File size: 13,470 Bytes
dbf2148
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
255
256
257
258
259
260
261
262
263
264
265
266
267
268
269
270
271
272
273
274
275
276
277
278
279
280
281
282
283
284
285
286
287
288
289
290
291
292
293
294
295
296
297
298
299
300
301
302
303
304
305
306
307
308
309
310
311
312
313
314
315
import gradio as gr
import threading
import time
from services.audio_service import AudioService
from services.chat_service import ChatService
from services.image_service import ImageService
from services.streaming_voice_service import StreamingVoiceService
from core.rag_system import EnhancedRAGSystem
from core.tts_service import EnhancedTTSService
from core.wikipedia_processor import WikipediaProcessor
from ui.components import create_audio_components, create_chat_components, create_streaming_voice_components

def create_all_tabs(audio_service: AudioService, chat_service: ChatService, 
                   image_service: ImageService, rag_system: EnhancedRAGSystem,
                   tts_service: EnhancedTTSService, wikipedia_processor: WikipediaProcessor,
                   streaming_voice_service: StreamingVoiceService):
    
    with gr.Tab("🎙️ Streaming Voice (VAD)"):
        create_streaming_voice_tab(streaming_voice_service)
    
    with gr.Tab("🎙️ Audio"):
        create_audio_tab(audio_service)
    
    with gr.Tab("💬 Chat"):
        create_chat_tab(chat_service)
    
    with gr.Tab("🖼️ Image"):
        create_image_tab(image_service)
    
    with gr.Tab("📚 RAG Wikipedia"):
        create_rag_tab(rag_system, wikipedia_processor)
    
    with gr.Tab("🔊 Text-to-Speech"):
        create_tts_tab(tts_service)
    
    with gr.Tab("🌐 Language Info"):  # NEW TAB
        create_language_info_tab(rag_system.multilingual_manager)
def create_rag_tab(rag_system: EnhancedRAGSystem, wikipedia_processor: WikipediaProcessor):
    gr.Markdown("## Upload data có sẵn")
    
    with gr.Row():
        with gr.Column(scale=1):
            gr.Markdown("### 📤 Upload dữ liệu")
            file_upload = gr.File(
                label="Tải lên file",
                file_types=['.txt', '.csv', '.json'],
                file_count="single"
            )
            upload_btn = gr.Button("📤 Upload Data", variant="primary")
            upload_status = gr.Textbox(label="Trạng thái Upload", interactive=False)
            
            gr.Markdown("### 📊 Thống kê Database")
            stats_btn = gr.Button("📊 Database Stats", variant="secondary")
            stats_display = gr.Textbox(label="Thống kê", interactive=False)
            
            gr.Markdown("### 🔍 Tìm kiếm Database")
            search_query = gr.Textbox(
                label="Tìm kiếm trong database",
                placeholder="Nhập từ khóa để tìm kiếm..."
            )
            search_btn = gr.Button("🔍 Tìm kiếm", variant="secondary")
        
        with gr.Column(scale=2):
            gr.Markdown("### 📋 Kết quả tìm kiếm RAG")
            rag_results = gr.JSON(label="Tài liệu tham khảo tìm được")
    
    def upload_wikipedia_file(file):
        if file is None:
            return "Vui lòng chọn file để upload"
        
        try:
            documents = wikipedia_processor.process_uploaded_file(file.name)
            
            if not documents:
                return "Không tìm thấy dữ liệu nào trong file."
            
            metadatas = [{"source": "wikipedia", "type": "knowledge", "file": file.name, "language": "vi"} for _ in documents]
            rag_system.add_documents(documents, metadatas)
            
            stats = rag_system.get_collection_stats()
            return f"✅ Đã thêm {len(documents)} documents Wikipedia vào RAG database. Tổng số documents: {stats['count']}"
            
        except Exception as e:
            return f"❌ Lỗi xử lý file Wikipedia: {str(e)}"
    
    upload_btn.click(upload_wikipedia_file, inputs=[file_upload], outputs=[upload_status])
    stats_btn.click(rag_system.get_collection_stats, inputs=[], outputs=[stats_display])
    search_btn.click(rag_system.semantic_search, inputs=[search_query], outputs=[rag_results])
def create_audio_tab(audio_service: AudioService):
    gr.Markdown("## Nói chuyện với AI (Đa ngôn ngữ)")
    audio_input, transcription_output, response_output, tts_audio_output, process_button = create_audio_components()
    
