suacode

app.py

@@ -33,13 +33,24 @@ context_memory = []
 #         yield gr.update(value=chat_history)
 
 def generate_response_stream(chat_history, user_input):
+    global context_memory
     try:
-        sql_query = generate_query_with_gemini(user_input, api_key, model, index, documents)
+        # Thêm câu hỏi của người dùng vào context_memory
+        context_memory.append({"role": "user", "content": user_input})
         
-        # Chuyển đổi định dạng tin nhắn thành dictionary với "role" và "content"
+        # Gộp toàn bộ context_memory thành một chuỗi văn bản để truyền vào truy vấn
+        combined_context = "\n".join([f"{msg['role']}: {msg['content']}" for msg in context_memory])
+
+        # Gửi truy vấn bao gồm bối cảnh đến Gemini API
+        sql_query = generate_query_with_gemini(combined_context, api_key, model, index, documents)
+        
+        # Thêm phản hồi của chatbot vào cả chat_history và context_memory
         chat_history.append({"role": "user", "content": user_input})
         chat_history.append({"role": "assistant", "content": sql_query})
         
+        # Lưu phản hồi của chatbot vào context_memory để làm bối cảnh cho tương tác sau
+        context_memory.append({"role": "assistant", "content": sql_query})
+        
         yield gr.update(value=chat_history)
     except Exception as e:
         chat_history.append({"role": "assistant", "content": f"Error: {str(e)}"})