ui/tabs.py

import gradio as gr
import threading
import time
import os
import traceback
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):
    """Tạo tab RAG với debug chi tiết"""
    
    # Initialize systems if not provided
    if rag_system is None:
        rag_system = EnhancedRAGSystem()
    if wikipedia_processor is None:
        wikipedia_processor = WikipediaProcessor()
    
    with gr.Blocks() as rag_tab:
        gr.Markdown("## 📚 Upload Dữ Liệu Wikipedia")
        
        with gr.Row():
            with gr.Column(scale=1):
                gr.Markdown("### 📤 Upload Dữ Liệu")
                file_upload = gr.File(
                    label="Tải lên file (TXT, CSV, JSON)",
                    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,
                    lines=5
                )
                
                gr.Markdown("### 📊 Thống kê Database")
                stats_btn = gr.Button("📊 Database Stats", variant="secondary")
                stats_display = gr.Textbox(
                    label="Thống kê", 
                    interactive=False,
                    lines=6
                )
                
            with gr.Column(scale=2):
                gr.Markdown("### 🔍 Tìm kiếm & Kiểm tra")
                search_query = gr.Textbox(
                    label="Tìm kiếm trong database",
                    placeholder="Nhập từ khóa để kiểm tra dữ liệu..."
                )
                search_btn = gr.Button("🔍 Tìm kiếm", variant="secondary")
                rag_results = gr.JSON(
                    label="Kết quả tìm kiếm",
                    show_label=True
                )
        
        def upload_wikipedia_file(file):
            """Xử lý upload file với debug đầy đủ"""
            if file is None:
                return "❌ Vui lòng chọn file để upload"
            
            try:
                print(f"🔄 Bắt đầu upload file: {file.name}")
                
                # Kiểm tra file tồn tại
                if not os.path.exists(file.name):
                    return f"❌ File không tồn tại: {file.name}"
                
                # Xử lý file
                documents = wikipedia_processor.process_uploaded_file(file.name)
                
                if not documents:
                    return "❌ Không thể trích xuất dữ liệu từ file. File có thể trống hoặc định dạng không đúng."
                
                print(f"✅ Đã xử lý {len(documents)} documents")
                
                # Tạo metadata
                metadatas = []
                for i, doc in enumerate(documents):
                    metadata = {
                        "source": "uploaded_file",
                        "type": "knowledge", 
                        "file_name": os.path.basename(file.name),
                        "language": "vi",
                        "doc_id": i,
                        "length": len(doc)
                    }
                    metadatas.append(metadata)
                
                # Thêm vào RAG system
                old_stats = rag_system.get_collection_stats()
                old_count = old_stats['total_documents']
                
                rag_system.add_documents(documents, metadatas)
                
                # Lấy thống kê mới
                new_stats = rag_system.get_collection_stats()
                new_count = new_stats['total_documents']
                
                success_msg = f"""
    ✅ UPLOAD THÀNH CÔNG!
    📁 File: {os.path.basename(file.name)}
    📄 Documents xử lý: {len(documents)}
    📊 Documents thêm vào: {new_count - old_count}
    🏷️ Tổng documents: {new_count}
    🔤 Embeddings: {new_stats['embedding_count']}
    🌐 Ngôn ngữ: {new_stats['language_distribution']}
    💡 Bạn có thể tìm kiếm ngay để kiểm tra dữ liệu!
    """
                return success_msg
                
            except Exception as e:
                error_msg = f"❌ LỖI UPLOAD: {str(e)}"
                print(f"UPLOAD ERROR: {traceback.format_exc()}")
                return error_msg
        
        def get_rag_stats():
            """Lấy thống kê chi tiết"""
            try:
                stats = rag_system.get_collection_stats()
                return f"""
    📊 THỐNG KÊ RAG DATABASE:
    • 📄 Tổng documents: {stats['total_documents']}
    • 🔤 Số embeddings: {stats['embedding_count']}
    • 📐 Dimension: {stats['embedding_dimension']}
    • 🌐 Phân bố ngôn ngữ: {stats['language_distribution']}
    • ✅ Trạng thái: {stats['status']}
    • 🏷️ Tên: {stats['name']}
    💡 Embeddings: {'Có' if stats['has_embeddings'] else 'Không'}
    """
            except Exception as e:
                return f"❌ Lỗi lấy thống kê: {str(e)}"
        
        def search_rag_database(query):
            """Tìm kiếm để kiểm tra dữ liệu"""
            if not query.strip():
                return [{"message": "Nhập từ khóa để tìm kiếm"}]
            
            try:
                results = rag_system.semantic_search(query, top_k=3)
                
                if not results:
                    return [{"message": "Không tìm thấy kết quả nào", "query": query}]
                
                return results
                
            except Exception as e:
                return [{"error": f"Lỗi tìm kiếm: {str(e)}"}]
        