    # NEW: Language display
    language_display = gr.Textbox(
        label="🌐 Ngôn ngữ phát hiện",
        interactive=False,
        placeholder="Ngôn ngữ sẽ hiển thị ở đây..."
    )
    
    process_button.click(
        audio_service.transcribe_audio,
        inputs=audio_input,
        outputs=[transcription_output, response_output, tts_audio_output, language_display]  # UPDATED
    )
def create_image_tab(image_service: ImageService):
    gr.Markdown("## Phân tích hình ảnh")
    with gr.Row():
        image_input = gr.Image(type="numpy", label="Tải lên hình ảnh")
    with gr.Row():
        image_description = gr.Textbox(
            label="Mô tả hình ảnh của bạn (tùy chọn)",
            placeholder="Mô tả ngắn về hình ảnh để AI phân tích chính xác hơn..."
        )
    with gr.Row():
        image_output = gr.Textbox(label="Kết quả phân tích")
    analyze_button = gr.Button("Phân tích hình ảnh", variant="primary")
    analyze_button.click(
        image_service.analyze_image_with_description,
        inputs=[image_input, image_description],
        outputs=[image_output]
    )
def create_chat_tab(chat_service: ChatService):
    gr.Markdown("## Trò chuyện với AI Assistant (Đa ngôn ngữ)")
    chatbot, state, user_input, send_button, clear_button, chat_tts_output = create_chat_components()
    
    # NEW: Language display
    chat_language_display = gr.Textbox(
        label="🌐 Ngôn ngữ phát hiện",
        interactive=False,
        placeholder="Ngôn ngữ sẽ hiển thị ở đây..."
    )
    
    send_button.click(
        chat_service.respond,
        inputs=[user_input, state],
        outputs=[user_input, chatbot, state, chat_tts_output, chat_language_display]  # UPDATED
    )
    clear_button.click(
        chat_service.clear_chat_history,
        inputs=[state],
        outputs=[chatbot, state]
    )

def create_language_info_tab(multilingual_manager):  # NEW FUNCTION
    """Tab hiển thị thông tin về hệ thống đa ngôn ngữ"""
    gr.Markdown("## 🌐 Thông tin Hệ thống Đa ngôn ngữ")
    
    with gr.Row():
        with gr.Column():
            gr.Markdown("### 🔧 Cấu hình Model")
            
            vietnamese_info = multilingual_manager.get_language_info('vi')
            multilingual_info = multilingual_manager.get_language_info('en')
            
            gr.Markdown(f"""
            **Tiếng Việt:**
            - Embedding Model: `{vietnamese_info['embedding_model']}`
            - LLM Model: `{vietnamese_info['llm_model']}`
            - Trạng thái: {vietnamese_info['status']}
            
            **Đa ngôn ngữ:**
            - Embedding Model: `{multilingual_info['embedding_model']}`
            - LLM Model: `{multilingual_info['llm_model']}`
            - Trạng thái: {multilingual_info['status']}
            """)
        
        with gr.Column():
            gr.Markdown("### 🎯 Ngôn ngữ được hỗ trợ")
            
            supported_languages = """
            - 🇻🇳 **Tiếng Việt**: Sử dụng model chuyên biệt
            - 🇺🇸 **English**: Sử dụng model đa ngôn ngữ
            - 🇫🇷 **French**: Sử dụng model đa ngôn ngữ
            - 🇪🇸 **Spanish**: Sử dụng model đa ngôn ngữ
            - 🇩🇪 **German**: Sử dụng model đa ngôn ngữ
            - 🇯🇵 **Japanese**: Sử dụng model đa ngôn ngữ
            - 🇰🇷 **Korean**: Sử dụng model đa ngôn ngữ
            - 🇨🇳 **Chinese**: Sử dụng model đa ngôn ngữ
            """
            gr.Markdown(supported_languages)
    
    with gr.Row():
        with gr.Column():
            gr.Markdown("### 🔍 Kiểm tra Ngôn ngữ")
            test_text = gr.Textbox(
                label="Nhập văn bản để kiểm tra ngôn ngữ",
                placeholder="Nhập văn bản bằng bất kỳ ngôn ngữ nào..."
            )
            test_button = gr.Button("🔍 Kiểm tra", variant="primary")
            
            test_result = gr.JSON(label="Kết quả phát hiện ngôn ngữ")
        
