Update app.py

app.py

@@ -2,23 +2,20 @@ import gradio as gr
 from huggingface_hub import InferenceClient
 import os
 
-# 1. Cấu hình Model (Llama 3.2 3B cho phản hồi cực nhanh và thông minh)
+# 1. Khởi tạo Client (Sử dụng Llama-3.2-3B)
 HF_TOKEN = os.getenv("HUGGINGFACE_HUB_TOKEN")
-model_id = "meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct"
-client = InferenceClient(model=model_id, token=HF_TOKEN)
+client = InferenceClient(model="meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct", token=HF_TOKEN)
 
-# 2. CSS Pro: Giao diện tối tối giản, hiện đại
 custom_css = """
 .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 process_chat(message, history, session_memory, profile: gr.OAuthProfile | None):
-    # Fix định dạng tin nhắn Gradio 6.9.0
+    # Trích xuất text từ định dạng Gradio 6
     if isinstance(message, dict):
         user_input = message.get("text", "")
     elif isinstance(message, list):
@@ -26,109 +23,89 @@ def process_chat(message, history, session_memory, profile: gr.OAuthProfile | No
     else:
         user_input = str(message)
 
-    user_name = profile.name if profile else "khách"
+    user_name = profile.name if profile else "Guest"
     
-    # 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}."
+    # 2. INTERNAL MEMORY LOGIC
+    system_msg = f"Bạn là NodeAI Pro. Đang hỗ trợ {user_name}."
     if session_memory:
-        system_msg += f" Thông tin đã biết về cuộc trò chuyện này: {session_memory}"
+        system_msg += f" Bối cảnh quan trọng cần nhớ: {session_memory}"
 
     messages = [{"role": "system", "content": system_msg}]
     
-    # Chuyển đổi history sang format của Inference API
+    # Chuyển history sang API format
     for turn in history:
-        messages.append({"role": turn["role"], "content": turn["content"][0]["text"]})
+        # turn có dạng: {"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "..."}]}
+        role = turn["role"]
+        content = turn["content"][0]["text"]
+        messages.append({"role": role, "content": content})
     
     messages.append({"role": "user", "content": user_input})
 
     try:
-        # Gọi API với streaming để Pro hơn
         full_response = ""
+        # Gọi API Streaming
         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 + [
+            delta = token.choices[0].delta.content
+            if delta:
+                full_response += delta
+                # Cập nhật history liên tục cho Gradio 6
+                current_history = history + [
                     {"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": user_input}]},
                     {"role": "assistant", "content": [{"type": "text", "text": full_response}]}
-                ], session_memory
+                ]
+                yield "", current_history, 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
+        # Tự động tóm tắt hoặc lưu thông tin vào Memory ẩn
+        if len(user_input) > 10:
+            session_memory = f"{session_memory} | Người dùng quan tâm đến: {user_input[:50]}..."
 
     except Exception as e:
-        yield "", history + [
+        error_history = history + [
             {"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": user_input}]},
-            {"role": "assistant", "content": [{"type": "text", "text": f"❌ Lỗi: {str(e)}"}]}
-        ], session_memory
+            {"role": "assistant", "content": [{"type": "text", "text": f"❌ Error: {str(e)}"}]}
+        ]
+        yield "", error_history, session_memory
 
-with gr.Blocks(title="NodeAI Pro", css=custom_css) as demo:
-    # Bộ nhớ ẩn trong Script
+with gr.Blocks(title="NodeAI Pro") as demo:
+    # Bộ nhớ ẩn nội bộ
     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>
+            <h1 style='margin:0'>NODE AI PRO</h1>
+            <p style='margin:0; opacity: 0.7;'>Neural Interface v3.1 • Memory Enabled</p>
         </div>
     """)
 
     with gr.Row():
-        # Sidebar
         with gr.Column(scale=1):
             with gr.Group():
-                gr.Markdown("### 🛡️ Authentication")
+                gr.Markdown("### 🛡️ Secure Login")
                 login_btn = gr.LoginButton()
-                
-                # FIX LỖI 1 tham số vs 2 tham số bằng cách dùng *args
                 @gr.render(inputs=login_btn)
                 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)")
+                        return gr.Markdown(f"👤 User: **{profile.name}**")
+                    return gr.Markdown("🌐 Chế độ: **Ẩn danh**")
 
-            with gr.Group():
-                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")
+            clear_btn = gr.Button("🗑️ Reset Chat", variant="secondary")
             
-        # Chat Box
         with gr.Column(scale=4):
-            chatbot = gr.Chatbot(
-                label="Neural Feed",
-                height=600,
-                show_copy_button=True,
-                bubble_full_width=False
-            )
+            # Chỉ giữ lại các tham số cơ bản nhất để tránh TypeError
+            chatbot = gr.Chatbot(label="NodeAI Neural Feed", height=550)
             
             with gr.Row():
-                msg_input = gr.Textbox(
-                    placeholder="Nhập lệnh hoặc câu hỏi...",
-                    show_label=False,
-                    scale=9,
-                    container=False
-                )
+                msg_input = gr.Textbox(placeholder="Nhập lệnh...", show_label=False, scale=9)
                 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]
-    }
-    
-    msg_input.submit(**chat_event)
-    submit_btn.click(**chat_event)
+    # Sự kiện
+    input_list = [msg_input, chatbot, internal_memory]
+    output_list = [msg_input, chatbot, internal_memory]
     
-    # Reset bộ nhớ và chat
+    msg_input.submit(process_chat, input_list, output_list)
+    submit_btn.click(process_chat, input_list, output_list)
     clear_btn.click(lambda: (None, [], ""), None, [msg_input, chatbot, internal_memory])
 
 if __name__ == "__main__":
-    demo.launch()
+    # Đưa CSS vào đây để fix UserWarning
+    demo.launch(css=custom_css)