File size: 18,177 Bytes
b5961aa
 
 
29b313e
 
445252b
29b313e
 
b5961aa
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
29b313e
 
 
 
 
 
 
b5961aa
29b313e
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
b5961aa
 
 
 
 
445252b
b5961aa
29b313e
b5961aa
445252b
b5961aa
 
 
29b313e
 
 
b5961aa
 
 
29b313e
 
 
b5961aa
29b313e
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
445252b
29b313e
445252b
 
29b313e
 
 
 
 
b5961aa
29b313e
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
b5961aa
29b313e
b5961aa
 
29b313e
 
b5961aa
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
29b313e
 
 
 
 
 
b5961aa
 
 
 
 
29b313e
 
 
 
b5961aa
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
29b313e
 
 
 
 
b5961aa
 
 
 
29b313e
 
 
 
 
 
 
b5961aa
 
 
29b313e
b5961aa
29b313e
b5961aa
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
29b313e
b5961aa
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
445252b
b5961aa
 
 
29b313e
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
255
256
257
258
259
260
261
262
263
264
265
266
267
268
269
270
271
272
273
274
275
276
277
278
279
280
281
282
283
284
285
286
287
288
289
290
291
292
293
294
295
296
297
298
299
300
301
302
303
304
305
306
307
308
309
310
311
312
313
314
315
316
317
318
319
320
321
322
323
324
325
326
327
328
329
330
331
332
333
334
335
336
337
338
339
340
341
342
343
344
345
346
347
348
349
350
351
352
353
354
355
356
357
358
359
360
361
362
363
364
365
366
367
368
369
370
371
372
373
374
375
376
377
378
379
380
381
382
383
384
385
386
387
388
389
390
391
392
393
394
395
396
397
398
399
400
401
402
403
404
405
406
407
408
409
410
411
412
413
414
415
416
417
418
419
420
421
422
423
424
425
426
427
428
import random
import logging
from chatbot.agents.states.state import AgentState
from chatbot.agents.tools.food_retriever import food_retriever_50, docsearch
from chatbot.knowledge.vibe import vibes_cooking, vibes_flavor, vibes_healthy, vibes_soup_veg, vibes_style
import time

STAPLE_IDS = ["112", "1852", "2236", "2386", "2388"]

# --- Cấu hình logging ---
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)

def generate_food_candidates(state: AgentState):
    logger.info("---NODE: RETRIEVAL CANDIDATES (ADVANCED PROFILE)---")
    meals = state.get("meals_to_generate", [])
    profile = state["user_profile"]

    candidates = []
    
    # 1. NẠP KHO DỰ PHÒNG TỪ ELASTICSEARCH (BY ID)
    try:
        staples_data = fetch_staples_by_ids(docsearch, STAPLE_IDS)
        
        if not staples_data: 
            staples_data = []

        for staple in staples_data:
            name_lower = staple.get("name", "").lower() 
            
            target_meals = []
            if any(x in name_lower for x in ["cơm", "canh", "rau", "kho", "đậu"]):
                target_meals = ["trưa", "tối"]
            elif any(x in name_lower for x in ["bánh mì", "xôi", "trứng", "bún", "phở"]):
                target_meals = ["sáng"]
            else:
                target_meals = ["sáng", "trưa", "tối"]

            for meal in target_meals:
                if meal in meals:
                    s_copy = staple.copy()
                    s_copy["meal_type_tag"] = meal
                    s_copy["retrieval_vibe"] = "Món ăn kèm cơ bản"
                    candidates.append(s_copy)
                    
    except Exception as e:
        logger.warning(f"⚠️ Lỗi khi nạp Staples (Kho dự phòng): {e}")

