Spaces:
Running
Running
| import streamlit as st | |
| import requests | |
| import base64 | |
| import os | |
| import re | |
| st.title("AI สนับสนุนความรู้ด้านกฏหมาย PDPA") | |
| # st.markdown(""" | |
| # <h2 style="font-size:50px;">🤖</h2> | |
| # <p> AI อัจฉริยะเพื่อการเรียนรู้พระราชบัญญัติคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล (PDPA) ได้รับการออกแบบมาเพื่อช่วยให้ผู้ใช้งานเข้าถึงข้อมูลสำคัญได้อย่างรวดเร็วและเข้าใจง่าย โดยระบบสามารถค้นหาและวิเคราะห์ความหมายในเชิงบริบทได้อย่างลึกซึ้ง ทำให้สามารถเข้าใจความเชื่อมโยงและความหมายของข้อมูลได้อย่างแม่นยำ รองรับการเรียนรู้เชิงลึกในประเด็นเกี่ยวกับ PDPA และการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคลได้อย่างมีประสิทธิภาพ</p> | |
| # <p><i>Powered by NT Lahnmah</i></p> | |
| # """, unsafe_allow_html=True) | |
| st.write("### 🤖 AI อัจฉริยะเพื่อการเรียนรู้พระราชบัญญัติคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล (PDPA) ได้รับการออกแบบมาเพื่อช่วยให้ผู้ใช้งานเข้าถึงข้อมูลสำคัญได้อย่างรวดเร็วและเข้าใจง่าย โดยระบบสามารถค้นหาและวิเคราะห์ความหมายในเชิงบริบทได้อย่างลึกซึ้ง ทำให้สามารถเข้าใจความเชื่อมโยงและความหมายของข้อมูลได้อย่างแม่นยำ รองรับการเรียนรู้เชิงลึกในประเด็นเกี่ยวกับ PDPA และการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคลได้อย่างมีประสิทธิภาพ [Powered by NT Lahnmah]") | |
| # st.subheader("🏷️ Tags") | |
| # st.markdown(""" | |
| # - LLM RAG eRAG PDPA Machine Learning AI Data Privacy GenAI NT GenAI ntgenai lahnmah NT Thai GPT ntthaigpt medical medtech HealthGPT หลานม่า NT Academy | |
| # """, unsafe_allow_html=True) | |
| system_prompt = "คุณเป็นผู้ช่วยที่มีความรู้ด้านกฎหมาย พระราชบัญญัติคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล (PDPA) และสามารถให้คำตอบที่เกี่ยวข้องเฉพาะตาม context ที่ได้รับ" | |
| def clean_text_for_search(text): | |
| return ' '.join(re.sub(r'P-\d+\s*$', '', text, flags=re.MULTILINE).split()) | |
| def create_highlighted_pdf(pdf_path, search_text, page_number): | |
| try: | |
| search_text = clean_text_for_search(search_text) | |
| doc = fitz.open(pdf_path) | |
| page = doc[int(page_number) - 1] | |
| words = [word for word in search_text.split() if word] | |
| for word in words: | |
| if len(word) > 3: | |
| text_instances = page.search_for(word) | |
| for inst in text_instances: | |
| highlight = page.add_highlight_annot(inst) | |
| highlight.set_colors(stroke=(1, 1, 0)) | |
| highlight.update() | |
| new_doc = fitz.open() | |
| new_doc.insert_pdf(doc, from_page=int(page_number) - 1, to_page=int(page_number) - 1) | |
| pdf_bytes = new_doc.write() | |
| doc.close() | |
| new_doc.close() | |
| return pdf_bytes | |
| except Exception as e: | |
| st.error(f"Error in create_highlighted_pdf: {str(e)}") | |
| return None | |
| def format_file_size(size_in_bytes): | |
| for unit in ['B', 'KB', 'MB', 'GB']: | |
| if size_in_bytes < 1024: | |
