Spaces:
Running
Running
File size: 2,727 Bytes
b5961aa 29b313e b5961aa 445252b b5961aa 445252b b5961aa 445252b b5961aa 445252b b5961aa 445252b b5961aa 29b313e b5961aa |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 |
from chatbot.agents.states.state import SwapState
from chatbot.agents.tools.food_retriever import food_retriever
from chatbot.agents.nodes.app_functions.generate_candidates import generate_numerical_constraints
import logging
# --- Cấu hình logging ---
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)
def find_replacement_candidates(state: SwapState):
logger.info("---NODE: FIND REPLACEMENTS (SELF QUERY)---")
food_old = state.get("food_old")
profile = state.get("user_profile", {})
if not food_old:
logger.warning("⚠️ Không tìm thấy thông tin món cũ (food_old).")
return {"candidates": []}
diet_mode = profile.get('diet', '') # VD: Chế độ HighProtein
restrictions = profile.get('limitFood', '') # VD: Dị ứng sữa, Thuần chay
health_status = profile.get('healthStatus', '') # VD: Suy thận
constraint_prompt = ""
if restrictions not in ["Không có"]:
constraint_prompt += f"Yêu cầu bắt buộc: {restrictions}. "
if health_status not in ["Khỏe mạnh", "Không có", "Bình thường", None]:
constraint_prompt += f"Phù hợp người bệnh: {health_status}. "
if diet_mode not in ["Bình thường"]:
constraint_prompt += f"Chế độ: {diet_mode}."
# 1. Trích xuất ngữ cảnh từ món cũ
role = food_old.get("role", "main") # VD: main, side, carb
vibe = food_old.get("retrieval_vibe", "Món ăn kèm cơ bản") # VD: món nhẹ nhàng, món giàu đạm
meal_type = food_old.get("assigned_meal", "trưa") # VD: trưa
old_name = food_old.get("name", "")
numerical_query = generate_numerical_constraints(profile, meal_type)
# 2. Xây dựng Query tự nhiên để SelfQueryRetriever hiểu
query = (
f"Tìm các món ăn đóng vai trò '{role}' phù hợp cho bữa '{meal_type}'. Phong cách: '{vibe}'. "
f"Khác với món '{old_name}'. "
f"{constraint_prompt}"
)
if numerical_query:
query += f"Yêu cầu: {numerical_query}"
logger.info(f"🔎 Query: {query}")
# 3. Gọi Retriever
try:
docs = food_retriever.invoke(query)
except Exception as e:
logger.info(f"⚠️ Lỗi Retriever: {e}")
return {"candidates": []}
# 4. Lọc sơ bộ (Python Filter)
candidates = []
for doc in docs:
item = doc.metadata.copy()
if item.get("name") == old_name: continue
item["target_role"] = role
item["target_meal"] = meal_type
candidates.append(item)
logger.info(f"📚 Tìm thấy {len(candidates)} ứng viên tiềm năng.")
return {"candidates": candidates} |