    # 2. XỬ LÝ DỮ LIỆU PROFILE NGƯỜI DÙNG
    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}."

    prompt_templates = {
        "sáng": f"Món ăn sáng, điểm tâm. Ưu tiên món nước hoặc món khô dễ tiêu hóa. {constraint_prompt}",
        "trưa": f"Món ăn chính cho bữa trưa. {constraint_prompt}",
        "tối":  f"Món ăn tối, nhẹ bụng. {constraint_prompt}",
    }

    for meal_type in meals:
        try:
            logger.info(meal_type)
            base_prompt = prompt_templates.get(meal_type, f"Món ăn {meal_type}. {constraint_prompt}")
            
            try:
                vibe = get_random_vibe(meal_type)
                numerical_query = generate_numerical_constraints(profile, meal_type)
            except Exception as sub_e:
                logger.error(f"Lỗi logic phụ (vibe/numerical) cho bữa {meal_type}: {sub_e}")
                vibe = "Hài hòa"
                numerical_query = ""

            final_query = f"{base_prompt} Phong cách: {vibe}.{' Ràng buộc: ' + numerical_query if numerical_query else ''}"
            logger.info(f"🔎 Query ({meal_type}): {final_query}")

            time_start = time.time()
            docs = food_retriever_50.invoke(final_query)
            time_end = time.time()
            logger.info(f"Thời gian thực thi: {round(time_end - time_start, 2)}s")
            if not docs:
                logger.warning(f"⚠️ Retriever trả về rỗng cho bữa: {meal_type}")
                continue

            ranked_items = rank_candidates(docs, profile, meal_type)
            
            if ranked_items:
                top_n_count = min(len(ranked_items), 30)
                top_candidates = ranked_items[:top_n_count]
                random.shuffle(top_candidates)
                
                k = min(20, top_n_count) if len(meals) == 1 else min(10, top_n_count)
                selected_docs = top_candidates[:k]

                for item in selected_docs:
                    candidate = item.copy()
                    candidate["meal_type_tag"] = meal_type
                    candidate["retrieval_vibe"] = vibe
                    candidates.append(candidate)
        
        except Exception as e:
            logger.error(f"🔥 LỖI NGHIÊM TRỌNG khi retrieve bữa {meal_type}: {e}")
            continue

    unique_candidates = {v.get('name', 'Unknown'): v for v in candidates}.values()
    final_pool = list(unique_candidates)
    logger.info(f"📚 Candidate Pool Size: {len(final_pool)} món")
    if len(final_pool) == 0:
        logger.critical("❌ KHÔNG TÌM THẤY MÓN NÀO! Check lại DB connection.")
    return {"candidate_pool": final_pool, "meals_to_generate": meals}

def generate_numerical_constraints(user_profile, meal_type):
    """
    Tạo chuỗi ràng buộc số liệu dinh dưỡng dựa trên cấu hình người dùng.
    """
    ratios = {"sáng": 0.25, "trưa": 0.40, "tối": 0.35}
    meal_ratio = ratios.get(meal_type, 0.3)

    critical_nutrients = {
        "Protein": ("protein", "protein", "g", "range"),
        "Saturated fat": ("saturatedfat", "saturatedfat", "g", "max"),
        "Natri": ("natri", "natri", "mg", "max"),
        "Kali": ("kali", "kali", "mg", "range"),
        "Phốt pho": ("photpho", "photpho", "mg", "max"),
        "Sugars": ("sugar", "sugar", "g", "max"),
        "Carbohydrate": ("carbohydrate", "carbs", "g", "range"),
    }

    constraints = []

    check_list = set(user_profile.get('Kiêng', []) + user_profile.get('Hạn chế', []))
    
    if "thận" in user_profile.get('healthStatus', '').lower():
        check_list.update(["Protein", "Natri", "Kali", "Phốt pho"])
    
    for item_name in check_list:
        if item_name not in critical_nutrients: continue

        config = critical_nutrients.get(item_name)
        profile_key, db_key, unit, logic = config
        daily_val = float(user_profile.get(profile_key, 0))
        meal_target = daily_val * meal_ratio

        if logic == 'max':
            # Nới lỏng một chút ở bước tìm kiếm (120-130% target) để không bị lọc hết
            threshold = round(meal_target * 1.3, 2)
            constraints.append(f"{db_key} < {threshold}{unit}")

