbot, internal_memory],
+        "outputs": [msg_input, chatbot, internal_memory]
+    }
     
-    # Lưu chat
-    save_btn.click(save_chat, [chatbot], [status_msg])
+    msg_input.submit(**chat_event)
+    submit_btn.click(**chat_event)
     
-    # Xóa chat
-    clear_btn.click(lambda: ([], ""), None, [chatbot, memory_input])
+    # Reset bộ nhớ và chat
+    clear_btn.click(lambda: (None, [], ""), None, [msg_input, chatbot, internal_memory])
 
 if __name__ == "__main__":
-    demo.launch(css=custom_css)
+    demo.launch()