.

.env

@@ -1,4 +1,8 @@
 DEEPSEEK_API_KEY=sk-0fde229ff9854ada814c2553c787d721
+
 ELASTIC_API_KEY=MW9QZm1aa0JkWjBPRkFiaUFwc0Q6T1cycFlqbVVXbzR6OWM0Tm1CeW1GQQ
 ELASTIC_CLOUD_URL=https://datnvdb-a564ef.es.australiaeast.azure.elastic.cloud:443
-PINECONE_API_KEY=pcsk_22nKGg_MA6xgCafiT145gfdVQV2dPka1vYEDZg8t3DaAcKhoWvV46PwnikPW71aY6nMAxh
+FOOD_DB_INDEX=food_v2_vdb
+POLICY_DB_INDEX=policy_vdb
+
+API_BASE_URL=https://pmpsxfbs-5000.asse.devtunnels.ms

Dockerfile

@@ -1,13 +1,19 @@
-FROM python:3.9
+FROM python:3.10-slim
 
-RUN useradd -m -u 1000 user
-USER user
-ENV PATH="/home/user/.local/bin:$PATH"
+# Tắt cache HF để tránh lỗi nặng
+ENV HF_HOME=/cache/huggingface
+RUN mkdir -p /cache/huggingface
 
 WORKDIR /app
 
-COPY --chown=user ./requirements.txt requirements.txt
-RUN pip install --no-cache-dir --upgrade -r requirements.txt
+COPY requirements.txt .
 
-COPY --chown=user . /app
-CMD ["uvicorn", "chatbot.main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "7860"]
+RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
+
+COPY . .
+
+# Expose cổng 7860 (HF Spaces yêu cầu)
+EXPOSE 7860
+
+# Chạy FastAPI
+CMD ["uvicorn", "start:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "7860"]

README.md

@@ -1,9 +1,3 @@
----
-title: "datn-fastapi"
-emoji: 🚀
-colorFrom: blue
-colorTo: green
-sdk: "docker"
-app_file: "app.py"
-pinned: false
----
+# Server_AI_DATN
+
+# To run app: uvicorn chatbot.main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000 --app-dir .  

chatbot/agents/graphs/chatbot_graph.py

@@ -1,10 +1,9 @@
 from langgraph.graph import StateGraph, START, END
 from chatbot.agents.states.state import AgentState
-
-# Import các node
+from langgraph.checkpoint.memory import MemorySaver
+from chatbot.knowledge.field_requirement import TOPIC_REQUIREMENTS
 from chatbot.agents.nodes.chatbot import (
     classify_topic,
-    route_by_topic,
     meal_identify,
     suggest_meal_node,
     generate_final_response,
@@ -13,50 +12,93 @@ from chatbot.agents.nodes.chatbot import (
     food_query,
     select_food,
     general_chat,
-    policy
+    policy,
+    ask_missing_info,
+    load_context_strict,
+    universal_validator
 )
 
 def workflow_chatbot():
-    workflow_chatbot = StateGraph(AgentState)
-
-    workflow_chatbot.add_node("classify_topic", classify_topic)
-    workflow_chatbot.add_node("meal_identify", meal_identify)
-    workflow_chatbot.add_node("suggest_meal_node", suggest_meal_node)
-    workflow_chatbot.add_node("generate_final_response", generate_final_response)
-    workflow_chatbot.add_node("food_suggestion", food_suggestion)
-    workflow_chatbot.add_node("select_food_plan", select_food_plan)
-    workflow_chatbot.add_node("food_query", food_query)
-    workflow_chatbot.add_node("select_food", select_food)
-    workflow_chatbot.add_node("general_chat", general_chat)
-    workflow_chatbot.add_node("policy", policy)
-
-    workflow_chatbot.add_edge(START, "classify_topic")
-
-    workflow_chatbot.add_conditional_edges(
+    workflow = StateGraph(AgentState)
+
+    workflow.add_node("classify_topic", classify_topic)
+    workflow.add_node("validator", universal_validator)
+    workflow.add_node("load_context", load_context_strict)
+    workflow.add_node("ask_info", ask_missing_info)
+
+    workflow.add_node("meal_identify", meal_identify)
+    workflow.add_node("suggest_meal_node", suggest_meal_node)
+    workflow.add_node("generate_final_response", generate_final_response)
+    
+    workflow.add_node("food_suggestion", food_suggestion)
+    workflow.add_node("select_food_plan", select_food_plan)
+    
+    workflow.add_node("food_query", food_query)
+    workflow.add_node("select_food", select_food)
+    
+    workflow.add_node("general_chat", general_chat)
+    
+    workflow.add_node("policy", policy)
+
+    workflow.add_edge(START, "classify_topic")
+
+    workflow.add_conditional_edges(
         "classify_topic",
-        route_by_topic,
+        route_initial,
         {
-            "meal_identify": "meal_identify",
-            "food_suggestion": "food_suggestion",
-            "food_query": "food_query",
             "policy": "policy",
+            "food_query": "food_query",
             "general_chat": "general_chat",
+            "load_context": "load_context"
         }
     )
 
-    workflow_chatbot.add_edge("meal_identify", "suggest_meal_node")
-    workflow_chatbot.add_edge("suggest_meal_node", "generate_final_response")
-    workflow_chatbot.add_edge("generate_final_response", END)
+    workflow.add_edge("load_context", "validator")
 
-    workflow_chatbot.add_edge("food_suggestion", "select_food_plan")
-    workflow_chatbot.add_edge("select_food_plan", END)
+    workflow.add_conditional_edges(
+        "validator",
+        route_post_validation,
+        {
+            "ask_info": "ask_info",
+            "meal_suggestion": "meal_identify",
+            "food_suggestion": "food_suggestion",
+            # "food_query": "food_query",
+            # "general_chat": "general_chat",
+            # "policy": "policy",
+        }
+    )
+
+    workflow.add_edge("ask_info", END)
+
+    workflow.add_edge("meal_identify", "suggest_meal_node")
+    workflow.add_edge("suggest_meal_node", "generate_final_response")
+    workflow.add_edge("generate_final_response", END)
 
-    workflow_chatbot.add_edge("food_query", "select_food")
-    workflow_chatbot.add_edge("select_food", END)
+    workflow.add_edge("food_suggestion", "select_food_plan")
+    workflow.add_edge("select_food_plan", END)
 
-    workflow_chatbot.add_edge("policy", END)
-    workflow_chatbot.add_edge("general_chat", END)
+    workflow.add_edge("food_query", "select_food")
+    workflow.add_edge("select_food", END)
 
-    app = workflow_chatbot.compile()
+    workflow.add_edge("policy", END)
+    
+    workflow.add_edge("general_chat", END)
+
+    memory = MemorySaver()
+    app = workflow.compile(checkpointer=memory)
     
     return app
+
+def route_initial(state: AgentState):
+    topic = state.get("topic")
+    non_empty_keys = [key for key, value in TOPIC_REQUIREMENTS.items() if value]
+    if topic in non_empty_keys:
+        return "load_context"
+    return topic
+
+def route_post_validation(state: AgentState):
+    if not state.get("is_valid"):
+        return "ask_info"
+
+    topic = state.get("topic")
+    return topic

chatbot/agents/nodes/app_functions/find_candidates.py

@@ -9,15 +9,18 @@ logger = logging.getLogger(__name__)
 
 def find_replacement_candidates(state: SwapState):
     logger.info("---NODE: FIND REPLACEMENTS (SELF QUERY)---")
-    food_old = state["food_old"]
-    profile = state["user_profile"]
+    food_old = state.get("food_old")
+    profile = state.get("user_profile", {})
+    
+    if not food_old:
+        logger.warning("⚠️ Không tìm thấy thông tin món cũ (food_old).")
+        return {"candidates": []}
 
     diet_mode = profile.get('diet', '')       # VD: Chế độ HighProtein
     restrictions = profile.get('limitFood', '') # VD: Dị ứng sữa, Thuần chay
     health_status = profile.get('healthStatus', '') # VD: Suy thận
 
     constraint_prompt = ""
-
     if restrictions:
         constraint_prompt += f"Yêu cầu bắt buộc: {restrictions}. "
     if health_status:
@@ -32,7 +35,6 @@ def find_replacement_candidates(state: SwapState):
     numerical_query = generate_numerical_constraints(profile, meal_type)
 
     # 2. Xây dựng Query tự nhiên để SelfQueryRetriever hiểu
-    # Mẹo: Đưa thông tin phủ định "Không phải món X" vào
     query = (
         f"Tìm các món ăn đóng vai trò '{role}' phù hợp cho bữa '{meal_type}'. "
         f"Khác với món '{old_name}'. "
@@ -41,7 +43,6 @@ def find_replacement_candidates(state: SwapState):
 
     if numerical_query:
         query += f"Yêu cầu: {numerical_query}"
-
     logger.info(f"🔎 Query: {query}")
 
     # 3. Gọi Retriever
@@ -55,11 +56,8 @@ def find_replacement_candidates(state: SwapState):
     candidates = []
     for doc in docs:
         item = doc.metadata.copy()
-
-        # Bỏ qua chính món cũ (Double check)
         if item.get("name") == old_name: continue
-
-        # Gán context của món cũ sang để tính toán
+        
         item["target_role"] = role
         item["target_meal"] = meal_type
         candidates.append(item)

chatbot/agents/nodes/app_functions/generate_candidates.py

@@ -1,7 +1,10 @@
 import random
 import logging
 from chatbot.agents.states.state import AgentState
-from chatbot.agents.tools.food_retriever import food_retriever_50
+from chatbot.agents.tools.food_retriever import food_retriever_50, docsearch
+from chatbot.knowledge.vibe import vibes_cooking, vibes_flavor, vibes_healthy, vibes_soup_veg, vibes_style
+
+STAPLE_IDS = ["112", "1852", "2236", "2386", "2388"]
 
 # --- Cấu hình logging ---
 logging.basicConfig(level=logging.INFO)
@@ -13,7 +16,36 @@ def generate_food_candidates(state: AgentState):
     profile = state["user_profile"]
 
     candidates = []
+    
+    # 1. NẠP KHO DỰ PHÒNG TỪ ELASTICSEARCH (BY ID)
+    try:
+        staples_data = fetch_staples_by_ids(docsearch, STAPLE_IDS)
+        
+        if not staples_data: 
+            staples_data = []
 
+        for staple in staples_data:
+            name_lower = staple.get("name", "").lower() 
+            
+            target_meals = []
+            if any(x in name_lower for x in ["cơm", "canh", "rau", "kho", "đậu"]):
+                target_meals = ["trưa", "tối"]
+            elif any(x in name_lower for x in ["bánh mì", "xôi", "trứng", "bún", "phở"]):
+                target_meals = ["sáng"]
+            else:
+                target_meals = ["sáng", "trưa", "tối"]
+
+            for meal in target_meals:
+                if meal in meals:
+                    s_copy = staple.copy()
+                    s_copy["meal_type_tag"] = meal
+                    s_copy["retrieval_vibe"] = "Món ăn kèm cơ bản"
+                    candidates.append(s_copy)
+                    
+    except Exception as e:
+        logger.warning(f"⚠️ Lỗi khi nạp Staples (Kho dự phòng): {e}")
+
+    # 2. XỬ LÝ DỮ LIỆU PROFILE NGƯỜI DÙNG
     diet_mode = profile.get('diet', '')       # VD: Chế độ HighProtein
     restrictions = profile.get('limitFood', '') # VD: Dị ứng sữa, Thuần chay
     health_status = profile.get('healthStatus', '') # VD: Suy thận
@@ -21,61 +53,63 @@ def generate_food_candidates(state: AgentState):
     constraint_prompt = ""
     if restrictions:
         constraint_prompt += f"Yêu cầu bắt buộc: {restrictions}. "
-    if health_status:
+    if health_status not in ["Khỏe mạnh", "Không có", "Bình thường", None]:
         constraint_prompt += f"Phù hợp người bệnh: {health_status}. "
     if diet_mode:
         constraint_prompt += f"Chế độ: {diet_mode}."
 