        elif logic == 'range':
            # Range rộng (50% - 150%) để bắt được nhiều món
            min_val = round(meal_target * 0.5, 2)
            max_val = round(meal_target * 1.5, 2)
            constraints.append(f"{db_key} > {min_val}{unit} - {db_key} < {max_val}{unit}")

    if not constraints: return ""
    return ", ".join(constraints)

def rank_candidates(candidates, user_profile, meal_type):
    """
    Chấm điểm (Scoring) các món ăn dựa trên cấu hình dinh dưỡng chi tiết.
    """
    print("---NODE: RANKING CANDIDATES (ADVANCED SCORING)---")

    ratios = {"sáng": 0.25, "trưa": 0.40, "tối": 0.35}
    meal_ratio = ratios.get(meal_type, 0.3)

    nutrient_config = {
        # --- Nhóm Đa lượng (Macro) ---
        "Protein": ("protein", "protein", "g", "range"),
        "Total Fat": ("totalfat", "totalfat", "g", "max"),
        "Carbohydrate": ("carbohydrate", "carbs", "g", "range"),
        "Saturated fat": ("saturatedfat", "saturatedfat", "g", "max"),
        "Monounsaturated fat": ("monounsaturatedfat", "monounsaturatedfat", "g", "max"),
        "Trans fat": ("transfat", "transfat", "g", "max"),
        "Sugars": ("sugar", "sugar", "g", "max"),
        "Chất xơ": ("fiber", "fiber", "g", "min"),

        # --- Nhóm Vi chất (Micro) ---
        "Vitamin A": ("vitamina", "vitamina", "mg", "min"),
        "Vitamin C": ("vitaminc", "vitaminc", "mg", "min"),
        "Vitamin D": ("vitamind", "vitamind", "mg", "min"),
        "Vitamin E": ("vitamine", "vitamine", "mg", "min"),
        "Vitamin K": ("vitamink", "vitamink", "mg", "min"),
        "Vitamin B6": ("vitaminb6", "vitaminb6", "mg", "min"),
        "Vitamin B12": ("vitaminb12", "vitaminb12", "mg", "min"),

        # --- Khoáng chất ---
        "Canxi": ("canxi", "canxi", "mg", "min"),
        "Sắt": ("fe", "fe", "mg", "min"),
        "Magie": ("magie", "magie", "mg", "min"),
        "Kẽm": ("zn", "zn", "mg", "min"),
        "Kali": ("kali", "kali", "mg", "range"),
        "Natri": ("natri", "natri", "mg", "max"),
        "Phốt pho": ("photpho", "photpho", "mg", "max"),

        # --- Khác ---
        "Cholesterol": ("cholesterol", "cholesterol", "mg", "max"),
        "Choline": ("choline", "choline", "mg", "min"),
        "Caffeine": ("caffeine", "caffeine", "mg", "max"),
        "Alcohol": ("alcohol", "alcohol", "g", "max"),
    }

    scored_list = []

    for doc in candidates:
        item = doc.metadata
        score = 0
        reasons = [] # Lưu lý do để debug hoặc giải thích cho user

        # --- 1. CHẤM ĐIỂM NHÓM "BỔ SUNG" (BOOST) ---
        # Logic: Càng nhiều càng tốt
        for nutrient in user_profile.get('Bổ sung', []):
            config = nutrient_config.get(nutrient)
            if not config: continue

            p_key, db_key, unit, logic = config

            # Lấy giá trị thực tế trong món ăn và mục tiêu
            val = float(item.get(db_key, 0))
            daily_target = float(user_profile.get(p_key, 0))
            meal_target = daily_target * meal_ratio

            if meal_target == 0: continue

            # Chấm điểm
            # Nếu đạt > 50% target bữa -> +10 điểm
            if val >= meal_target * 0.5:
                score += 10
                reasons.append(f"Giàu {nutrient}")
            # Nếu đạt > 80% target -> +15 điểm (thưởng thêm)
            if val >= meal_target * 0.8:
                score += 5