| return f"{size_in_bytes:.2f} {unit}" | |
| size_in_bytes /= 1024 | |
| return f"{size_in_bytes:.2f} GB" | |
| def display_search_result(result, index): | |
| with st.expander(f"🔍 Search Result #{index + 1} (Score: {result['score']:.4f})"): | |
| st.markdown("#### 📄 Document Information") | |
| col1, col2 = st.columns(2) | |
| with col1: | |
| st.markdown("**File Details:**") | |
| st.write(f"• File Name: {result['metadata']['file_name']}") | |
| st.write(f"• Page: {result['metadata']['page_label']}") | |
| st.write(f"• Type: {result['metadata']['file_type']}") | |
| st.write(f"• Size: {format_file_size(result['metadata']['file_size'])}") | |
| with col2: | |
| st.markdown("**Dates:**") | |
| st.write(f"• Created: {result['metadata']['creation_date']}") | |
| st.write(f"• Modified: {result['metadata']['last_modified_date']}") | |
| st.markdown("#### 📝 Content") | |
| #st.markdown(f"```\n{result['text']}\n```") | |
| st.markdown(""" | |
| <div style="background-color:#d3f9d8; padding: 10px;"> | |
| <h4>📝 Content</h4> | |
| <pre>{}</pre> | |
| </div> | |
| """.format(result['text']), unsafe_allow_html=True) | |
| try: | |
| pdf_path = result['file_path'] | |
| if os.path.exists(pdf_path): | |
| st.markdown("#### 📄 PDF Preview (with highlighted text)") | |
| highlighted_pdf = create_highlighted_pdf( | |
| pdf_path, | |
| result['text'], | |
| result['metadata']['page_label'] | |
| ) | |
| if highlighted_pdf: | |
| base64_pdf = base64.b64encode(highlighted_pdf).decode('utf-8') | |
| pdf_display = f''' | |
| <iframe | |
| src="data:application/pdf;base64,{base64_pdf}" | |
| width="100%" | |
| height="800px" | |
| type="application/pdf" | |
| style="border: 1px solid #ccc; border-radius: 5px;" | |
| ></iframe> | |
| ''' | |
| st.markdown(pdf_display, unsafe_allow_html=True) | |
| else: | |
| st.error("Failed to create highlighted PDF") | |
| except Exception as e: | |
| st.error(f"Error displaying PDF: {str(e)}") | |
| st.markdown(""" | |
| <style> | |
| .stTextInput>div>div>input { | |
| background-color: #d3f9d8; /* สีเขียวอ่อน */ | |
| color: black; /* สีข้อความเป็นสีดำ */ | |
| cursor: text; /* เคอร์เซอร์เป็นรูปเส้น */ | |
| caret-color: black; /* เปลี่ยนสีเคอร์เซอร์ให้เป็นสีดำ */ | |
| } | |
| /* ปรับสีเคอร์เซอร์ให้เป็นสีดำเมื่อมีการคลิก (focus) */ | |
| .stTextInput>div>div>input:focus { | |
| border-color: black; /* ขอบสีดำ */ | |
| outline-color: black; /* เส้นขอบสีดำ */ | |
| } | |
| </style> | |
| """, unsafe_allow_html=True) | |
| # ฟอร์มสำหรับกรอกข้อมูล | |
| with st.form(key="input_form"): | |
| user_input = st.text_input("ป้อนคำ ข้อความ หรือประโยคที่ต้องการค้นหา:", value="ข้อมูลส่วนบุคคล คืออะไร มีกี่ประเภท", key="input") | |
| submit_button = st.form_submit_button("Send") | |
| # แสดงผลเมื่อปุ่ม 'Send' ถูกคลิก | |
| if submit_button: | |
| st.write(f"คุณป้อนข้อความ: {user_input}") | |