-    # ĐỊNH NGHĨA TEMPLATE PROMPT
     prompt_templates = {
-        "sáng": (
-            f"Món ăn sáng, điểm tâm. Ưu tiên món nước hoặc món khô dễ tiêu hóa. "
-            f"{constraint_prompt}"
-        ),
-        "trưa": (
-            f"Món ăn chính cho bữa trưa. "
-            f"{constraint_prompt}"
-        ),
-        "tối": (
-            f"Món ăn tối, nhẹ bụng. "
-            f"{constraint_prompt}"
-        ),
+        "sáng": f"Món ăn sáng, điểm tâm. Ưu tiên món nước hoặc món khô dễ tiêu hóa. {constraint_prompt}",
+        "trưa": f"Món ăn chính cho bữa trưa. {constraint_prompt}",
+        "tối":  f"Món ăn tối, nhẹ bụng. {constraint_prompt}",
     }
 
-    random_vibes = [
-        "hương vị truyền thống", "phong cách hiện đại",
-        "thanh đạm", "chế biến đơn giản", "phổ biến nhất"
-    ]
-
     for meal_type in meals:
-        logger.info(meal_type)
-        base_prompt = prompt_templates.get(meal_type, f"Món ăn {meal_type}. {constraint_prompt}")
-        vibe = random.choice(random_vibes)
-        numerical_query = generate_numerical_constraints(profile, meal_type)
-
-        final_query = f"{base_prompt} Phong cách: {vibe}.{' Ràng buộc: ' + numerical_query if numerical_query != '' else ''}"
-        logger.info(f"🔎 Query ({meal_type}): {final_query}")
-
-        docs = food_retriever_50.invoke(final_query)
-        ranked_items = rank_candidates(docs, profile, meal_type)
-        
-        if len(ranked_items) > 0:
-            ranked_items_shuffle = random.sample(ranked_items[:30], 30)
-            
-            k = 20 if len(meals) == 1 else 10
+        try:
+            logger.info(meal_type)
+            base_prompt = prompt_templates.get(meal_type, f"Món ăn {meal_type}. {constraint_prompt}")
             
-            selected_docs = ranked_items_shuffle[:k]
+            try:
+                vibe = get_random_vibe(meal_type)
+                numerical_query = generate_numerical_constraints(profile, meal_type)
+            except Exception as sub_e:
+                logger.error(f"Lỗi logic phụ (vibe/numerical) cho bữa {meal_type}: {sub_e}")
+                vibe = "Hài hòa"
+                numerical_query = ""
+
+            final_query = f"{base_prompt} Phong cách: {vibe}.{' Ràng buộc: ' + numerical_query if numerical_query else ''}"
+            logger.info(f"🔎 Query ({meal_type}): {final_query}")
+
+            docs = food_retriever_50.invoke(final_query)
+            if not docs:
+                logger.warning(f"⚠️ Retriever trả về rỗng cho bữa: {meal_type}")
+                continue
+
+            ranked_items = rank_candidates(docs, profile, meal_type)
             
-            for doc in selected_docs:
-                item = doc.copy()
-                item["meal_type_tag"] = meal_type
-                item["retrieval_vibe"] = vibe
-                candidates.append(item)
+            if ranked_items:
+                top_n_count = min(len(ranked_items), 30)
+                top_candidates = ranked_items[:top_n_count]
+                random.shuffle(top_candidates)
+                
+                k = min(20, top_n_count) if len(meals) == 1 else min(10, top_n_count)
+                selected_docs = top_candidates[:k]
+
+                for item in selected_docs:
+                    candidate = item.copy()
+                    candidate["meal_type_tag"] = meal_type
+                    candidate["retrieval_vibe"] = vibe
+                    candidates.append(candidate)
+        
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"🔥 LỖI NGHIÊM TRỌNG khi retrieve bữa {meal_type}: {e}")
+            continue
 
-    unique_candidates = {v['name']: v for v in candidates}.values()
+    unique_candidates = {v.get('name', 'Unknown'): v for v in candidates}.values()
     final_pool = list(unique_candidates)
-
     logger.info(f"📚 Candidate Pool Size: {len(final_pool)} món")
+    if len(final_pool) == 0:
+        logger.critical("❌ KHÔNG TÌM THẤY MÓN NÀO! Check lại DB connection.")
     return {"candidate_pool": final_pool, "meals_to_generate": meals}
 
 def generate_numerical_constraints(user_profile, meal_type):
@@ -87,17 +121,21 @@ def generate_numerical_constraints(user_profile, meal_type):
 
     critical_nutrients = {
         "Protein": ("protein", "protein", "g", "range"),
-        "Saturated fat": ("saturatedfat", "saturated_fat", "g", "max"),
-        "Natri": ("natri", "natri", "mg", "max"), # Quan trọng cho thận/tim
-        "Kali": ("kali", "kali", "mg", "range"),  # Quan trọng cho thận
-        "Phốt pho": ("photpho", "photpho", "mg", "max"), # Quan trọng cho thận
-        "Sugars": ("sugar", "sugar", "g", "max"), # Quan trọng cho tiểu đường
-        "Carbohydrate": ("carbohydrate", "carbohydrate", "g", "range"),
+        "Saturated fat": ("saturatedfat", "saturatedfat", "g", "max"),
+        "Natri": ("natri", "natri", "mg", "max"),
+        "Kali": ("kali", "kali", "mg", "range"),
+        "Phốt pho": ("photpho", "photpho", "mg", "max"),
+        "Sugars": ("sugar", "sugar", "g", "max"),
+        "Carbohydrate": ("carbohydrate", "carbs", "g", "range"),
     }
 
     constraints = []
 
     check_list = set(user_profile.get('Kiêng', []) + user_profile.get('Hạn chế', []))
+    
+    if "thận" in user_profile.get('healthStatus', '').lower():
+        check_list.update(["Protein", "Natri", "Kali", "Phốt pho"])
+    
     for item_name in check_list:
         if item_name not in critical_nutrients: continue
 
@@ -132,28 +170,28 @@ def rank_candidates(candidates, user_profile, meal_type):
     nutrient_config = {
         # --- Nhóm Đa lượng (Macro) ---
         "Protein": ("protein", "protein", "g", "range"),
-        "Total Fat": ("totalfat", "lipid", "g", "max"),
-        "Carbohydrate": ("carbohydrate", "carbohydrate", "g", "range"),
-        "Saturated fat": ("saturatedfat", "saturated_fat", "g", "max"),
-        "Monounsaturated fat": ("monounsaturatedfat", "monounsaturated_fat", "g", "max"),
-        "Trans fat": ("transfat", "trans_fat", "g", "max"),
+        "Total Fat": ("totalfat", "totalfat", "g", "max"),
+        "Carbohydrate": ("carbohydrate", "carbs", "g", "range"),
+        "Saturated fat": ("saturatedfat", "saturatedfat", "g", "max"),
+        "Monounsaturated fat": ("monounsaturatedfat", "monounsaturatedfat", "g", "max"),
+        "Trans fat": ("transfat", "transfat", "g", "max"),
         "Sugars": ("sugar", "sugar", "g", "max"),
         "Chất xơ": ("fiber", "fiber", "g", "min"),
 
         # --- Nhóm Vi chất (Micro) ---
-        "Vitamin A": ("vitamina", "vit_a", "mg", "min"),
-        "Vitamin C": ("vitaminc", "vit_c", "mg", "min"),
-        "Vitamin D": ("vitamind", "vit_d", "mg", "min"),
-        "Vitamin E": ("vitamine", "vit_e", "mg", "min"),
-        "Vitamin K": ("vitamink", "vit_k", "mg", "min"),
-        "Vitamin B6": ("vitaminb6", "vit_b6", "mg", "min"),
-        "Vitamin B12": ("vitaminb12", "vit_b12", "mg", "min"),
+        "Vitamin A": ("vitamina", "vitamina", "mg", "min"),
+        "Vitamin C": ("vitaminc", "vitaminc", "mg", "min"),
+        "Vitamin D": ("vitamind", "vitamind", "mg", "min"),
+        "Vitamin E": ("vitamine", "vitamine", "mg", "min"),
+        "Vitamin K": ("vitamink", "vitamink", "mg", "min"),
+        "Vitamin B6": ("vitaminb6", "vitaminb6", "mg", "min"),
+        "Vitamin B12": ("vitaminb12", "vitaminb12", "mg", "min"),
 
         # --- Khoáng chất ---
         "Canxi": ("canxi", "canxi", "mg", "min"),
-        "Sắt": ("fe", "sat", "mg", "min"),
+        "Sắt": ("fe", "fe", "mg", "min"),
         "Magie": ("magie", "magie", "mg", "min"),
-        "Kẽm": ("zn", "kem", "mg", "min"),
+        "Kẽm": ("zn", "zn", "mg", "min"),
         "Kali": ("kali", "kali", "mg", "range"),
         "Natri": ("natri", "natri", "mg", "max"),
         "Phốt pho": ("photpho", "photpho", "mg", "max"),
@@ -197,7 +235,7 @@ def rank_candidates(candidates, user_profile, meal_type):
                 score += 5
 
         # --- 2. CHẤM ĐIỂM NHÓM "HẠN CHẾ" & "KIÊNG" (PENALTY/REWARD) ---
-        # Gộp chung vì logic giống nhau: Càng thấp càng tốt
+        # Gộp chung: Càng thấp càng tốt
         check_list = set(user_profile.get('Hạn chế', []) + user_profile.get('Kiêng', []))
 
         for nutrient in check_list:
@@ -234,13 +272,8 @@ def rank_candidates(candidates, user_profile, meal_type):
                 # Thấp quá thì không trừ điểm nặng, chỉ không được cộng
 
         # --- 3. ĐIỂM THƯỞNG CHO SỰ PHÙ HỢP CƠ BẢN (BASE HEALTH) ---
-        # Ít đường (< 5g) -> +2 điểm
         if float(item.get('sugar', 0)) < 5: score += 2
-
-        # Ít saturated fat (< 3g) -> +2 điểm
         if float(item.get('saturated_fat', 0)) < 3: score += 2
-
-        # Giàu xơ (> 3g) -> +3 điểm
         if float(item.get('fiber', 0)) > 3: score += 3
 
