Update app.py

app.py

@@ -1,44 +1,34 @@
+# Import Library yang Diperlukan
 import gradio as gr
 import pandas as pd
 import os
-import threading
-import schedule
-import time
-from datetime import datetime
-from llama_index.core import SimpleDirectoryReader, VectorStoreIndex, Settings, Document
-from llama_index.core.node_parser import SentenceSplitter
+from llama_cpp import Llama
+from llama_index.core import SimpleDirectoryReader, VectorStoreIndex, Settings
+from llama_index.core.llms import ChatMessage
+from llama_index.llms.llama_cpp import LlamaCPP
 from llama_index.embeddings.huggingface import HuggingFaceEmbedding
 from huggingface_hub import hf_hub_download
-from llama_index.llms.llama_cpp import LlamaCPP
+from llama_index.core.node_parser import SentenceSplitter
 
-# Fungsi untuk membaca Google Sheets sebagai DataFrame
-def fetch_google_sheets_data():
-    sheet_id = "1740C15sMgOowI5wv5Q-kmYQUXMJUEyRSrFXRwIMc4Z0"  # Ganti dengan ID Google Sheets Anda
-    sheet_name = "datatarget"  # Ganti dengan nama sheet
+# Fungsi untuk mengunduh model Llama
+def initialize_llama_model():
+    model_path = hf_hub_download(
+        repo_id="TheBLoke/zephyr-7b-beta-GGUF",  # Repo model Llama
+        filename="zephyr-7b-beta.Q4_K_M.gguf",  # Nama file model
+        cache_dir="./models"  # Direktori penyimpanan model
+    )
+    return model_path
 
-    url = f"https://docs.google.com/spreadsheets/d/1740C15sMgOowI5wv5Q-kmYQUXMJUEyRSrFXRwIMc4Z0/edit?gid=1097907532#gid=1097907532"
-    
-    try:
-        df = pd.read_csv(url)
-        print("✅ Data berhasil diambil dari Google Sheets!")
-        return df
-    except Exception as e:
-        print(f"❌ Gagal mengambil data: {e}")
-        return None
-
-# Fungsi untuk update index chatbot dengan data terbaru dari Google Sheets
-def update_index():
-    print(f"🔄 [{datetime.now()}] Mengupdate index dengan data terbaru...")
-
-    df = fetch_google_sheets_data()
-    if df is None:
-        print("⚠️ Tidak bisa memperbarui index karena gagal membaca Google Sheets.")
-        return
-    
-    documents = [Document(text=" | ".join(map(str, row.values))) for _, row in df.iterrows()]
+# Fungsi untuk mengatur konfigurasi Settings
+def initialize_settings(model_path):  
+    Settings.llm = LlamaCPP(
+        model_path=model_path,
+        temperature=0.7,
+    )
 
-    # Tambahkan dokumen tambahan dari teks lokal
-    text_documents = SimpleDirectoryReader(input_files=[
+# Fungsi untuk Menginisialisasi Index dari dokumen
+def initialize_index():
+    documents = SimpleDirectoryReader(input_files=[
         "bahandokumen/K3.txt",
         "bahandokumen/bonus.txt",
         "bahandokumen/cuti.txt",
@@ -47,59 +37,114 @@ def update_index():
         "bahandokumen/upahlembur.txt",
         "bahandokumen/waktukerja.txt"
     ]).load_data()
-    
-    documents.extend(text_documents)
+
     parser = SentenceSplitter(chunk_size=150, chunk_overlap=10)
     nodes = parser.get_nodes_from_documents(documents)
-    
-    embedding = HuggingFaceEmbedding("firqaaa/indo-sentence-bert-base")
+    embedding = HuggingFaceEmbedding("BAAI/bge-base-en-v1.5")
     Settings.embed_model = embedding
-    
-    global index
     index = VectorStoreIndex(nodes)
-    print("✅ Index berhasil diperbarui!")
+    return index
 
-# Inisialisasi Chatbot
-def initialize_chat_engine():
-    return index.as_chat_engine(chat_mode="condense_plus_context", similarity_top_k=3)
+# Inisialisasi Mesin Chat
+def initialize_chat_engine(index):
+    from llama_index.core.chat_engine.condense_plus_context import CondensePlusContextChatEngine
+    retriever = index.as_retriever(similarity_top_k=3)
+    chat_engine = CondensePlusContextChatEngine.from_defaults(
+        retriever=retriever,
+        verbose=True,
+    )
+    return chat_engine
+
+# === INTEGRASI GOOGLE SHEETS ===
+# Fungsi untuk membaca Google Sheets (Public)
+def get_public_gsheet_data(sheet_id, sheet_name):
+    url = f"https://docs.google.com/spreadsheets/d/1740C15sMgOowI5wv5Q-kmYQUXMJUEyRSrFXRwIMc4Z0/edit?gid=1097907532#gid=1097907532"
+    df = pd.read_csv(url)
+    return df
+
+# Fungsi untuk mencari data cuti, absen, atau target kerja berdasarkan nama
+def search_employee_data(nama):
+    sheet_id = "1740C15sMgOowI5wv5Q-kmYQUXMJUEyRSrFXRwIMc4Z0"  # Ganti dengan ID Google Sheets Anda
+    sheet_name = "datatarget"  # Ganti dengan nama sheet (misalnya "DataKaryawan")
 
