Update src/streamlit_app.py

src/streamlit_app.py

@@ -41,7 +41,7 @@ def show_img(img_id, score=None, col=None):
             img = Image.open(BytesIO(response.content))
 
             # Lấy thông tin style từ img_id (giả sử bạn có một dataframe style)
-            img_style = style[style['id'] == img_id]
+            img_style = style[style['id'] == int(img_id)]
         
             if not img_style.empty:
                 parts = []
@@ -82,6 +82,9 @@ def search_faiss(model, processor, index, id_map, prompt, top_k=5, device='cpu')
     D, I = index.search(q, top_k)
 
     st.write("FAISS search completed.")
+    st.write("Indices returned:", I[0])
+    st.write("Scores returned:", D[0])
+    st.write("ID map keys sample:", list(id_map.keys())[:10])
     return [(id_map[i], float(D[0][j])) for j, i in enumerate(I[0])]
 
 def running(prompt, top_k=5):
@@ -97,11 +100,16 @@ def running(prompt, top_k=5):
     cols = st.columns(5)  # Chia thành 5 cột
     col_idx = 0
     for img_id, score in results:
+        st.write(f"results: {img_id} và {score}")
         show_img(img_id, score, col=cols[col_idx])
         col_idx += 1
         if col_idx == 5:  # Sau khi hiển thị 5 ảnh, reset cột
             col_idx = 0
 
+    if not results:
+        st.warning("No results were returned from FAISS. Check your prompt or embedding.")
+
+
 # Đọc file CSV
 
 current_dir = os.path.dirname(__file__)
@@ -174,9 +182,9 @@ The goal of this system is to retrieve the most relevant fashion images based on
 # Example to show some images
 st.subheader("Some Sample Images and Their Captions:")
 example = [13422, 10037, 38246, 23273, 2008]
-cols = st.columns(5)  # Chia thành 5 cột
+example_cols = st.columns(5)  # Chia thành 5 cột
 for idx, img_id in enumerate(example):
-    show_img(img_id, None, cols[idx])
+    show_img(img_id, None, example_cols[idx])
 
 # Chạy ví dụ với prompt
 st.subheader("Example Usage: Enter a Prompt to Retrieve Related Images")