         # Lưu kết quả
@@ -250,7 +283,6 @@ def rank_candidates(candidates, user_profile, meal_type):
         scored_list.append(item_copy)
 
     # 4. SẮP XẾP & TRẢ VỀ
-    # Sort giảm dần theo điểm (Điểm cao nhất lên đầu)
     scored_list.sort(key=lambda x: x["health_score"], reverse=True)
 
     # # Debug: In Top 3
@@ -258,4 +290,135 @@ def rank_candidates(candidates, user_profile, meal_type):
     # for i, m in enumerate(scored_list[:3]):
     #     logger.info(f"   {i+1}. {m['name']} (Score: {m['health_score']}) | {m.get('score_reason')}")
 
-    return scored_list
+    return scored_list
+
+def get_random_vibe(meal_type):
+    """
+    Chọn vibe thông minh với xác suất cao ra món Thanh đạm/Canh cho bữa Trưa/Tối
+    """
+
+    # --- BỮA SÁNG ---
+    if meal_type == "sáng":
+        pool = [
+            "khởi đầu ngày mới năng lượng",
+            "món nước nóng hổi",
+            "chế biến nhanh gọn lẹ",
+            "điểm tâm nhẹ nhàng",
+            "hương vị thanh tao"
+        ] + vibes_flavor
+        return random.choice(pool)
+
+    # --- BỮA TRƯA / TỐI ---
+    else:
+        roll = random.random()
+
+        if roll < 0.3:
+            # 30%: Query tập trung vào Món Mặn Đậm Đà (Thịt/Cá kho, chiên...)
+            # "Kho tộ đậm đà mang hương vị đồng quê"
+            v_main = random.choice(vibes_cooking)
+            v_style = random.choice(vibes_style)
+            return f"{v_main} mang {v_style}"
+
+        elif roll < 0.6:
+            # 30%: Query tập trung hoàn toàn vào Món Thanh Đạm/Canh
+            # "Canh hầm thanh mát bổ dưỡng mang hương vị thanh đạm nhẹ nhàng"
+            v_soup = random.choice(vibes_soup_veg)
+            v_flavor = random.choice(vibes_healthy + vibes_flavor)
+            return f"{v_soup} mang {v_flavor}"
+
+        else:
+            # 40%: Query HỖN HỢP (Kỹ thuật "Combo Keyword")
+            # "Kho tộ đậm đà kết hợp với canh rau thanh mát"
+            v_main = random.choice(vibes_cooking)
+            v_soup = random.choice(vibes_soup_veg)
+            return f"{v_main} kết hợp với {v_soup}"
+        
+def fetch_staples_by_ids(vectorstore, doc_ids):
+    """
+    Lấy document từ ES theo ID và map về đúng định dạng candidate_pool.
+    """
+    if not doc_ids:
+        return []
+
+    try:
+        client = vectorstore.client
+
+        # 1. Gọi API mget để lấy dữ liệu thô cực nhanh
+        response = client.mget(index="food_v2_vdb", body={"ids": doc_ids})
+
+        fetched_items = []
+
+        for doc in response['docs']:
+            if doc['found']:
+                # Dữ liệu gốc trong ES
+                src = doc['_source']
+
+                meta = src.get('metadata', src)
+
+                # 2. Mapping chi tiết theo mẫu bạn cung cấp
+                item = {
+                    # --- ĐỊNH DANH ---
+                    'meal_id': meta.get('meal_id', doc['_id']), # Fallback về doc_id nếu ko có meal_id
+                    'name': meta.get('name', 'Món không tên'),
+
+                    # --- THÀNH PHẦN ---
+                    'ingredients': meta.get('ingredients', []),
+                    'ingredients_text': meta.get('ingredients_text', ''),
+                    'tags': meta.get('tags', []),
+
+                    # --- CÁCH LÀM ---
+                    'preparation_steps': meta.get('preparation_steps', ''),
+                    'cooking_steps': meta.get('cooking_steps', ''),
+
+                    # --- DINH DƯỠNG ---
+                    'kcal': float(meta.get('kcal', 0.0)),
+                    'carbs': float(meta.get('carbs', 0.0)),
+                    'protein': float(meta.get('protein', 0.0)),
+                    'totalfat': float(meta.get('totalfat', 0.0) or meta.get('lipid', 0.0)), # Handle alias
+
+                    # --- VI CHẤT ---
+                    'sugar': float(meta.get('sugar', 0.0)),
+                    'fiber': float(meta.get('fiber', 0.0)),
+                    'saturatedfat': float(meta.get('saturatedfat', 0.0)),
+                    'monounsaturatedfat': float(meta.get('monounsaturatedfat', 0.0)),
+                    'polyunsaturatedfat': float(meta.get('polyunsaturatedfat', 0.0)),
+                    'transfat': float(meta.get('transfat', 0.0)),
+                    'cholesterol': float(meta.get('cholesterol', 0.0)),
+
+                    # Vitamin & Khoáng (Map theo mẫu)
+                    'vitamina': float(meta.get('vitamina', 0.0)),
+                    'vitamind': float(meta.get('vitamind', 0.0)),
+                    'vitaminc': float(meta.get('vitaminc', 0.0)),
+                    'vitaminb6': float(meta.get('vitaminb6', 0.0)),
+                    'vitaminb12': float(meta.get('vitaminb12', 0.0)),
+                    'vitamine': float(meta.get('vitamine', 0.0)),
+                    'vitamink': float(meta.get('vitamink', 0.0)),
+                    'choline': float(meta.get('choline', 0.0)),
+                    'canxi': float(meta.get('canxi', 0.0)),
+                    'fe': float(meta.get('fe', 0.0)),
+                    'magie': float(meta.get('magie', 0.0)),
+                    'photpho': float(meta.get('photpho', 0.0)),
+                    'kali': float(meta.get('kali', 0.0)),
+                    'natri': float(meta.get('natri', 0.0)),
+                    'zn': float(meta.get('zn', 0.0)),
+                    'water': float(meta.get('water', 0.0)),
+                    'caffeine': float(meta.get('caffeine', 0.0)),
+                    'alcohol': float(meta.get('alcohol', 0.0)),
+
+                    # --- AI LOGIC FIELDS ---
+                    'health_score': 5,
+                    'score_reason': 'Món ăn cơ bản (Staple Food)',
+                    'meal_type_tag': '', # Sẽ điền sau
+                    'retrieval_vibe': 'Món ăn kèm cơ bản',
+
+                    # Cờ fallback
+                    'is_fallback': True
+                }
+
+                fetched_items.append(item)
+
+        return fetched_items
+
+    except Exception as e:
+        print(f"⚠️ Lỗi fetch staples từ ES: {e}")
+        return []

chatbot/agents/nodes/app_functions/get_profile.py

@@ -11,12 +11,13 @@ logger = logging.getLogger(__name__)
 def get_user_profile(state: AgentState):
     logger.info("---NODE: GET USER PROFILE---")
     user_id = state.get("user_id", 1)
+    user_profile = state.get("user_profile", None)
 
-    raw_profile = get_user_by_id(user_id)
-    restrictions = get_restrictions(raw_profile["healthStatus"])
-
-    final_profile = {**raw_profile, **restrictions}
-    
-    logger.info(f"Tổng hợp user profile cho user_id={user_id} thành công!")
+    if not user_profile:
+        raw_profile = get_user_by_id(user_id)
+        restrictions = get_restrictions(raw_profile["healthStatus"])
+        final_profile = {**raw_profile, **restrictions}
+    else:
+        final_profile = user_profile
 
     return {"user_profile": final_profile}

chatbot/agents/nodes/app_functions/optimize_macros.py

@@ -11,13 +11,13 @@ def optimize_portions_scipy(state: AgentState):
     logger.info("---NODE: SCIPY OPTIMIZER (FINAL VERSION)---")
     profile = state.get("user_profile", {})
     menu = state.get("selected_structure", [])
+    reason = state.get("reason", "")
 
     if not menu:
         print("⚠️ Menu rỗng, bỏ qua tối ưu hóa.")
-        return {"final_menu": []}
+        return {"final_menu": [], "user_profile": profile}
 
     # --- BƯỚC 1: XÁC ĐỊNH MỤC TIÊU TỐI ƯU HÓA (CRITICAL STEP) ---
-    # Lấy Target Ngày gốc
     daily_targets = np.array([
         float(profile.get("targetcalories", 1314)),
         float(profile.get("protein", 98)),
@@ -25,10 +25,7 @@ def optimize_portions_scipy(state: AgentState):
         float(profile.get("carbohydrate", 131))
     ])
 
-    # Tỷ lệ các bữa
     meal_ratios = {"sáng": 0.25, "trưa": 0.40, "tối": 0.35}
-
-    # Xác định các bữa có trong menu hiện tại
     generated_meals = set(d.get("assigned_meal", "").lower() for d in menu)
 
     # Tính Target Thực Tế (Optimization Target)
@@ -62,8 +59,8 @@ def optimize_portions_scipy(state: AgentState):
         nutrients = [
             float(dish.get("kcal", 0)),
             float(dish.get("protein", 0)),
-            float(dish.get("lipid", 0)),
-            float(dish.get("carbohydrate", 0))
+            float(dish.get("totalfat", 0)),
+            float(dish.get("carbs", 0))
         ]
         matrix.append(nutrients)
 
@@ -88,50 +85,59 @@ def optimize_portions_scipy(state: AgentState):
     n_dishes = len(menu)
     initial_guess = np.ones(n_dishes)
 