-# Fungsi untuk mendapatkan respons chatbot
-def generate_response(message, history):
-    chat_engine = initialize_chat_engine()
+    # Ambil data dari Google Sheets
+    df = get_public_gsheet_data(sheet_id, sheet_name)
+
+    # Pastikan format kolom sesuai dengan struktur yang diberikan
+    df.columns = ["Bulan", "Kategori"] + ["Coiling", "B-Ken", "Lapping", "Suriawase", "Chrome Plating", "PVD", "GT", "Ferrox/Mn. Parker"]
+
+    # Pastikan bulan dicari dengan format yang sesuai (case-insensitive)
+    bulan_data = df[df["Bulan"].str.contains(bulan, case=False, na=False)]
+
+    if bulan_data.empty:
+        return f"Tidak ditemukan data untuk bulan '{bulan}'."
+
+    # Ambil hanya baris dengan kategori "Target", "Aktual", dan "Difference"
+    target = bulan_data[bulan_data["Kategori"].str.contains("Target", case=False, na=False)]
+    aktual = bulan_data[bulan_data["Kategori"].str.contains("Aktual", case=False, na=False)]
+    difference = bulan_data[bulan_data["Kategori"].str.contains("Difference", case=False, na=False)]
+
+    # Cek apakah mesin yang diminta ada di dalam kolom
+    if mesin not in df.columns:
+        return f"Mesin '{mesin}' tidak ditemukan dalam data."
+
+    # Format hasil jika data tersedia
+    hasil = (
+        f"📅 **Bulan: {bulan.capitalize()}**\n"
+        f"🔧 **Mesin: {mesin}**\n"
+        f"🎯 **Target Produksi**: {target[mesin].values[0] if not target.empty else 'Tidak ada data'}\n"
+        f"📊 **Aktual Produksi**: {aktual[mesin].values[0] if not aktual.empty else 'Tidak ada data'}\n"
+        f"⚖️ **Perbedaan (Difference)**: {difference[mesin].values[0] if not difference.empty else 'Tidak ada data'}"
+    )
+
+    return hasil
+
+# Fungsi untuk menghasilkan respons chatbot
+def generate_response(message, history, chat_engine):
+    chat_messages = [
+        ChatMessage(
+            role="system",
+            content="Anda adalah chatbot yang selalu menjawab pertanyaan secara singkat, ramah, dan jelas dalam bahasa Indonesia."
+        ),
+    ]
+
+    # Deteksi apakah pertanyaan terkait cuti, absen, atau target kerja
+    message_lower = message.lower()
+    if any(x in message_lower for x in ["absen", "target", "bulan", "mesin"]):
+        words = message.split()
+        for word in words:
+            data = search_employee_data(word)
+            if "tidak ditemukan" not in data.lower():
+                return history + [(message, data)]  # Jika data ditemukan, kembalikan jawaban
+    
+    # Jika pertanyaan umum, gunakan Llama
     response = chat_engine.stream_chat(message)
-    text = "".join(response.response_gen)
-    history.append((message, text))
+    text = "".join(response.response_gen)  # Gabungkan semua token menjadi string
+    history.append((message, text))  # Tambahkan ke riwayat
     return history
 
-# Scheduler untuk update otomatis
-def schedule_update():
-    schedule.every().day.at("00:00").do(update_index)
-    while True:
-        schedule.run_pending()
-        time.sleep(60)
+# Fungsi untuk menghapus riwayat chat
+def clear_history(chat_engine):
+    chat_engine.clear()
 
-# Menjalankan scheduler di thread terpisah
-def start_scheduler():
-    thread = threading.Thread(target=schedule_update, daemon=True)
-    thread.start()
-
-# Inisialisasi Gradio
-def launch_gradio():
+# Inisialisasi Komponen Gradio untuk UI
+def launch_gradio(chat_engine):
     with gr.Blocks() as demo:
-        gr.ChatInterface(lambda message, history: generate_response(message, history))
+        clear_btn = gr.Button("Clear")
+        clear_btn.click(lambda: clear_history(chat_engine))
+
+        chat_interface = gr.ChatInterface(
+            lambda message, history: generate_response(message, history, chat_engine)
+        )
     demo.launch()
 
-# Fungsi utama
+# Fungsi Utama untuk Menjalankan Aplikasi
 def main():
-    global index  # Agar index bisa diperbarui secara global
-    
-    print("🔄 Inisialisasi index pertama kali...")
-    update_index()
-
-    print("⏳ Menjalankan scheduler update index (setiap jam 12 malam)...")
-    start_scheduler()
-
-    launch_gradio()
+    model_path = initialize_llama_model()
+    initialize_settings(model_path)
+    index = initialize_index()
+    chat_engine = initialize_chat_engine(index)
+    launch_gradio(chat_engine)
     
 if __name__ == "__main__":
-    main()
+    main()