Update core/multilingual_manager.py
Browse files- core/multilingual_manager.py +54 -54
core/multilingual_manager.py
CHANGED
|
@@ -2,15 +2,13 @@ import re
|
|
| 2 |
from typing import Dict, Tuple, Optional
|
| 3 |
from sentence_transformers import SentenceTransformer
|
| 4 |
from config.settings import settings
|
| 5 |
-
import logging
|
| 6 |
-
|
| 7 |
-
logger = logging.getLogger(__name__)
|
| 8 |
|
| 9 |
class MultilingualManager:
|
| 10 |
def __init__(self):
|
| 11 |
-
self.
|
| 12 |
-
self.
|
| 13 |
-
|
|
|
|
| 14 |
# Phát hiện thuộc ngôn ngữ dựa trên các mẫu ký tự và từ phổ biến
|
| 15 |
self.language_patterns = {
|
| 16 |
'vi': {
|
|
@@ -39,45 +37,31 @@ class MultilingualManager:
|
|
| 39 |
},
|
| 40 |
'ko': {
|
| 41 |
'chars': set('가-힣'),
|
| 42 |
-
'common_words': ['이', '그', '에', '를', '
|
| 43 |
},
|
| 44 |
'zh': {
|
| 45 |
'chars': set('一-鿌'),
|
| 46 |
'common_words': ['的', '是', '在', '有', '和', '了', '人', '我', '他', '这']
|
| 47 |
}
|
| 48 |
}
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 49 |
|
| 50 |
-
|
| 51 |
-
|
| 52 |
-
|
| 53 |
-
|
| 54 |
-
|
| 55 |
-
|
| 56 |
-
|
| 57 |
-
settings.FALLBACK_EMBEDDING_MODEL,
|
| 58 |
-
'all-MiniLM-L6-v2', # Model mặc định
|
| 59 |
-
'paraphrase-MiniLM-L6-v2' # Model fallback cuối cùng
|
| 60 |
-
]
|
| 61 |
-
|
| 62 |
-
for model_name in model_attempts:
|
| 63 |
-
try:
|
| 64 |
-
logger.info(f"🔄 Đang thử tải mô hình embedding: {model_name}")
|
| 65 |
-
self.embedding_model = SentenceTransformer(model_name)
|
| 66 |
-
logger.info(f"✅ Đã tải thành công mô hình: {model_name}")
|
| 67 |
-
break
|
| 68 |
-
except Exception as e:
|
| 69 |
-
logger.warning(f"❌ Không thể tải {model_name}: {e}")
|
| 70 |
-
continue
|
| 71 |
-
|
| 72 |
-
if self.embedding_model is None:
|
| 73 |
-
logger.error("❌ Không thể tải bất kỳ mô hình embedding nào!")
|
| 74 |
-
# Tạo một model đơn giản để tránh crash
|
| 75 |
-
try:
|
| 76 |
-
self.embedding_model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2', device='cpu')
|
| 77 |
-
except:
|
| 78 |
-
# Fallback cứng
|
| 79 |
-
from sentence_transformers import SentenceTransformer as ST
|
| 80 |
-
self.embedding_model = ST('sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2')
|
| 81 |
|
| 82 |
def detect_language(self, text: str) -> str:
|
| 83 |
"""Phát hiện ngôn ngữ với độ chính xác cao"""
|
|
@@ -118,29 +102,45 @@ class MultilingualManager:
|
|
| 118 |
return 'en' # Default to English for other cases
|
| 119 |
|
| 120 |
return detected_lang
|
| 121 |
-
|
| 122 |
def get_embedding_model(self, language: str = None) -> Optional[SentenceTransformer]:
|
| 123 |
-
"""Lấy mô hình embedding
|
| 124 |
-
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 125 |
|
| 126 |
-
def
|
| 127 |
-
"""Lấy tên mô hình LLM dựa trên ngôn ngữ"""
|
| 128 |
lang = language if language in settings.SUPPORTED_LANGUAGES else self.current_language
|
| 129 |
|
| 130 |
-
# Groq models - sử dụng model chung
|
| 131 |
if lang == 'vi':
|
| 132 |
-
return
|
| 133 |
else:
|
| 134 |
-
return
|
| 135 |
|
| 136 |
def get_language_info(self, language: str = None) -> Dict:
|
| 137 |
-
"""Lấy thông tin ngôn ngữ"""
|
| 138 |
lang = language if language in settings.SUPPORTED_LANGUAGES else self.current_language
|
| 139 |
|
| 140 |
-
|
| 141 |
-
'
|
| 142 |
-
|
| 143 |
-
|
| 144 |
-
|
| 145 |
-
|
| 146 |
-
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 2 |
from typing import Dict, Tuple, Optional
|
| 3 |
from sentence_transformers import SentenceTransformer
|
| 4 |
from config.settings import settings
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 5 |
|
| 6 |
class MultilingualManager:
|
| 7 |
def __init__(self):
|
| 8 |
+
self.vietnamese_model = None
|
| 9 |
+
self.multilingual_model = None
|
| 10 |
+
self.current_language = 'vi'
|
| 11 |
+
|
| 12 |
# Phát hiện thuộc ngôn ngữ dựa trên các mẫu ký tự và từ phổ biến
|
| 13 |
self.language_patterns = {
|
| 14 |
'vi': {
|
|
|
|
| 37 |
},
|
| 38 |
'ko': {
|
| 39 |
'chars': set('가-힣'),
|
| 40 |
+
'common_words': ['이', '그', '에', '를', '의', '에', '에서', '으로', '하다', '이다']
|
| 41 |
},
|
| 42 |
'zh': {
|
| 43 |
'chars': set('一-鿌'),
|
| 44 |
'common_words': ['的', '是', '在', '有', '和', '了', '人', '我', '他', '这']
|
| 45 |
}
|
| 46 |
}
|
| 47 |
+
self._initialize_models()
|
| 48 |
+
def _initialize_models(self):
|
| 49 |
+
"""Khởi tạo các mô hình đa ngôn ngữ"""
|
| 50 |
+
try:
|
| 51 |
+
print("🔄 Đang tải mô hình embedding tiếng Việt...")