-    # --- BƯỚC 3: ADAPTIVE WEIGHTS (TRÁNH BẪY LIPID) ---
-    # Kiểm tra tính khả thi: Liệu menu này có ĐỦ chất để đạt target không?
-
-    # Tính dinh dưỡng tối đa có thể đạt được (nếu ăn x2.5 suất tất cả)
-    max_possible = matrix.dot(np.full(n_dishes, 2.5))
-
-    # Trọng số mặc định: [Kcal, P, L, C]
-    adaptive_weights = np.array([3.0, 2.0, 1.0, 1.0])
-    nutri_names = ["Kcal", "Protein", "Lipid", "Carb"]
-
-    for i in range(1, 4): # Check P, L, C
-        # Nếu Max khả thi vẫn < 70% Target -> Menu này quá thiếu chất đó
-        # -> Giảm trọng số về gần 0 để Solver không cố gắng cứu nó
-        if max_possible[i] < (active_target[i] * 0.7):
-            logger.info(f"   ⚠️ Thiếu hụt {nutri_names[i]} nghiêm trọng (Max {int(max_possible[i])} < Target {int(active_target[i])}). Bỏ qua tối ưu chỉ số này.")
-            adaptive_weights[i] = 0.01
-
-    # --- BƯỚC 4: LOSS FUNCTION ---
-    def objective(portions):
-        # A. Loss Macro (So với Active Target)
-        current_macros = matrix.dot(portions)
-
-        # Dùng adaptive_weights để tránh bẫy
-        diff = (current_macros - active_target) / (active_target + 1e-5)
-        loss_macro = np.sum(adaptive_weights * (diff ** 2))
-
-        # B. Loss Phân bổ Bữa ăn (Chỉ cần thiết nếu sinh nhiều bữa)
-        loss_dist = 0
-        if active_ratios_sum > 0.5: # Chỉ tính nếu sinh > 1 bữa
-            kcal_row = matrix[0]
-            for m_type, indices in meal_indices.items():
-                if not indices: continue
-                current_meal_kcal = np.sum(kcal_row[indices] * portions[indices])
-                target_meal = target_kcal_per_meal.get(m_type, 0)
-                d = (current_meal_kcal - target_meal) / (target_meal + 1e-5)
-                loss_dist += (d ** 2)
-
-        return loss_macro + (1.5 * loss_dist)
-
-    # 5. Run Optimization
-    res = minimize(objective, initial_guess, method='SLSQP', bounds=bounds)
+    # --- BƯỚC 3: ADAPTIVE WEIGHTS ---
+    optimized_portions = initial_guess
+    try:
+        # Tính dinh dưỡng tối đa có thể đạt được (nếu ăn x2.5 suất tất cả)
+        max_possible = matrix.dot(np.full(n_dishes, 2.5))
+
+        # Trọng số mặc định: [Kcal, P, L, C]
+        adaptive_weights = np.array([3.0, 2.0, 1.0, 1.0])
+        nutri_names = ["Kcal", "Protein", "Lipid", "Carb"]
+
+        for i in range(1, 4): # Check P, L, C
+            # Nếu Max khả thi vẫn < 70% Target -> Menu này quá thiếu chất đó
+            # -> Giảm trọng số về gần 0 để Solver không cố gắng cứu nó
+            if max_possible[i] < (active_target[i] * 0.7):
+                logger.info(f"   ⚠️ Thiếu hụt {nutri_names[i]} nghiêm trọng (Max {int(max_possible[i])} < Target {int(active_target[i])}). Bỏ qua tối ưu chỉ số này.")
+                adaptive_weights[i] = 0.01
+
+        # --- BƯỚC 4: LOSS FUNCTION ---
+        def objective(portions):
+            # A. Loss Macro (So với Active Target)
+            current_macros = matrix.dot(portions)
+
+            # Dùng adaptive_weights để tránh bẫy
+            diff = (current_macros - active_target) / (active_target + 1e-5)
+            loss_macro = np.sum(adaptive_weights * (diff ** 2))
+
+            # B. Loss Phân bổ Bữa ăn (Chỉ cần thi���t nếu sinh nhiều bữa)
+            loss_dist = 0
+            if active_ratios_sum > 0.5: # Chỉ tính nếu sinh > 1 bữa
+                kcal_row = matrix[0]
+                for m_type, indices in meal_indices.items():
+                    if not indices: continue
+                    current_meal_kcal = np.sum(kcal_row[indices] * portions[indices])
+                    target_meal = target_kcal_per_meal.get(m_type, 0)
+                    d = (current_meal_kcal - target_meal) / (target_meal + 1e-5)
+                    loss_dist += (d ** 2)
+
+            return loss_macro + (1.5 * loss_dist)
+
+        # 5. Run Optimization
+        logger.info("Đang tối ưu hóa phần suất món ăn...")
+        res = minimize(objective, initial_guess, method='SLSQP', bounds=bounds)
+        
+        if res.success:
+            optimized_portions = res.x
+        else:
+            logger.warning(f"⚠️ Solver không hội tụ: {res.message}. Dùng portions mặc định.")
+            
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"🔥 LỖI CRITICAL KHI CHẠY SOLVER: {e}")
+        optimized_portions = np.ones(n_dishes)
 
     # 6. Apply Results
-    optimized_portions = res.x
     final_menu = []
     total_stats = np.zeros(4)
     achieved_meal_kcal = {"sáng": 0, "trưa": 0, "tối": 0}
@@ -143,15 +149,15 @@ def optimize_portions_scipy(state: AgentState):
         final_dish["portion_scale"] = float(round(ratio, 2))
         final_dish["final_kcal"] = int(dish.get("kcal", 0) * ratio)
         final_dish["final_protein"] = int(dish.get("protein", 0) * ratio)
-        final_dish["final_lipid"] = int(dish.get("lipid", 0) * ratio)
-        final_dish["final_carb"] = int(dish.get("carbohydrate", 0) * ratio)
+        final_dish["final_totalfat"] = int(dish.get("totalfat", 0) * ratio)
+        final_dish["final_carbs"] = int(dish.get("carbs", 0) * ratio)
 
-        logger.info(f"   - {dish['name']} ({dish['assigned_meal']}): x{final_dish['portion_scale']} suất -> {final_dish['final_kcal']}kcal, {final_dish['final_protein']}g Protein, {final_dish['final_lipid']}g Lipid, {final_dish['final_carb']}g Carbohydrate")
+        logger.info(f"   - {dish['name']} ({dish['assigned_meal']}): x{final_dish['portion_scale']} suất -> {final_dish['final_kcal']}kcal, {final_dish['final_protein']}g Protein, {final_dish['final_totalfat']}g Total Fat, {final_dish['final_carbs']}g Carbs")
 
         final_menu.append(final_dish)
         total_stats += np.array([
             final_dish["final_kcal"], final_dish["final_protein"],
-            final_dish["final_lipid"], final_dish["final_carb"]
+            final_dish["final_totalfat"], final_dish["final_carbs"]
         ])
 
         m_type = dish.get("assigned_meal", "").lower()
@@ -168,7 +174,7 @@ def optimize_portions_scipy(state: AgentState):
     logger.info(row_format.format(*headers))
     logger.info("   " + "-"*65)
 
-    labels = ["Năng lượng", "Protein", "Lipid", "Carb"]
+    labels = ["Năng lượng", "Protein", "TotalFat", "Carb"]
     units = ["Kcal", "g", "g", "g"]
 
     for i in range(4):
@@ -200,5 +206,6 @@ def optimize_portions_scipy(state: AgentState):
 
     return {
         "final_menu": final_menu,
+        "reason": reason,
         "user_profile": profile
     }

chatbot/agents/nodes/app_functions/optimize_select.py

@@ -8,64 +8,76 @@ logger = logging.getLogger(__name__)
 
 def calculate_top_options(state: SwapState):
     logger.info("---NODE: SCIPY RANKING (MATH FILTER)---")
-    candidates = state["candidates"]
+    candidates = state.get("candidates", [])
     food_old = state["food_old"]
 
-    if not candidates: return {"top_candidates": []}
+    if not candidates or not food_old: 
+        logger.warning("⚠️ Candidates hoặc Food_old rỗng, bỏ qua tính toán.")
+        return {"top_candidates": []}
 
     # 1. Xác định "KPI" từ món cũ
     old_scale = float(food_old.get("portion_scale", 1.0))
     target_vector = np.array([
         float(food_old.get("kcal", 0)) * old_scale,
         float(food_old.get("protein", 0)) * old_scale,
-        float(food_old.get("lipid", 0)) * old_scale,
-        float(food_old.get("carbohydrate", 0)) * old_scale
+        float(food_old.get("totalfat", 0)) * old_scale,
+        float(food_old.get("carbs", 0)) * old_scale
     ])
     weights = np.array([3.0, 2.0, 1.0, 1.0])
 
     # Bound của món cũ
     bounds = food_old.get("solver_bounds", (0.5, 2.0))
 
-    # Hàm tính toán (giữ nguyên logic cũ)
+    # Hàm tính toán
     def calculate_score(candidate):
-        base_vector = np.array([
-            float(candidate.get("kcal", 0)),
-            float(candidate.get("protein", 0)),
-            float(candidate.get("lipid", 0)),
-            float(candidate.get("carbohydrate", 0))
-        ])
-        if np.sum(base_vector) == 0: return float('inf'), 1.0
+        try:
+            base_vector = np.array([
+                float(candidate.get("kcal", 0)),
+                float(candidate.get("protein", 0)),
+                float(candidate.get("totalfat", 0)),
+                float(candidate.get("carbs", 0))
+            ])
+            if np.sum(base_vector) == 0: return float('inf'), 1.0
 
-        def objective(x):
-            current_vector = base_vector * x
-            diff = (current_vector - target_vector) / (target_vector + 1e-5)
-            loss = np.sum(weights * (diff ** 2))
-            return loss
+            def objective(x):
+                current_vector = base_vector * x
+                diff = (current_vector - target_vector) / (target_vector + 1e-5)
+                loss = np.sum(weights * (diff ** 2))
+                return loss
 
-        res = minimize_scalar(objective, bounds=bounds, method='bounded')
-        return res.fun, res.x
+            res = minimize_scalar(objective, bounds=bounds, method='bounded')
+            if res.success:
+                return res.fun, res.x
+            else:
+                return float('inf'), 1.0
+        except Exception as inner_e:
+            logger.debug(f"Bỏ qua món {candidate.get('name')} do lỗi toán học: {inner_e}")
+            return float('inf'), 1.0
 
     # 3. Chấm điểm hàng loạt
     scored_candidates = []
     for item in candidates:
-        loss, scale = calculate_score(item)
+        try:
+            loss, scale = calculate_score(item)
 
-        # Chỉ lấy những món có sai số chấp nhận được (Loss < 5.0)
-        if loss < 5.0:
-            item_score = item.copy()
-            item_score["optimization_loss"] = round(loss, 4)
-            item_score["portion_scale"] = round(scale, 2)
+            # Chỉ lấy những món có sai số chấp nhận được
+            if loss < 10.0:
+                item_score = item.copy()
+                item_score["optimization_loss"] = round(loss, 4)
+                item_score["portion_scale"] = round(scale, 2)
 
-            # Tính chỉ số hiển thị sau khi scale
-            item_score["final_kcal"] = int(item["kcal"] * scale)
-            item_score["final_protein"] = int(item["protein"] * scale)
-            item_score["final_lipid"] = int(item["lipid"] * scale)
-            item_score["final_carb"] = int(item["carbohydrate"] * scale)
+                # Tính chỉ số hiển thị sau khi scale
+                item_score["final_kcal"] = int(item["kcal"] * scale)
+                item_score["final_protein"] = int(item["protein"] * scale)
+                item_score["final_totalfat"] = int(item["totalfat"] * scale)
+                item_score["final_carbs"] = int(item["carbs"] * scale)
 
-            scored_candidates.append(item_score)
+                scored_candidates.append(item_score)
+        except Exception as e:
+            logger.warning(f"Lỗi khi xử lý món {item.get('name', 'N/A')}: {e}")
+            continue
 
     # 4. Lấy Top 10 tốt nhất
-    # Sắp xếp theo Loss (thấp nhất là giống dinh dưỡng nhất)
     scored_candidates.sort(key=lambda x: x["optimization_loss"])
     top_10 = scored_candidates[:10]
 

chatbot/agents/nodes/app_functions/select_meal.py

@@ -21,12 +21,11 @@ def llm_finalize_choice(state: SwapState):
     # 1. Format danh sách hiển thị kèm Real ID
     options_text = ""
     for item in top_candidates:
-        # Lấy meal_id thực tế từ dữ liệu
         real_id = item.get("meal_id")
 
         options_text += (
-            f"ID [{real_id}] - {item['name']}\n"  # <--- Hiển thị ID thật
-            f"   - Số liệu: {item['final_kcal']} Kcal | P:{item['final_protein']}g | L:{item['final_lipid']}g | C:{item['final_carb']}g\n"
+            f"ID [{real_id}] - {item['name']}\n" 
+            f"   - Số liệu: {item['final_kcal']} Kcal | P:{item['final_protein']}g | L:{item['final_totalfat']}g | C:{item['final_carbs']}g\n"
             f"   - Độ lệch (Loss): {item['optimization_loss']}\n"
         )
 
@@ -48,16 +47,15 @@ def llm_finalize_choice(state: SwapState):
         decision = llm_structured.invoke(system_prompt)
         target_id = decision.selected_meal_id
     except Exception as e:
-        logger.info(f"⚠️ LLM Error: {e}. Fallback to first option.")
+        logger.info(f"⚠️ Lỗi LLM: {e}. Fallback về option đầu tiên.")
         # Fallback lấy ID của món đầu tiên
         target_id = top_candidates[0].get("meal_id")
         decision = ChefDecision(selected_meal_id=target_id, reason="Fallback do lỗi hệ thống.")
 
