import gradio as gr
from sentence_transformers import SentenceTransformer

# Tải mô hình
model = SentenceTransformer('Alibaba-NLP/gte-multilingual-base')

def gte_model(sentences: list):
    try:
        # Mã hóa các câu
        embeddings = model.encode(sentences)
        return embeddings.tolist()  # Chuyển đổi numpy array sang danh sách
    except Exception as e:
        return f"Error: {str(e)}"

# Tạo giao diện Gradio
demo = gr.Interface(
    fn=gte_model,
    inputs=gr.inputs.Textbox(lines=5, placeholder="Nhập các câu ở đây, mỗi câu trên một dòng..."),
    outputs=gr.outputs.JSON(label="Kết quả mã hóa"),
    title="Mô hình GTE Multilingual",
    description="Nhập các câu để nhận mã hóa từ mô hình GTE Multilingual. Kết quả sẽ được trả về dưới dạng danh sách mã hóa."
)

# Khởi chạy giao diện
demo.launch()