# app.py
import gradio as gr
import call_api

chat = gr.ChatInterface(
    call_api.call_deepseek, #chat
    title="Trợ lý Học Tập AI",
    description="Nhập câu hỏi của bạn về Toán, Lý, Hóa, Văn… và nhận giải đáp chi tiết ngay lập tức!",
    additional_inputs=[
        gr.Textbox("Bạn là một chatbot tiếng Việt thân thiện.", label="System message"),
        gr.Slider(1, 2000, value=500, step=1, label="Max token (Độ dài câu trả lời)"),
        gr.Slider(0.0, 2.0, value=0.7, step=0.2, label="Temperature (Độ sáng tạo): Lập trình/Toán 0.1 | Làm sạch/Phân tích dữ liệu 1.0 | Trò chuyện 1.3 | Dịch thuật 1.3 | Viết sáng tạo/Thơ ca 1.5"),
        gr.Slider(0.0, 1.0, value=0.9, step=0.1, label="Top-p/nucleus sampling (Đạ đa dạng từ ngữ): p thấp→ an toàn, p cao→ sáng tạo."),
        
        # gr.Image(label="Attach an image (optional)"), # báo lỗi
        # gr.File(label="Upload a file (optional)"), # báo lỗi
    ],
    examples=[
        # Mỗi item: [message, system_message, max_tokens, temperature, top_p]
        ["tích phân của x^2 từ 0 đến 2 là gì?, vui lòng lập luận từng bước, trình bày bằng kí tự cơ bản", "bạn là giáo viên toán học", 1000, 0.1, 0.9],

    ],
)

# Chạy app
if __name__ == "__main__":
    chat.launch(show_error=True)







"""

"""
# with gr.Blocks() as demo:  # Bắt đầu Blocks
#     # Thành phần hiển thị lịch sử chat
#     chatbot = gr.Chatbot(type="messages")  # hỗ trợ subset Markdown:contentReference[oaicite:3]{index=3}

#     # Thành phần Markdown để render kết quả đã format (Markdown + LaTeX)
#     markdown = gr.Markdown(
#         latex_delimiters=[{"left": "$$", "right": "$$", "display": True}]
#     )  # cho phép render LaTeX:contentReference[oaicite:4]{index=4}

#     # Các input controls
#     with gr.Row():
#         txt = gr.Textbox(label="Nhập câu hỏi")
#         sys_msg = gr.Textbox(value="Bạn là một chatbot tiếng Việt thân thiện.", label="System message")
#     with gr.Row():
#         max_t = gr.Slider(1, 2048, value=500, step=1, label="Max new tokens")
#         temp = gr.Slider(0.1, 4.0, value=0.7, step=0.1, label="Temperature")
#         top_p = gr.Slider(0.1, 1.0, value=0.95, step=0.05, label="Top-p")

#     # Sự kiện submit
#     txt.submit(
#         call_deepseek_new,
#         inputs=[txt, chatbot],
#         outputs=[chatbot, markdown],
#     )