-    # 4. Mapping lại bằng meal_id (Chính xác tuyệt đối)
+    # 4. Mapping lại bằng meal_id
     selected_full_candidate = None
 
     for item in top_candidates:
-        # So sánh ID (lưu ý ép kiểu nếu cần thiết để tránh lỗi string vs int)
         if int(item.get("meal_id")) == int(target_id):
             selected_full_candidate = item
             break
@@ -70,26 +68,22 @@ def llm_finalize_choice(state: SwapState):
     # Bổ sung lý do
     selected_full_candidate["chef_reason"] = decision.reason
 
-    # Bổ sung lý do
-    selected_full_candidate["chef_reason"] = decision.reason
-
     #-------------------------------------------------------------------
     # --- PHẦN MỚI: IN BẢNG SO SÁNH (VISUAL COMPARISON) ---
-    logger.info(f"\n✅ CHEF SELECTED: {selected_full_candidate['name']} (ID: {selected_full_candidate['meal_id']})")
+    logger.info(f"✅ CHEF SELECTED: {selected_full_candidate['name']} (ID: {selected_full_candidate['meal_id']})")
     logger.info(f"📝 Lý do: {decision.reason}")
 
     # Lấy thông tin món cũ (đã scale ở menu gốc)
-    # Lưu ý: food_old trong state là thông tin gốc hoặc đã tính toán ở daily menu
     old_kcal = float(food_old.get('final_kcal', food_old['kcal']))
     old_pro = float(food_old.get('final_protein', food_old['protein']))
-    old_fat = float(food_old.get('final_lipid', food_old['lipid']))
-    old_carb = float(food_old.get('final_carb', food_old['carbohydrate']))
+    old_fat = float(food_old.get('final_totalfat', food_old['totalfat']))
+    old_carb = float(food_old.get('final_carbs', food_old['carbs']))
 
     # Lấy thông tin món mới (đã re-scale bởi Scipy)
     new_kcal = selected_full_candidate['final_kcal']
     new_pro = selected_full_candidate['final_protein']
-    new_fat = selected_full_candidate['final_lipid']
-    new_carb = selected_full_candidate['final_carb']
+    new_fat = selected_full_candidate['final_totalfat']
+    new_carb = selected_full_candidate['final_carbs']
     scale = selected_full_candidate['portion_scale']
 
     # In bảng
@@ -101,7 +95,6 @@ def llm_finalize_choice(state: SwapState):
     logger.info(row_fmt.format(*headers))
     logger.info("   " + "-"*68)
 
-    # Helper in dòng
     def print_row(label, old_val, new_val, unit=""):
         diff = new_val - old_val
         diff_str = f"{diff:+.1f}"
@@ -120,7 +113,7 @@ def llm_finalize_choice(state: SwapState):
 
     print_row("Năng lượng", old_kcal, new_kcal, "Kcal")
     print_row("Protein", old_pro, new_pro, "g")
-    print_row("Lipid", old_fat, new_fat, "g")
+    print_row("TotalFat", old_fat, new_fat, "g")
     print_row("Carb", old_carb, new_carb, "g")
     logger.info("   " + "-"*68)
 

chatbot/agents/nodes/app_functions/select_menu.py

@@ -16,129 +16,109 @@ class SelectedDish(BaseModel):
     role: Literal["main", "carb", "side"] = Field(
         description="Vai trò: 'main' (Món mặn/Đạm), 'carb' (Cơm/Tinh bột), 'side' (Rau/Canh)"
     )
-    reason: str = Field(description="Lý do chọn (ngắn gọn)")
 
 class DailyMenuStructure(BaseModel):
     dishes: List[SelectedDish] = Field(description="Danh sách các món ăn được chọn")
+    reason: str = Field(description="Lý do tổng quan cho thực đơn này và đánh giá thực đơn đã chọn")
 
-# --- NODE LOGIC ---
 def select_menu_structure(state: AgentState):
     logger.info("---NODE: AI SELECTOR (FULL MACRO AWARE)---")
-    profile = state["user_profile"]
-    candidates = state.get("candidate_pool", [])
-    meals_req = state["meals_to_generate"]
+    profile = state.get("user_profile", {})
+    full_pool = state.get("candidate_pool", [])
+    meals_req = state.get("meals_to_generate", [])
     
-    if len(candidates) == 0:
+    if len(full_pool) == 0:
         logger.warning("⚠️ Danh sách ứng viên rỗng, không thể chọn món.")
         return {"selected_structure": []}
 
-    # 1. TÍNH TOÁN MỤC TIÊU CHI TIẾT TỪNG BỮA (Budgeting)
+    # 1. TÍNH TOÁN MỤC TIÊU CHI TIẾT TỪNG BỮA
     daily_targets = {
-        "kcal": float(profile.get('targetcalories', 2000)),
-        "protein": float(profile.get('protein', 150)),
-        "lipid": float(profile.get('totalfat', 60)),
-        "carbohydrate": float(profile.get('carbohydrate', 200))
+        "kcal": float(profile.get('targetcalories', 0)),
+        "protein": float(profile.get('protein', 0)),
+        "totalfat": float(profile.get('totalfat', 0)),
+        "carbs": float(profile.get('carbohydrate', 0))
     }
     ratios = {"sáng": 0.25, "trưa": 0.40, "tối": 0.35}
 
-    # Tính target chi tiết cho từng bữa
-    # Kết quả dạng: {'sáng': {'kcal': 500, 'protein': 37.5, ...}, 'trưa': ...}
     meal_targets = {}
     for meal, ratio in ratios.items():
         meal_targets[meal] = {
             k: int(v * ratio) for k, v in daily_targets.items()
         }
 
-    # --- LOGIC TẠO HƯỚNG DẪN ĐỘNG ---
+    # --- LOGIC TẠO HƯỚNG DẪN ĐỘNG CHO PROMPT ---
+    avoid_items = ", ".join(profile.get('Kiêng', []))
+    limit_items = ", ".join(profile.get('Hạn chế', []))
     health_condition = profile.get('healthStatus', 'Bình thường')
-    safety_instruction = f"""
-    - Tình trạng sức khỏe: {health_condition}.
-    - Ưu tiên: Các món thanh đạm, chế biến đơn giản (Hấp/Luộc) nếu người dùng có nhiều bệnh nền.
-    """
 
+    safety_instruction = ""
+    if health_condition and health_condition.strip() not in  ["Bình thường", "Không có", "Khỏe mạnh"]:
+        safety_instruction += f"- Tình trạng sức khỏe: {health_condition}.\n"
+    if avoid_items:
+        safety_instruction += f"- TUYỆT ĐỐI TRÁNH: {avoid_items}. (Nếu thấy món chứa thành phần này trong danh sách, hãy BỎ QUA ngay lập tức).\n"
+    if limit_items:
+        safety_instruction += f"- HẠN CHẾ TỐI ĐA: {limit_items}.\n"
+    if safety_instruction:
+        safety_instruction = f"\nNGUYÊN TẮC AN TOÀN:\n{safety_instruction}\n"
+        
     # 2. TIỀN XỬ LÝ & PHÂN NHÓM CANDIDATES
-    candidates_by_meal = {"sáng": [], "trưa": [], "tối": []}
+    primary_pool = [m for m in full_pool if not m.get("is_fallback", False)]
+    backup_pool = [m for m in full_pool if m.get("is_fallback", False)]
 
-    for m in candidates:
-        if m.get('kcal', 0) > 1500: continue
-        if m.get('kcal', 0) < 100: continue
-
-        tag = m.get('meal_type_tag', '').lower()
-        if "sáng" in tag: candidates_by_meal["sáng"].append(m)
-        elif "trưa" in tag: candidates_by_meal["trưa"].append(m)
-        elif "tối" in tag: candidates_by_meal["tối"].append(m)
-
-    def format_list(items):
-        if not items: return ""
-        return "\n".join([
-            f"- {m['name']}: {m.get('kcal')} kcal | P:{m.get('protein')}g | L:{m.get('lipid')}g | C:{m.get('carbohydrate')}g"
-            for m in items
-        ])
+    primary_text = format_pool_detailed(primary_pool, "KHO MÓN ĂN NGON (Ưu tiên dùng)")
+    backup_text = format_pool_detailed(backup_pool, "KHO LƯƠNG THỰC CƠ BẢN")
 