        # --- 2. CHẤM ĐIỂM NHÓM "HẠN CHẾ" & "KIÊNG" (PENALTY/REWARD) ---
        # Gộp chung: Càng thấp càng tốt
        check_list = set(user_profile.get('Hạn chế', []) + user_profile.get('Kiêng', []))

        for nutrient in check_list:
            config = nutrient_config.get(nutrient)
            if not config: continue

            p_key, db_key, unit, logic = config
            val = float(item.get(db_key, 0))
            daily_target = float(user_profile.get(p_key, 0))
            meal_target = daily_target * meal_ratio

            if meal_target == 0: continue

            if logic == 'max':
                # Nếu thấp hơn target -> +10 điểm (Tốt)
                if val <= meal_target:
                    score += 10
                # Nếu thấp hơn hẳn (chỉ bằng 50% target) -> +15 điểm (Rất an toàn)
                if val <= meal_target * 0.5:
                    score += 5
                # Nếu vượt quá target -> -10 điểm (Phạt)
                if val > meal_target:
                    score -= 10

            elif logic == 'range':
                # Logic cho Kali/Protein: Tốt nhất là nằm trong khoảng, không thấp quá, không cao quá
                min_safe = meal_target * 0.5
                max_safe = meal_target * 1.5

                if min_safe <= val <= max_safe:
                    score += 10 # Nằm trong vùng an toàn
                elif val > max_safe:
                    score -= 10 # Cao quá (nguy hiểm cho thận)
                # Thấp quá thì không trừ điểm nặng, chỉ không được cộng

        # --- 3. ĐIỂM THƯỞNG CHO SỰ PHÙ HỢP CƠ BẢN (BASE HEALTH) ---
        if float(item.get('sugar', 0)) < 5: score += 2
        if float(item.get('saturated_fat', 0)) < 3: score += 2
        if float(item.get('fiber', 0)) > 3: score += 3

        # Lưu kết quả
        item_copy = item.copy()
        item_copy["health_score"] = score
        item_copy["score_reason"] = ", ".join(reasons[:3]) # Chỉ lấy 3 lý do chính
        scored_list.append(item_copy)

    # 4. SẮP XẾP & TRẢ VỀ
    scored_list.sort(key=lambda x: x["health_score"], reverse=True)

    # # Debug: In Top 3
    # logger.info("Top 3 Món Tốt Nhất (Sau khi chấm điểm):")
    # for i, m in enumerate(scored_list[:3]):
    #     logger.info(f"   {i+1}. {m['name']} (Score: {m['health_score']}) | {m.get('score_reason')}")

    return scored_list

def get_random_vibe(meal_type):
    """
    Chọn vibe thông minh với xác suất cao ra món Thanh đạm/Canh cho bữa Trưa/Tối
    """

    # --- BỮA SÁNG ---
    if meal_type == "sáng":
        pool = [
            "khởi đầu ngày mới năng lượng",
            "món nước nóng hổi",
            "chế biến nhanh gọn lẹ",
            "điểm tâm nhẹ nhàng",
            "hương vị thanh tao"
        ] + vibes_flavor
        return random.choice(pool)

    # --- BỮA TRƯA / TỐI ---
    else:
        roll = random.random()

        if roll < 0.3:
            # 30%: Query tập trung vào Món Mặn Đậm Đà (Thịt/Cá kho, chiên...)
            # "Kho tộ đậm đà mang hương vị đồng quê"
            v_main = random.choice(vibes_cooking)
            v_style = random.choice(vibes_style)
            return f"{v_main} mang {v_style}"

        elif roll < 0.6:
            # 30%: Query tập trung hoàn toàn vào Món Thanh Đạm/Canh
            # "Canh hầm thanh mát bổ dưỡng mang hương vị thanh đạm nhẹ nhàng"
            v_soup = random.choice(vibes_soup_veg)
            v_flavor = random.choice(vibes_healthy + vibes_flavor)
            return f"{v_soup} mang {v_flavor}"

        else:
            # 40%: Query HỖN HỢP (Kỹ thuật "Combo Keyword")
            # "Kho tộ đậm đà kết hợp với canh rau thanh mát"
            v_main = random.choice(vibes_cooking)
            v_soup = random.choice(vibes_soup_veg)
            return f"{v_main} kết hợp với {v_soup}"
        
