Spaces:

minhvtt
/

EBD_Fest

Running

# Cài pandoc (nếu chưa có)
# Windows: choco install pandoc
# Mac: brew install pandoc
# Linux: sudo apt-get install pandoc

# Convert markdown to PDF
pandoc chatbot_guide_template.md -o chatbot_user_guide.pdf --pdf-engine=xelatex

Cách 2: Tự Viết Content

Tạo file Word/Google Docs với nội dung hướng dẫn, sau đó:

File → Export → PDF

Nội dung nên bao gồm:

Giới thiệu hệ thống
Các chức năng chính
Hướng dẫn sử dụng từng tính năng
FAQ (Câu hỏi thường gặp)
Examples

Bước 2: Upload PDF Vào Hệ Thống

# Khởi động server
cd ChatbotRAG
python main.py

Trong terminal khác:

# Upload PDF
curl -X POST "http://localhost:8000/upload-pdf" \
  -F "file=@chatbot_user_guide.pdf" \
  -F "title=Hướng dẫn sử dụng ChatbotRAG" \
  -F "description=Tài liệu hướng dẫn đầy đủ" \
  -F "category=user_guide"

Hoặc dùng Python:

import requests

with open('chatbot_user_guide.pdf', 'rb') as f:
    response = requests.post(
        'http://localhost:8000/upload-pdf',
        files={'file': f},
        data={
            'title': 'Hướng dẫn sử dụng ChatbotRAG',
            'category': 'user_guide'
        }
    )

print(response.json())
# Output: {"success": true, "document_id": "pdf_...", "chunks_indexed": 45}

Bước 3: Verify Upload

# Xem danh sách PDFs
curl http://localhost:8000/documents/pdf

Bước 4: Chat!

import requests

response = requests.post('http://localhost:8000/chat', json={
    'message': 'Làm sao để upload PDF vào ChatbotRAG?',
    'use_rag': True,
    'use_advanced_rag': True,
    'top_k': 5,
    'hf_token': 'your_huggingface_token'  # Get from https://huggingface.co/settings/tokens
})

result = response.json()
print("Answer:", result['response'])
print("\nSources:")
for ctx in result['context_used']:
    print(f"- Page {ctx['metadata']['page']}: Confidence {ctx['confidence']:.2%}")

Test Script Mẫu

File test_pdf_chatbot.py:

"""
Test PDF-based chatbot
"""
import requests
import time

BASE_URL = "http://localhost:8000"
HF_TOKEN = "your_huggingface_token"  # Replace with your token

def upload_pdf():
    """Upload PDF guide"""
    print("=== Uploading PDF ===")

    with open('chatbot_user_guide.pdf', 'rb') as f:
        response = requests.post(
            f'{BASE_URL}/upload-pdf',
            files={'file': f},
            data={
                'title': 'ChatbotRAG User Guide',
                'category': 'user_guide'
            }
        )

    result = response.json()
    print(f"✓ Uploaded: {result['chunks_indexed']} chunks")
    return result['document_id']

def chat(question):
    """Ask chatbot"""
    print(f"\n=== Question: {question} ===")

    response = requests.post(f'{BASE_URL}/chat', json={
        'message': question,
        'use_rag': True,
        'use_advanced_rag': True,
        'top_k': 5,
        'hf_token': HF_TOKEN
    })

    result = response.json()
    print(f"Answer: {result['response']}\n")

    print(f"Retrieved {len(result['context_used'])} documents:")
    for i, ctx in enumerate(result['context_used'], 1):
        print(f"{i}. Page {ctx['metadata'].get('page')}, Confidence: {ctx['confidence']:.2%}")

def main():
    # 1. Upload PDF
    doc_id = upload_pdf()

    # Wait for indexing to complete
    time.sleep(2)

    # 2. Test questions
    questions = [
        "Làm sao để upload PDF vào hệ thống?",
        "Chatbot có support tiếng Việt không?",
        "Tối đa bao nhiêu texts có thể index cùng lúc?",
        "Advanced RAG có những tính năng gì?"
    ]

    for q in questions:
        chat(q)
        time.sleep(1)

if __name__ == "__main__":
    main()

Chạy:

python test_pdf_chatbot.py

Upload Nhiều PDFs Cùng Lúc

Nếu bạn có nhiều PDFs (FAQ, User Guide, Policies, etc.):

# Đặt tất cả PDFs vào thư mục
mkdir docs
# Copy PDFs vào docs/

# Batch index
python batch_index_pdfs.py ./docs --category=user_guide

Script sẽ tự động index tất cả PDFs và skip những file đã có.

Câu Hỏi Test Mẫu

Sau khi upload PDF hướng dẫn, test với các câu hỏi:

Về tính năng:

"ChatbotRAG có những tính năng gì?"
"Làm sao để index dữ liệu?"
"Advanced RAG là gì?"

Hướng dẫn sử dụng:

"Làm sao để upload PDF?"
"Cách chat với chatbot như thế nào?"
"Làm sao để xem lịch sử chat?"

FAQ:

"Chatbot không tìm thấy thông tin phải làm sao?"
"Tối đa bao nhiêu images có thể upload?"
"Token limit là bao nhiêu?"

Technical:

"Score threshold là gì?"
"Top_k trong chat request có ý nghĩa gì?"
"Làm sao để cải thiện độ chính xác?"

Tips Để Chatbot Trả Lời Tốt

1. PDF Content Quality

Viết rõ ràng, có cấu trúc
Mỗi section tập trung 1 topic
Có examples cụ thể
FAQ với câu hỏi thực tế

2. Chat Settings

{
    'use_advanced_rag': True,      # Luôn bật
    'use_reranking': True,          # Rerank cho accuracy
    'use_compression': True,        # Nén context
    'score_threshold': 0.5,         # 0.4-0.6 là tốt
    'top_k': 5,                     # 3-7 tùy use case
    'temperature': 0.3              # Thấp cho factual answers
}

3. Query Tips

Hỏi câu rõ ràng, cụ thể
Tránh câu hỏi quá chung chung
Nếu không tìm thấy, rephrase câu hỏi

Monitoring

Check Index Status

curl http://localhost:8000/stats

View PDFs

curl http://localhost:8000/documents/pdf

Check Chat History

curl "http://localhost:8000/history?limit=10"

Kết Luận

Bây giờ bạn có thể:

✓ Tạo PDF hướng dẫn với nội dung của bạn ✓ Upload PDF vào hệ thống trong vài giây ✓ Chatbot tự động trả lời dựa trên PDF content ✓ Không cần train, không cần code phức tạp ✓ Update content? Chỉ cần upload PDF mới!

Next Steps:

Tạo PDF hướng dẫn của bạn (hoặc customize template)
Upload vào hệ thống
Test với câu hỏi thực tế
Fine-tune settings nếu cần
Add thêm PDFs (FAQ, policies, etc.)

Files Quan Trọng

pdf_parser.py - PDF parsing engine
batch_index_pdfs.py - Batch indexing script
chatbot_guide_template.md - Template PDF content
PDF_RAG_GUIDE.md - Chi tiết về PDF RAG
ADVANCED_RAG_GUIDE.md - Advanced RAG features

Chúc bạn thành công! 🚀