+    # 3. XÂY DỰNG PROMPT
     def get_target_str(meal):
         t = meal_targets.get(meal, {})
-        return f"{t.get('kcal')} Kcal (P: {t.get('protein')}g, L: {t.get('lipid')}g, C: {t.get('carbohydrate')}g)"
-
-    # 3. XÂY DỰNG PROMPT (Kèm full chỉ số P/L/C)
-    guidance_sang = ""
-    if 'sáng' in meals_req:
-        guidance_sang = f"""BỮA SÁNG (Mục tiêu ~{get_target_str('sáng')}):
-        - Chọn 1 món chính có năng lượng ĐỦ LỚN (gần {get_target_str('sáng')}).
-        - Có thể bổ sung 1 món phụ sao cho dinh dưỡng cân bằng.
-        - Ưu tiên món nước (Phở/Bún) hoặc Bánh mì/Xôi, không nên ăn lẩu vào bữa sáng."""
-
-    guidance_trua = ""
-    if 'trưa' in meals_req:
-        guidance_trua = f"""BỮA TRƯA (Mục tiêu ~{get_target_str('trưa')}):
-        - Chọn tổ hợp gồm 3 món:
-        1. Main: Món cung cấp Protein chính.
-        2. Carb: Nguồn tinh bột thanh đạm như cơm trắng, cơm lứt, khoai, bún/phở (ít gia vị/dầu mỡ nếu Main đã đậm đà).
-        3. Side: Rau/Canh để bổ sung Xơ.
-        - Hoặc chọn 1 món Hỗn hợp (VD: Cơm chiên/Mì xào) nhưng không chọn thêm món mặn.
-        - Lưu ý: Món 'Main' và 'Side' phải tách biệt. Đừng chọn món rau xào thịt làm món Side (đó là Main)."""
-
-    guidance_toi = ""
-    if 'tối' in meals_req:
-        guidance_toi = f"""BỮA TỐI (Mục tiêu ~{get_target_str('tối')}):
-        - Tương tự như bữa trưa.
-        - Ưu tiên các món nhẹ bụng, dễ tiêu hóa.
-        - Giảm lượng tinh bột so với bữa trưa."""
-
-    # 2. Ghép vào prompt chính
-    system_prompt = f"""
-    Bạn là Chuyên gia Dinh dưỡng AI.
-    Nhiệm vụ: Chọn thực đơn cho các bữa: {', '.join(meals_req)} từ danh sách ứng viên đã được lọc sơ bộ. Mỗi bữa bao gồm từ 1 đến 3 món.
-
-    TỔNG MỤC TIÊU NGÀY: {int(daily_targets['kcal'])} Kcal | Protein: {int(daily_targets['protein'])}g | Lipid: {int(daily_targets['lipid'])}g | Carbohydrate: {int(daily_targets['carbohydrate'])}g.
-
-    NGUYÊN TẮC CỐT LÕI:
-    1. Nhìn vào số liệu: Hãy chọn món sao cho tổng dinh dưỡng xấp xỉ với Mục Tiêu Chi Tiết của từng bữa.
-    2. Cảm quan đầu bếp: Món ăn phải hợp vị (VD: Canh chua đi với Cá kho).
-    3. Ước lượng: Không cần tính chính xác tuyệt đối, nhưng đừng chọn món 5g Protein cho mục tiêu 60g Protein.
-
-    NGUYÊN TẮC AN TOÀN:
-    Mặc dù danh sách món đã được lọc, bạn vẫn là chốt chặn cuối cùng. Hãy tuân thủ:
-    {safety_instruction}
+        return f"{t.get('kcal')} Kcal (P: {t.get('protein')}g, Fat: {t.get('totalfat')}g, Carb: {t.get('carbs')}g)"
 
-    HƯỚNG DẪN TỪNG BỮA
-    {guidance_sang}
-    {guidance_trua}
-    {guidance_toi}
-
-    DANH SÁCH ỨNG VIÊN
-    {format_list(candidates_by_meal['sáng'])}
-    {format_list(candidates_by_meal['trưa'])}
-    {format_list(candidates_by_meal['tối'])}
-    """
+    system_prompt = f"""
+Vai trò: Đầu bếp trưởng kiêm Chuyên gia dinh dưỡng.
+Nhiệm vụ: Ghép thực đơn cho: {', '.join(meals_req)}.
+
+MỤC TIÊU CỤ THỂ TỪNG BỮA (Hãy nhẩm tính để chọn món sát với mục tiêu nhất):
+{f"- SÁNG: ~{get_target_str('sáng')}" if 'sáng' in meals_req else ""}
+{f"- TRƯA: ~{get_target_str('trưa')}" if 'trưa' in meals_req else ""}
+{f"- TỐI : ~{get_target_str('tối')}" if 'tối' in meals_req else ""}
+{safety_instruction}
+
+DỮ LIỆU ĐẦU VÀO (Tên món - Role - Dinh dưỡng):
+{primary_text}
+{backup_text}
+
+NGUYÊN TẮC CHỌN MÓN (QUAN TRỌNG):
+1. Cấu trúc & Dinh dưỡng (Linh hoạt):
+  - SÁNG: 1 Món chính (Ưu tiên món nước/bánh mì).
+  - TRƯA & TỐI: Không bắt buộc phải đủ 3 món. Hãy chọn theo 1 trong 2 cách sau:
+    + Cách A (Món hỗn hợp): Chọn 1-2 món nếu món đó là món hỗn hợp (VD: Bún, Mì, Nui, Cơm rang, Salad thịt...) và đã cung cấp đủ Kcal/Protein/Carb gần với Target.
+    + Cách B (Cơm gia đình): Nếu chọn món mặn rời (ít Carb/Rau), hãy ghép thêm [Tinh Bột] + [Rau/Canh] để cân bằng.
+    => MỤC TIÊU: Tổng Kcal của bữa ăn phải sát với Target (sai số cho phép ~10-15%).
+
+2. Quy tắc Ưu tiên & Dự phòng:
+  - Luôn quét trong "KHO MÓN ĂN NGON" trước.
+  - Nếu chọn Cách B: Hãy tìm món canh/rau trong kho ngon trước. Chỉ khi kho ngon không có hoặc làm vỡ Target Kcal (quá cao), mới lấy Cơm/Rau từ "KHO LƯƠNG THỰC CƠ BẢN".
+
+3. Chiến thuật ghép món:
+  - Nếu Target bữa thấp (<500k): Ưu tiên 1 món hỗn hợp nhẹ hoặc bộ 3 món (Cá/Hấp + Cơm ít + Canh rau).
+  - Nếu Target bữa cao (>700k): Ưu tiên bộ 3 món đầy đủ hoặc món hỗn hợp đậm đà.
+"""
 
     logger.info("Prompt:")
     logger.info(system_prompt)
 
-    # Gọi LLM
-    llm_structured = llm.with_structured_output(DailyMenuStructure, strict=True)
-    result = llm_structured.invoke(system_prompt)
-
-    # In danh sách các món đã chọn lần lượt theo bữa
+    try:
+        logger.info("Đang gọi LLM lựa chọn món...")
+        llm_structured = llm.with_structured_output(DailyMenuStructure, strict=True)
+        result = llm_structured.invoke(system_prompt)
+        
+        if not result or not hasattr(result, 'dishes'):
+            raise ValueError("LLM trả về kết quả rỗng hoặc sai định dạng object.")
+
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"🔥 LỖI GỌI LLM SELECTOR: {e}")
+        return {"selected_structure": [], "reason": "Lỗi hệ thống khi chọn món."}
+    
     def print_menu_by_meal(daily_menu):
         menu_by_meal = defaultdict(list)
         for dish in daily_menu.dishes:
@@ -148,16 +128,14 @@ def select_menu_structure(state: AgentState):
             if meal in menu_by_meal:
                 logger.info(f"\n🍽 Bữa {meal.upper()}:")
                 for d in menu_by_meal[meal]:
-                    logger.info(f" - {d.name} ({d.role}): {d.reason}")
+                    logger.info(f" - {d.name} ({d.role})")
 
     logger.info("\n--- MENU ĐÃ CHỌN ---")
     print_menu_by_meal(result)
 
     # 4. HẬU XỬ LÝ (Gán Bounds)
     selected_full_info = []
-    all_clean_candidates = []
-    for sublist in candidates_by_meal.values():
-        all_clean_candidates.extend(sublist)
+    all_clean_candidates = primary_pool + backup_pool
     candidate_map = {m['name']: m for m in all_clean_candidates}
 
     for choice in result.dishes:
@@ -165,33 +143,27 @@ def select_menu_structure(state: AgentState):
             dish_data = candidate_map[choice.name].copy()
             dish_data["assigned_meal"] = choice.meal_type
 
-            # Lấy thông tin dinh dưỡng món hiện tại
             d_kcal = float(dish_data.get("kcal", 0))
             d_pro = float(dish_data.get("protein", 0))
 
-            # Lấy target bữa hiện tại (VD: Trưa)
             t_target = meal_targets.get(choice.meal_type.lower(), {})
             t_kcal = t_target.get("kcal", 500)
             t_pro = t_target.get("protein", 30)
 
-            # --- GIAI ĐOẠN 1: TỰ ĐỘNG SỬA SAI VAI TRÒ (ROLE CORRECTION) ---
-            final_role = choice.role # Bắt đầu bằng role AI chọn
-
+            # --- GIAI ĐOẠN 1: TỰ ĐỘNG SỬA SAI VAI TRÒ ---
+            final_role = choice.role
             # 1. Phát hiện "Carb trá hình" (Cơm chiên/Mì xào quá nhiều thịt)
             if final_role == "carb" and d_pro > 15:
-                print(f"   ⚠️ Phát hiện Carb giàu đạm ({choice.name}: {d_pro}g Pro). Đổi role sang 'main'.")
+                logger.info(f"   ⚠️ Phát hiện Carb giàu đạm ({choice.name}: {d_pro}g Pro). Đổi role sang 'main'.")
                 final_role = "main"
-
             # 2. Phát hiện "Side giàu đạm" (Salad gà/bò, Canh sườn)
             elif final_role == "side" and d_pro > 10:
-                print(f"   ⚠️ Phát hiện Side giàu đạm ({choice.name}: {d_pro}g Pro). Đổi role sang 'main'.")
+                logger.info(f"   ⚠️ Phát hiện Side giàu đạm ({choice.name}: {d_pro}g Pro). Đổi role sang 'main'.")
                 final_role = "main"
-
-            # Cập nhật lại role chuẩn vào dữ liệu
+                
             dish_data["role"] = final_role
 
-
-            # --- GIAI ĐOẠN 2: THIẾT LẬP BOUNDS CƠ BẢN (BASE BOUNDS) ---
+            # --- GIAI ĐOẠN 2: THIẾT LẬP BOUNDS CƠ BẢN ---
             lower_bound = 0.5
             upper_bound = 1.5
 
@@ -208,25 +180,23 @@ def select_menu_structure(state: AgentState):
                 lower_bound, upper_bound = 0.6, 1.8
 
 
-            # --- GIAI ĐOẠN 3: KIỂM TRA AN TOÀN & GHI ĐÈ  ---
-
-            # Override A: Nếu món Main có Protein quá khủng so với Target
-            # (VD: Món 52g Pro vs Target Bữa 30g Pro) -> Phải cho phép giảm sâu
+            # --- GIAI ĐOẠN 3: KIỂM TRA AN TOÀN & GHI ĐÈ ---
+            # Override A: Nếu món Main có Protein quá lớn so với Target
             if final_role == "main" and d_pro > t_pro:
-                print(f"   ⚠️ Món {choice.name} thừa đạm ({d_pro}g > {t_pro}g). Mở rộng bound xuống thấp.")
-                lower_bound = 0.3  # Cho phép giảm xuống 30% suất
-                upper_bound = min(upper_bound, 1.2) # Không cho phép tăng quá nhiều
+                logger.info(f"   ⚠️ Món {choice.name} thừa đạm ({d_pro}g > {t_pro}g). Mở rộng bound xuống thấp.")
+                lower_bound = 0.3
+                upper_bound = min(upper_bound, 1.2)
 
