s4

.vscode/launch.json

@@ -2,10 +2,10 @@
   "version": "0.2.0",
   "configurations": [
     {
-      "name": "Debug ingest_semantic (as module)",
+      "name": "Debug rag_pipeline (as module)",
       "type": "python",
       "request": "launch",
-      "module": "src.ingest.ingest_semantic",    // chạy theo module
+      "module": "src.chatbot.rag_pipeline",    // chạy theo module
       "cwd": "${workspaceFolder}",                // thư mục gốc project
       "envFile": "${workspaceFolder}/.env",       // load biến môi trường
       "env": { "PYTHONPATH": "${workspaceFolder}" }, // đảm bảo 'src' là package gốc

src/chatbot/rag_pipeline.py

@@ -22,7 +22,13 @@ class RAGPipeline:
         self.llm = LLMClient() 
 
     def run(self, user_query: str) -> str:
-        docs = self.retriever.retrieve(user_query)
+        docs = self.retriever.search(user_query)
-        prompt = self.prompt_builder.build(user_query, docs)
+        prompt = self.prompt_builder.build_prompt(user_query, docs)
         answer = self.llm.generate(prompt)
         return answer
+if __name__ == "__main__":
+    pipeline = RAGPipeline()
+    query = "Bạn biết Mahola là ai không?"
+    response = pipeline.run(query)
+    print("Câu hỏi:", query)
+    print("Trả lời:", response)

src/chatbot/retriever.py

@@ -1,3 +1,7 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""
+Retriever: Tìm kiếm các đoạn văn bản liên quan trong Qdrant.
+"""
 
 from typing import List, Dict, Any
 from sentence_transformers import SentenceTransformer

src/core/config.py

@@ -46,6 +46,8 @@ load_dotenv()
 # ==== Đường dẫn dữ liệu ====
 # Thư mục chứa các file .txt nguồn
 DATA_RAW = Path(os.getenv("DATA_RAW", "./data/data_raw10k")).resolve()
+GEMINI_API_KEY = os.getenv("GEMINI_API_KEY", "")
+GEMINI_MODEL = os.getenv("GEMINI_MODEL", "models/gemini-2.0-flash-001")
 
 # ==== Embedding model (SentenceTransformers) ====
 EMBED_MODEL = os.getenv("EMBED_MODEL", "Alibaba-NLP/gte-multilingual-base")