|
| 52 |
+
self.vietnamese_model = SentenceTransformer(settings.VIETNAMESE_EMBEDDING_MODEL)
|
| 53 |
+
print("✅ Đã tải mô hình embedding tiếng Việt")
|
| 54 |
+
except Exception as e:
|
| 55 |
+
print(f"❌ Lỗi tải mô hình embedding tiếng Việt: {e}")
|
| 56 |
+
self.vietnamese_model = None
|
| 57 |
|
| 58 |
+
try:
|
| 59 |
+
print("🔄 Đang tải mô hình embedding đa ngôn ngữ...")
|
| 60 |
+
self.multilingual_model = SentenceTransformer(settings.MULTILINGUAL_EMBEDDING_MODEL,trust_remote_code=True )
|
| 61 |
+
print("✅ Đã tải mô hình embedding đa ngôn ngữ")
|
| 62 |
+
except Exception as e:
|
| 63 |
+
print(f"❌ Lỗi tải mô hình embedding đa ngôn ngữ: {e}")
|
| 64 |
+
self.multilingual_model = None
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 65 |
|
| 66 |
def detect_language(self, text: str) -> str:
|
| 67 |
"""Phát hiện ngôn ngữ với độ chính xác cao"""
|
|
|
|
| 102 |
return 'en' # Default to English for other cases
|
| 103 |
|
| 104 |
return detected_lang
|
|
|
|
| 105 |
def get_embedding_model(self, language: str = None) -> Optional[SentenceTransformer]:
|
| 106 |
+
"""Lấy mô hình embedding dựa trên ngôn ngữ đã phát hiện"""
|
| 107 |
+
lang = language if language in settings.SUPPORTED_LANGUAGES else self.current_language
|
| 108 |
+
|
| 109 |
+
if lang == 'vi':
|
| 110 |
+
return self.vietnamese_model
|
| 111 |
+
else:
|
| 112 |
+
return self.multilingual_model
|
| 113 |
|
| 114 |
+
def get_llm_model_name(self, language: str = None) -> str:
|
| 115 |
+
"""Lấy tên mô hình LLM dựa trên ngôn ngữ đã phát hiện"""
|
| 116 |
lang = language if language in settings.SUPPORTED_LANGUAGES else self.current_language
|
| 117 |
|
|
|
|
| 118 |
if lang == 'vi':
|
| 119 |
+
return settings.VIETNAMESE_LLM_MODEL
|
| 120 |
else:
|
| 121 |
+
return settings.MULTILINGUAL_LLM_MODEL
|
| 122 |
|
| 123 |
def get_language_info(self, language: str = None) -> Dict:
|
| 124 |
+
"""Lấy thông tin ngôn ngữ bao gồm mã và tên đầy đủ"""
|
| 125 |
lang = language if language in settings.SUPPORTED_LANGUAGES else self.current_language
|
| 126 |
|
| 127 |
+
model_info = {
|
| 128 |
+
'vi': {
|
| 129 |
+
'name': 'Tiếng Việt',
|
| 130 |
+
'embedding_model': settings.VIETNAMESE_EMBEDDING_MODEL,
|
| 131 |
+
'llm_model': settings.VIETNAMESE_LLM_MODEL,
|
| 132 |
+
'status': 'active' if self.vietnamese_model else 'inactive'
|
| 133 |
+
},
|
| 134 |
+
'other': {
|
| 135 |
+
'name': 'Multilingual',
|
| 136 |
+
'embedding_model': settings.MULTILINGUAL_EMBEDDING_MODEL,
|
| 137 |
+
'llm_model': settings.MULTILINGUAL_LLM_MODEL,
|
| 138 |
+
'status': 'active' if self.multilingual_model else 'inactive'
|
| 139 |
+
}
|
| 140 |
+
}
|
| 141 |
+
|
| 142 |
+
if lang == 'vi':
|
| 143 |
+
return model_info['vi']
|
| 144 |
+
else:
|
| 145 |
+
return model_info['other']
|
| 146 |
+
|