             # Override B: Nếu món quá nhiều Calo (Chiếm > 80% Kcal cả bữa)
             if d_kcal > (t_kcal * 0.8):
-                print(f"   ⚠️ Món {choice.name} quá đậm năng lượng ({d_kcal} kcal). Siết chặt bound.")
+                logger.info(f"   ⚠️ Món {choice.name} quá đậm năng lượng ({d_kcal} kcal). Siết chặt bound.")
                 lower_bound = 0.3
-                upper_bound = min(upper_bound, 1.0) # Chặn không cho tăng
+                upper_bound = min(upper_bound, 1.0)
 
             # Override C: Nếu là món Side nhưng Protein vẫn hơi cao (5-10g)
-            # Cho phép giảm để nhường quota Protein cho món Main
             if final_role == "side" and d_pro > 5:
-                lower_bound = 0.2 # Cho phép ăn ít rau này lại
+                logger.info(f"   ⚠️ Món {choice.name} Side có đạm hơi cao ({d_pro}g). Hạ thấp bound.")
+                lower_bound = 0.2
 
             # --- KẾT THÚC: GÁN VÀO DỮ LIỆU ---
             dish_data["solver_bounds"] = (lower_bound, upper_bound)
@@ -234,4 +204,28 @@ def select_menu_structure(state: AgentState):
 
     return {
         "selected_structure": selected_full_info,
-    }
+        "reason": result.reason
+    }
+    
+def format_pool_detailed(pool, title):
+        if not pool: return ""
+        text = f"--- {title} ---\n"
+
+        for m in pool:
+            name = m['name']
+            name_lower = name.lower()
+
+            role_hint = ""
+            if any(w in name_lower for w in ["rau", "cải", "canh", "salad", "nộm", "gỏi", "bầu", "bí", "su su"]):
+                role_hint = "[Role: Rau/Canh]"
+            elif any(w in name_lower for w in ["cơm", "bún", "phở", "mì", "miến", "xôi", "cháo", "bánh mì"]):
+                role_hint = "[Role: Tinh Bột]"
+            else:
+                role_hint = "[Role: Món Mặn]"
+
+            stats = f"({int(m.get('kcal',0))}k, P:{int(m.get('protein',0))}, F:{int(m.get('totalfat',0))}, C:{int(m.get('carbs',0))})"
+
+            # Kết hợp: "Món A [Role] (500k, P30...)"
+            text += f"- {name} {role_hint} {stats}\n"
+
+        return text

chatbot/agents/nodes/chatbot/__init__.py

@@ -1,4 +1,4 @@
-from .classify_topic import classify_topic, route_by_topic
+from .classify_topic import classify_topic
 from .meal_identify import meal_identify
 from .suggest_meal_node import suggest_meal_node
 from .food_query import food_query
@@ -8,7 +8,9 @@ from .generate_final_response import generate_final_response
 from .food_suggestion import food_suggestion
 from .policy import policy
 from .select_food import select_food
-
+from .ask_info import ask_missing_info
+from .load_context import load_context_strict
+from .validator import universal_validator
 
 __all__ = [
     "classify_topic",
@@ -22,4 +24,7 @@ __all__ = [
     "food_suggestion",
     "policy",
     "select_food",
+    "ask_missing_info",
+    "load_context_strict",
+    "universal_validator",
 ]

chatbot/agents/nodes/chatbot/ask_info.py

@@ -0,0 +1,48 @@
+from langchain_core.messages import AIMessage
+from chatbot.agents.states.state import AgentState
+from chatbot.knowledge.field_requirement import FIELD_NAMES_VN
+import logging
+
+# --- Cấu hình logging ---
+logging.basicConfig(level=logging.INFO)
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+def ask_missing_info(state: AgentState):
+    logger.info("---NODE: ASK MISSING INFO---")
+
+    missing_fields = state.get("missing_fields", [])
+    topic = state.get("topic", "")
+
+    # 1. Chuyển tên trường kỹ thuật sang tiếng Việt
+    missing_vn = [FIELD_NAMES_VN.get(f, f) for f in missing_fields]
+    missing_str = ", ".join(missing_vn)
+
+    # 2. Tạo câu hỏi dựa trên ngữ cảnh
+    msg = ""
+
+    if topic == "meal_suggestion":
+        # Với gợi ý món, ưu tiên hỏi Calo hoặc Số đo
+        msg = (
+            f"🥗 Để thiết kế thực đơn chuẩn cho bạn, mình cần bổ sung: **{missing_str}**.\n\n"
+            "📌 Bạn có thể cung cấp theo 1 trong 2 cách:\n"
+            "1) **Thông tin cơ thể** → *mình sẽ tự tính dinh dưỡng cho bạn*:\n"
+            "   - ⚖️ Cân nặng (kg)\n"
+            "   - 📏 Chiều cao (cm hoặc m)\n"
+            "   - 🎂 Tuổi\n"
+            "   - 🚹 Giới tính (Nam/Nữ)\n"
+            "   - 🏃 Mức độ vận động (Ít / Trung bình / Nhiều)\n\n"
+            "2) **Mục tiêu dinh dưỡng cụ thể** → *nếu bạn đã biết trước*:\n"
+            "   - 🔥 Kcal\n"
+            "   - 💪 Protein (g)\n"
+            "   - 🍳 Lipid/Fat (g)\n"
+            "   - 🍚 Carbohydrate (g)\n\n"
+            "💡 *Bạn có thể nhập nhanh ví dụ:*\n"
+            "• \"Mình 60kg, cao 170cm, 22 tuổi, nam, vận động nhẹ\"\n"
+            "• \"1500 kcal — Protein 100g, Fat 50g, Carb 140g\""
+        )
+
+    else:
+        # Fallback chung
+        msg = f"Mình cần thêm thông tin về **{missing_str}** để xử lý yêu cầu này."
+
+    return {"messages": [AIMessage(content=msg)]}

chatbot/agents/nodes/chatbot/classify_topic.py

@@ -1,8 +1,9 @@
-from langchain.prompts import PromptTemplate
-import json
+from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder
 from pydantic import BaseModel, Field
 from chatbot.agents.states.state import AgentState
 from chatbot.models.llm_setup import llm
+from chatbot.utils.chat_history import get_chat_history
+from chatbot.knowledge.field_requirement import TOPIC_REQUIREMENTS
 import logging
 
 # --- Cấu hình logging ---
@@ -18,54 +19,45 @@ class Topic(BaseModel):
     )
 
 def classify_topic(state: AgentState):
-    logger.info("---CLASSIFY TOPIC---")
-    llm_with_structure_op = llm.with_structured_output(Topic)
-
-    prompt = PromptTemplate(
-        template="""
-        Bạn là bộ phân loại chủ đề câu hỏi người dùng trong hệ thống chatbot dinh dưỡng.
-
-        Nhiệm vụ:
-        - Phân loại câu hỏi vào một trong các nhóm:
-            1. "meal_suggestion": khi người dùng yêu cầu gợi ý thực đơn cho cả một bữa ăn hoặc trong cả một ngày (chỉ cho bữa ăn, không cho món ăn đơn lẻ).
-            2. "food_suggestion": khi người dùng yêu cầu tìm kiếm hoặc gợi ý một món ăn duy nhất (có thể của một bữa nào đó).
-            3. "food_query": khi người dùng muốn tìm kiếm thông tin về một món ăn như tên, thành phần, dinh dưỡng, cách chế biến
-            4. "policy": khi người dùng muốn biết các thông tin liên quan đến app.
-            5. "general_chat": khi người dùng muốn hỏi đáp các câu hỏi chung liên quan đến sức khỏe, chất dinh dưỡng.
-
-        Câu hỏi người dùng: {question}
-
-        Hãy trả lời dưới dạng JSON phù hợp với schema sau:
-        {format_instructions}
-        """
-    )
-
-    messages = state["messages"]
-    user_message = messages[-1].content if messages else state.question
-
-    format_instructions = json.dumps(llm_with_structure_op.output_schema.model_json_schema(), ensure_ascii=False, indent=2)
-
-    chain = prompt | llm_with_structure_op
-
-    topic_result = chain.invoke({
-        "question": user_message,
-        "format_instructions": format_instructions
-    })
-
-    logger.info(f"Topic: {topic_result.name}")
-
-    return {"topic": topic_result.name}
-
-def route_by_topic(state: AgentState):
-    topic = state["topic"]
-    if topic == "meal_suggestion":
-        return "meal_identify"
-    elif topic == "food_suggestion":
-        return "food_suggestion"
-    elif topic == "food_query":
-        return "food_query"
-    elif topic == "policy":
-        return "policy"
-    else:
-        return "general_chat"
-    
+    print("---CLASSIFY TOPIC ---")
+
+    classifier_llm = llm.with_structured_output(Topic)
+
+    system_msg = """
+    Bạn là bộ điều hướng thông minh.
+    Nhiệm vụ: Phân loại câu hỏi của người dùng vào nhóm thích hợp.
+
+    CÁC NHÓM CHỦ ĐỀ:
+    1. "meal_suggestion": Gợi ý thực đơn ăn uống.
+    2. "food_suggestion": Tìm món ăn cụ thể.
+    3. "food_query": Hỏi thông tin dinh dưỡng món ăn.
+    4. "policy": Khi người dùng hỏi về quy định, chính sách, hướng dẫn sử dụng MỚI mà chưa có trong lịch sử.
+    5. "general_chat":
+       - Chào hỏi xã giao.
+       - Các câu hỏi sức khỏe chung chung.
+       - QUAN TRỌNG: Các câu hỏi NỐI TIẾP (Follow-up) yêu cầu giải thích, làm rõ thông tin ĐÃ CÓ trong lịch sử hội thoại (Ví dụ: "Giải thích ý đó", "Tại sao lại thế", "Cụ thể hơn đi").
+
+    NGUYÊN TẮC ƯU TIÊN:
+    - Nếu câu hỏi mơ hồ (VD: "ý thứ 2 là gì", "nó hoạt động sao"), hãy kiểm tra lịch sử.
+    - Nếu câu trả lời cho câu hỏi đó ĐÃ NẰM trong tin nhắn trước của AI -> Chọn "general_chat" (để AI tự trả lời bằng trí nhớ).
+    - Chỉ chọn các topic chuyên biệt (policy/food...) khi cần tra cứu dữ liệu MỚI bên ngoài.
+    """
+
+    prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
+        ("system", system_msg),
+        MessagesPlaceholder(variable_name="history"),
+    ])
+
+    chain = prompt | classifier_llm
+
+    recent_messages = get_chat_history(state["messages"], max_tokens=500)
+
+    try:
+        topic_result = chain.invoke({"history": recent_messages})
+        topic_name = topic_result.name
+    except Exception as e:
+        print(f"⚠️ Lỗi phân loại: {e}")
+        topic_name = "general_chat"
+
+    print(f"Topic detected: {topic_name}")
+    return {"topic": topic_name}    

chatbot/agents/nodes/chatbot/food_query.py

@@ -26,7 +26,7 @@ def food_query(state: AgentState):
         query_constructor=query_constructor,
         vectorstore=docsearch,
         structured_query_translator=ElasticsearchTranslator(),
-        search_kwargs={"k": 3},
+        search_kwargs={"k": 2},
     )
     logger.info(f"🔍 Dạng truy vấn: {food_retriever.structured_query_translator.visit_structured_query(structured_query=query_ans)}")
 

chatbot/agents/nodes/chatbot/food_suggestion.py

@@ -1,5 +1,4 @@
 from chatbot.agents.states.state import AgentState
-from chatbot.utils.user_profile import get_user_by_id
 from chatbot.agents.tools.food_retriever import query_constructor, food_retriever
 import logging
 