def fetch_staples_by_ids(vectorstore, doc_ids):
    """
    Lấy document từ ES theo ID và map về đúng định dạng candidate_pool.
    """
    if not doc_ids:
        return []

    try:
        client = vectorstore.client

        # 1. Gọi API mget để lấy dữ liệu thô cực nhanh
        response = client.mget(index="food_v2_vdb", body={"ids": doc_ids})

        fetched_items = []

        for doc in response['docs']:
            if doc['found']:
                # Dữ liệu gốc trong ES
                src = doc['_source']

                meta = src.get('metadata', src)

                # 2. Mapping chi tiết theo mẫu bạn cung cấp
                item = {
                    # --- ĐỊNH DANH ---
                    'meal_id': meta.get('meal_id', doc['_id']), # Fallback về doc_id nếu ko có meal_id
                    'name': meta.get('name', 'Món không tên'),

                    # --- THÀNH PHẦN ---
                    'ingredients': meta.get('ingredients', []),
                    'ingredients_text': meta.get('ingredients_text', ''),
                    'tags': meta.get('tags', []),

                    # --- CÁCH LÀM ---
                    'preparation_steps': meta.get('preparation_steps', ''),
                    'cooking_steps': meta.get('cooking_steps', ''),

                    # --- DINH DƯỠNG ---
                    'kcal': float(meta.get('kcal', 0.0)),
                    'carbs': float(meta.get('carbs', 0.0)),
                    'protein': float(meta.get('protein', 0.0)),
                    'totalfat': float(meta.get('totalfat', 0.0) or meta.get('lipid', 0.0)), # Handle alias

                    # --- VI CHẤT ---
                    'sugar': float(meta.get('sugar', 0.0)),
                    'fiber': float(meta.get('fiber', 0.0)),
                    'saturatedfat': float(meta.get('saturatedfat', 0.0)),
                    'monounsaturatedfat': float(meta.get('monounsaturatedfat', 0.0)),
                    'polyunsaturatedfat': float(meta.get('polyunsaturatedfat', 0.0)),
                    'transfat': float(meta.get('transfat', 0.0)),
                    'cholesterol': float(meta.get('cholesterol', 0.0)),

                    # Vitamin & Khoáng (Map theo mẫu)
                    'vitamina': float(meta.get('vitamina', 0.0)),
                    'vitamind': float(meta.get('vitamind', 0.0)),
                    'vitaminc': float(meta.get('vitaminc', 0.0)),
                    'vitaminb6': float(meta.get('vitaminb6', 0.0)),
                    'vitaminb12': float(meta.get('vitaminb12', 0.0)),
                    'vitamine': float(meta.get('vitamine', 0.0)),
                    'vitamink': float(meta.get('vitamink', 0.0)),
                    'choline': float(meta.get('choline', 0.0)),
                    'canxi': float(meta.get('canxi', 0.0)),
                    'fe': float(meta.get('fe', 0.0)),
                    'magie': float(meta.get('magie', 0.0)),
                    'photpho': float(meta.get('photpho', 0.0)),
                    'kali': float(meta.get('kali', 0.0)),
                    'natri': float(meta.get('natri', 0.0)),
                    'zn': float(meta.get('zn', 0.0)),
                    'water': float(meta.get('water', 0.0)),
                    'caffeine': float(meta.get('caffeine', 0.0)),
                    'alcohol': float(meta.get('alcohol', 0.0)),

                    # --- AI LOGIC FIELDS ---
                    'health_score': 5,
                    'score_reason': 'Món ăn cơ bản (Staple Food)',
                    'meal_type_tag': '', # Sẽ điền sau
                    'retrieval_vibe': 'Món ăn kèm cơ bản',

                    # Cờ fallback
                    'is_fallback': True
                }

                fetched_items.append(item)

        return fetched_items

    except Exception as e:
        print(f"⚠️ Lỗi fetch staples từ ES: {e}")
        return []