| if submit_button and user_input: | |
| try: | |
| response = requests.post("http://113.53.253.50:8002/search", json={"query": user_input}) | |
| response.raise_for_status() | |
| data = response.json() | |
| search_results = data["results"] | |
| st.markdown("### 🔎 Search Results") | |
| for idx, result in enumerate(search_results): | |
| display_search_result(result, idx) | |
| except requests.RequestException as e: | |
| st.error(f"Error: {str(e)}") | |
| st.subheader("📄 ไฟล์เอกสารที่ใช้เป็นคลังข้อมูล PDPA") | |
| st.markdown( | |
| """ | |
| - [FAQ-เกี่ยวกับการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล-PDPA.pdf](https://huggingface.co/spaces/amornpan/eRAG-PDPA-v1/blob/main/%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%81%E0%B8%AA%E0%B8%B2%E0%B8%A3_PDPA/1.FAQ-%E0%B9%80%E0%B8%81%E0%B8%B5%E0%B9%88%E0%B8%A2%E0%B8%A7%E0%B8%81%E0%B8%B1%E0%B8%9A%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B8%84%E0%B8%B8%E0%B9%89%E0%B8%A1%E0%B8%84%E0%B8%A3%E0%B8%AD%E0%B8%87%E0%B8%82%E0%B9%89%E0%B8%AD%E0%B8%A1%E0%B8%B9%E0%B8%A5%E0%B8%AA%E0%B9%88%E0%B8%A7%E0%B8%99%E0%B8%9A%E0%B8%B8%E0%B8%84%E0%B8%84%E0%B8%A5-PDPA.pdf) (1.13 MB) | |
| - [1612025563SummaryPDPA_DigitalCouncilofThailand.pdf](https://huggingface.co/spaces/amornpan/eRAG-PDPA-v1/blob/main/%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%81%E0%B8%AA%E0%B8%B2%E0%B8%A3_PDPA/1612025563SummaryPDPA_DigitalCouncilofThailand.pdf) (1.35 MB) | |
| - [PDPA_Guideline_v_1.pdf](https://huggingface.co/spaces/amornpan/eRAG-PDPA-v1/blob/main/%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%81%E0%B8%AA%E0%B8%B2%E0%B8%A3_PDPA/PDPA_Guideline_v_1.pdf) (10.7 MB) | |
| - [T_0024.pdf](https://huggingface.co/spaces/amornpan/eRAG-PDPA-v1/blob/main/%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%81%E0%B8%AA%E0%B8%B2%E0%B8%A3_PDPA/T_0024.pdf) (81.1 kB) | |
| - [T_0026.pdf](https://huggingface.co/spaces/amornpan/eRAG-PDPA-v1/blob/main/%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%81%E0%B8%AA%E0%B8%B2%E0%B8%A3_PDPA/T_0026.pdf) (82.6 kB) | |
| - [T_0028.pdf](https://huggingface.co/spaces/amornpan/eRAG-PDPA-v1/blob/main/%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%81%E0%B8%AA%E0%B8%B2%E0%B8%A3_PDPA/T_0028.pdf) (105 kB) | |
| - [T_0032.pdf](https://huggingface.co/spaces/amornpan/eRAG-PDPA-v1/blob/main/%E0%B9%80%E0%B8%AD%E0%B8%81%E0%B8%AA%E0%B8%B2%E0%B8%A3_PDPA/T_0032.pdf) (103 kB) | |
| """, | |
| unsafe_allow_html=True | |
| ) | |
| st.subheader("👤 Authors") | |
| st.write(""" | |
| - Amornpan Phornchaicharoen (amornpan@gmail.com) | |
| - Aekanun Thongtae (cto@bangkokfirsttech.com) | |
| - Montita Somsoo (montita.fonn@gmail.com) | |
| - Jiranuwat Songpad (jiranuwat.song64@gmail.com) | |
| - Phongsatorn Somjai (ipongdev@gmail.com) | |
| - Benchawan Wangphoomyai (benchaa.27@gmail.com) | |
| """) |