        # Event handlers
        upload_btn.click(upload_wikipedia_file, inputs=[file_upload], outputs=[upload_status])
        stats_btn.click(get_rag_stats, inputs=[], outputs=[stats_display])
        search_btn.click(search_rag_database, inputs=[search_query], outputs=[rag_results])
    
    return rag_tab
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_streaming_voice_tab(streaming_service: StreamingVoiceService):
    """Tạo tab streaming voice sử dụng Gradio microphone"""
    
    # Create components - CHỈ NHẬN 7 GIÁ TRỊ (đã bỏ conversation_state)
    (microphone, clear_btn, status_display, state_display,
     transcription, ai_response, tts_output) = create_streaming_voice_components()
    
    def process_audio_stream(audio_data):
        """Xử lý audio stream từ microphone"""
        if audio_data is None:
            return "❌ Không có âm thanh", "Vui lòng nói lại", None, "Đang chờ...", {}
        
        try:
            print("🎯 Đang xử lý audio stream...")
            
            # Xử lý audio
            result = streaming_service.process_streaming_audio(audio_data)
            
            # Cập nhật state
            state = streaming_service.get_conversation_state()
            status = f"✅ Đã xử lý - {len(result['transcription'])} ký tự"
            
            return result['transcription'], result['response'], result['tts_audio'], status, state
            
        except Exception as e:
            error_msg = f"❌ Lỗi xử lý: {str(e)}"
            print(f"Lỗi: {traceback.format_exc()}")
            return error_msg, "Xin lỗi, có lỗi xảy ra", None, "❌ Lỗi", {}
    
    def clear_conversation():
        """Xóa hội thoại"""
        streaming_service.clear_conversation()
        state = streaming_service.get_conversation_state()
        return "", "", None, "🗑️ Đã xóa hội thoại", state
    
    # Event handlers - SỬA: số lượng outputs phải khớp
    microphone.stream(
        process_audio_stream,
        inputs=[microphone],
        outputs=[transcription, ai_response, tts_output, status_display, state_display]
    )
    
    clear_btn.click(
        clear_conversation,
        outputs=[transcription, ai_response, tts_output, status_display, state_display]
    )
    
    # Initial state
    def get_initial_state():
        state = streaming_service.get_conversation_state()
        return state
    
    # Load initial state khi tab được mở
    def initialize_tab():
        state = streaming_service.get_conversation_state()
        return "Sẵn sàng - nhấn nút microphone để nói", state
    
    # Khởi tạo giá trị ban đầu
    status_display.value = "Sẵn sàng - nhấn nút microphone để nói"
    state_display.value = streaming_service.get_conversation_state()
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()
    
    # Language display
    chat_language_display = gr.Textbox(
        label="🌐 Ngôn ngữ phát hiện",
        interactive=False,
        placeholder="Ngôn ngữ sẽ hiển thị ở đây..."
    )
    
    # SỬA: Đảm bảo số lượng inputs/outputs khớp
    send_button.click(
        fn=chat_service.respond,
        inputs=[user_input, state],
        outputs=[user_input, chatbot, state, chat_tts_output, chat_language_display]
    )
    
    clear_button.click(
        fn=chat_service.clear_chat_history,
        inputs=[state],
        outputs=[chatbot, state]
    )
    
    # Thêm enter để gửi tin nhắn
    user_input.submit(
        fn=chat_service.respond,
        inputs=[user_input, state],
        outputs=[user_input, chatbot, state, chat_tts_output, chat_language_display]
    )

def create_language_info_tab(multilingual_manager):
    """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')
            
            # SỬA LỖI Ở ĐÂY: Sử dụng key đúng từ dictionary mới
            gr.Markdown(f"""
            **Tiếng Việt:**
            - Embedding Model: `{vietnamese_info['embedding_model']}`
            - LLM Model: `{vietnamese_info['llm_model']}`
            - Trạng thái: {vietnamese_info['embedding_status']}
            
            **Đa ngôn ngữ:**
            - Embedding Model: `{multilingual_info['embedding_model']}`
            - LLM Model: `{multilingual_info['llm_model']}`
            - Trạng thái: {multilingual_info['embedding_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]
        )