        test_button.click(
            lambda text: {
                'detected_language': multilingual_manager.detect_language(text),
                'language_info': multilingual_manager.get_language_info(multilingual_manager.detect_language(text)),
                'embedding_model': multilingual_manager.get_embedding_model(multilingual_manager.detect_language(text)) is not None,
                'llm_model': multilingual_manager.get_llm_model(multilingual_manager.detect_language(text))
            },
            inputs=[test_text],
            outputs=[test_result]
        )
def create_tts_tab(tts_service: EnhancedTTSService):
        gr.Markdown("## 🎵 Chuyển văn bản thành giọng nói nâng cao")
        gr.Markdown("Nhập văn bản và chọn ngôn ngữ để chuyển thành giọng nói")
        
        with gr.Group():
            with gr.Row():
                tts_text_input = gr.Textbox(
                    label="Văn bản cần chuyển thành giọng nói",
                    lines=4,
                    placeholder="Nhập văn bản tại đây..."
                )
            with gr.Row():
                tts_language = gr.Dropdown(
                    choices=["vi", "en", "fr", "es", "de", "ja", "ko", "zh"],
                    value="vi",
                    label="Ngôn ngữ"
                )
                tts_provider = gr.Dropdown(
                    choices=["auto", "gtts", "edgetts"],
                    value="auto",
                    label="Nhà cung cấp TTS"
                )
            with gr.Row():
                tts_output_audio = gr.Audio(
                    label="Kết quả giọng nói",
                    interactive=False
                )
            tts_button = gr.Button("🔊 Chuyển thành giọng nói", variant="primary")
        
        def text_to_speech_standalone(text, language, tts_provider):
            if not text:
                return None
            
            try:
                tts_audio_bytes = tts_service.text_to_speech(text, language, tts_provider)
                if tts_audio_bytes:
                    temp_audio_file = tts_service.save_audio_to_file(tts_audio_bytes)
                    return temp_audio_file
            except Exception as e:
                print(f"❌ Lỗi TTS: {e}")
            
            return None
        
        tts_button.click(
            text_to_speech_standalone,
            inputs=[tts_text_input, tts_language, tts_provider],
            outputs=[tts_output_audio]
        )
def create_streaming_voice_tab(streaming_service: StreamingVoiceService):
    """Tạo tab streaming voice với VAD"""
    
    # Create components
    (start_btn, stop_btn, status_display, state_display,
    transcription, ai_response, tts_output, streaming_state,
    conversation_history, vad_visualizer) = create_streaming_voice_components()
    
    def start_streaming():
        """Bắt đầu streaming với VAD"""
        def callback_handler(result):
            """Xử lý kết quả real-time"""
            # Cập nhật UI với kết quả mới
            # Note: Trong thực tế, cần sử dụng gr.update() và queue
            print(f"🎯 Kết quả: {result['transcription']}")
            print(f"🤖 Phản hồi: {result['response']}")
        
        success = streaming_service.start_listening(callback_handler)
        status = "✅ Đang lắng nghe..." if success else "❌ Lỗi khởi động"
        
        # Start background thread for UI updates
        if success:
            threading.Thread(target=update_ui_loop, daemon=True).start()
        
        return status, streaming_service.get_conversation_state()
    
    def stop_streaming():
        """Dừng streaming"""
        streaming_service.stop_listening()
        return "🛑 Đã dừng lắng nghe", streaming_service.get_conversation_state()
    
    def update_ui_loop():
        """Vòng lặp cập nhật UI real-time"""
        while streaming_service.is_listening:
            # Cập nhật trạng thái
            state = streaming_service.get_conversation_state()
            
            # Ở đây cần sử dụng gr.update() và queue để cập nhật UI
            # Đây là phiên bản đơn giản, trong thực tế cần tích hợp với Gradio Queue
            
            time.sleep(0.1)
    
    # Event handlers
    start_btn.click(
        start_streaming,
        outputs=[status_display, state_display]
    )
    
    stop_btn.click(
        stop_streaming,
        outputs=[status_display, state_display]
    )
    
    # Demo real-time updates (simplified)
    def demo_update():
        """Demo cập nhật real-time"""
        if streaming_service.is_listening:
            state = streaming_service.get_conversation_state()
            return (
                state['current_transcription'] or "Đang lắng nghe...",
                "Phản hồi sẽ xuất hiện ở đây...",
                state
            )
        return "Chưa lắng nghe", "Chưa có phản hồi", {}