@@ -14,7 +13,7 @@ def food_suggestion(state: AgentState):
     messages = state["messages"]
     user_message = messages[-1].content if messages else state.question
 
-    user_profile = get_user_by_id(user_id)
+    user_profile = state.get("user_profile", {})
 
     suggested_meals = []
 

chatbot/agents/nodes/chatbot/general_chat.py

@@ -1,7 +1,7 @@
 from chatbot.agents.states.state import AgentState
 from chatbot.models.llm_setup import llm
 from langchain.schema.messages import SystemMessage, HumanMessage
-from chatbot.utils.user_profile import get_user_by_id
+from chatbot.utils.chat_history import get_chat_history
 import logging
 
 # --- Cấu hình logging ---
@@ -11,35 +11,28 @@ logger = logging.getLogger(__name__)
 def general_chat(state: AgentState):
     logger.info("---GENERAL CHAT---")
 
-    user_id = state.get("user_id", {})
-    messages = state["messages"]
-    user_message = messages[-1].content if messages else state.question
+    history = get_chat_history(state["messages"], max_tokens=1000)
 
-    user_profile = get_user_by_id(user_id)
-
-    system_prompt = f"""
+    system_text = """
     Bạn là một chuyên gia dinh dưỡng và ẩm thực AI.
     Hãy trả lời các câu hỏi về:
     - món ăn, thành phần, dinh dưỡng, calo, protein, chất béo, carb,
     - chế độ ăn (ăn chay, keto, giảm cân, tăng cơ...),
     - sức khỏe, lối sống, chế độ tập luyện liên quan đến ăn uống.
-    Một số thông tin về người dùng có thể dùng đến như sau:
-    - Tổng năng lượng mục tiêu: {user_profile['targetcalories']} kcal/ngày
-        - Protein: {user_profile['protein']}g
-        - Chất béo (lipid): {user_profile['totalfat']}g
-        - Carbohydrate: {user_profile['carbohydrate']}g
-        - Chế độ ăn: {user_profile['diet']}
-    Không trả lời các câu hỏi ngoài chủ đề này.
-    Giải thích ngắn gọn, tự nhiên, rõ ràng.
-    """
-
-    messages = [
-        SystemMessage(content=system_prompt),
-        HumanMessage(content=user_message),
-    ]
+    - chức năng, điều khoản, chính sách của ứng dụng.
 
-    response = llm.invoke(messages)
-
-    logger.info(response.content if hasattr(response, "content") else response)
+    Quy tắc:
+    - Không trả lời các câu hỏi ngoài chủ đề này (hãy từ chối lịch sự).
+    - Giải thích ngắn gọn, tự nhiên, rõ ràng.
+    - Dựa vào lịch sử trò chuyện để trả lời mạch lạc nếu có câu hỏi nối tiếp.
+    """
 
-    return {"response": response.content}
+    messages_to_send = [SystemMessage(content=system_text)] + history
+    
+    try:
+        response = llm.invoke(messages_to_send)
+        logger.info(f"🤖 AI Response: {response.content}")
+        return {"messages": [response]}
+    except Exception as e:
+        logger.info(f"⚠️ Lỗi General Chat: {e}")
+        return {"messages": []}

chatbot/agents/nodes/chatbot/generate_final_response.py

@@ -1,5 +1,5 @@
+from langchain_core.messages import AIMessage
 from chatbot.agents.states.state import AgentState
-from chatbot.models.llm_setup import llm
 import logging
 
 # --- Cấu hình logging ---
@@ -8,32 +8,39 @@ logger = logging.getLogger(__name__)
 
 def generate_final_response(state: AgentState):
     logger.info("---NODE: FINAL RESPONSE---")
-    menu = state["response"]["final_menu"]
-    profile = state["response"]["user_profile"]
-
-    # Format text để LLM đọc
-    menu_text = ""
-    current_meal = ""
-    for dish in sorted(menu, key=lambda x: x['assigned_meal']): # Sort theo bữa
-        if dish['assigned_meal'] != current_meal:
-            current_meal = dish['assigned_meal']
-            menu_text += f"\n--- BỮA {current_meal.upper()} ---\n"
-
-        menu_text += (
-            f"- {dish['name']} (x{dish['portion_scale']} suất): "
-            f"{dish['final_kcal']}kcal, {dish['final_protein']}g Protein, {dish['final_lipid']}g Lipid, {dish['final_carb']}g Carbohydrate\n"
-        )
-
-    prompt = f"""
-    Người dùng có mục tiêu: {profile['targetcalories']} Kcal, {profile['protein']}g Protein, {profile['totalfat']}g Lipid, {profile['carbohydrate']}g Carbohydrate.
-    Hệ thống đã tính toán thực đơn tối ưu sau:
-
-    {menu_text}
-
-    Nhiệm vụ:
-    1. Trình bày thực đơn này thật đẹp và ngon miệng cho người dùng.
-    2. Giải thích ngắn gọn tại sao khẩu phần lại như vậy (Ví dụ: "Mình đã tăng lượng ức gà lên 1.5 suất để đảm bảo đủ Protein cho bạn").
-    """
-
-    res = llm.invoke(prompt)
-    return {"response": res.content}
+    menu = state.get("final_menu", [])
+    reason = state.get("reason", "")
+    profile = state.get("user_profile", {})
+    
+    if not menu:
+        return {"messages": [AIMessage(content="Xin lỗi, tôi chưa thể tạo thực đơn lúc này.")]}
+
+    meal_priority = {"sáng": 1, "trưa": 2, "tối": 3}
+    sorted_menu = sorted(
+        menu,
+        key=lambda x: meal_priority.get(x.get('assigned_meal', '').lower(), 99)
+    )
+    
+    output_text = "📋 **THỰC ĐƠN DINH DƯỠNG CÁ NHÂN HÓA**\n"
+    output_text += f"🎯 Mục tiêu: {int(profile.get('targetcalories', 0))} Kcal | {int(profile.get('protein', 0))}g Protein\n\n"
+    
+    current_meal = None
+
+    for dish in sorted_menu:
+        meal_name = dish.get('assigned_meal', 'Khác').upper()
+
+        if meal_name != current_meal:
+            current_meal = meal_name
+            output_text += f"🍽️ **BỮA {current_meal}**:\n"
+
+        scale = dish.get('portion_scale', 1.0)
+        scale_info = f" (x{scale} suất)" if scale != 1.0 else ""
+
+        output_text += f"   • **{dish['name']}**{scale_info}\n"
+        output_text += f"     └─ {dish['final_kcal']} Kcal | {dish['final_protein']}g Đạm | {dish['final_totalfat']}g Béo | {dish['final_carbs']}g Bột\n"
+
+    if reason:
+        output_text += f"\n💡 **Góc nhìn chuyên gia:**\n{reason}"
+
+    return {"messages": [AIMessage(content=output_text)]}
+    

chatbot/agents/nodes/chatbot/load_context.py

@@ -0,0 +1,125 @@
+
+from pydantic import BaseModel, Field
+from chatbot.agents.states.state import AgentState
+from chatbot.models.llm_setup import llm
+from typing import Literal, List, Optional
+from langchain_core.messages import SystemMessage
+from chatbot.utils.chat_history import get_chat_history
+from chatbot.utils.restriction import get_restrictions
+from chatbot.utils.user_profile import get_user_by_id
+import logging
+
+# --- Cấu hình logging ---
+logging.basicConfig(level=logging.INFO)
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+DiseaseType = Literal[
+    "Khỏe mạnh",
+    "Suy thận",
+    "Xơ gan, Viêm gan",
+    "Gout",
+    "Sỏi thận",
+    "Suy dinh dưỡng",
+    "Bỏng nặng",
+    "Thiếu máu thiếu sắt",
+    "Bệnh tim mạch",
+    "Tiểu đường",
+    "Loãng xương",
+    "Phụ nữ mang thai",
+    "Viêm loét, trào ngược dạ dày",
+    "Hội chứng ruột kích thích",
+    "Viêm khớp",
+    "Tăng huyết áp"
+]
+
+class MacroGoals(BaseModel):
+    targetcalories: float = Field(..., description="Tổng calo mục tiêu (TDEE +/- goal)")
+    protein: float = Field(..., description="Protein (gram)")
+    totalfat: float = Field(..., description="Lipid/Fat (gram)")
+    carbohydrate: float = Field(..., description="Tinh bột (gram)")
+    heathStatus: DiseaseType = Field(..., description="Tình trạng sức khỏe")
+    diet: str = Field(..., description="Chế độ ăn")
+
+class ContextDecision(BaseModel):
+    user_provided_info: bool = Field(description="True nếu user đề cập đến cân nặng, chiều cao, tuổi, hoặc mục tiêu ăn uống. False nếu user chỉ chào hỏi hoặc yêu cầu chung chung.")
+
+    # Nếu user_provided_info = True:
+    calculated_goals: Optional[MacroGoals] = Field(None, description="Kết quả tính toán NẾU đủ thông tin.")
+    missing_info: List[str] = Field(default=[], description="Danh sách các thông tin còn thiếu để tính TDEE (VD: ['height', 'age']). Nếu đủ thì để trống.")
+
+    reasoning: str = Field(description="Giải thích ngắn gọn tại sao đủ hoặc thiếu.")
+
+def load_context_strict(state: AgentState):
+    logger.info("---NODE: STRICT CONTEXT & CALCULATOR---")
+
+    history = get_chat_history(state["messages"], max_tokens=1000)
+
+    user_id = state.get("user_id", 1)
+
+    system_prompt = """
+    Bạn là Chuyên gia Dinh dưỡng AI.
+    Nhiệm vụ: Phân tích hội thoại và xác định ngữ cảnh dữ liệu.
+
+    LOGIC XỬ LÝ:
+    1. Kiểm tra xem người dùng có đang cung cấp thông tin cá nhân (Cân nặng, Chiều cao, Tuổi, Giới tính, Mục tiêu) hoặc yêu cầu Calo cụ thể không?
+
+    2. TRƯỜNG HỢP A: Người dùng KHÔNG cung cấp thông tin gì mới liên quan đến chỉ số cơ thể (chỉ hỏi "Gợi ý món ăn mặn"), cung cấp thông tin dinh dưỡng món ăn cũng vào trường hợp này (ví dụ "Gợi ý món ăn 400kcal).
+       -> Trả về: user_provided_info = False. (Hệ thống sẽ tự dùng DB).
+
+    3. TRƯỜNG HỢP B: Người dùng CÓ cung cấp thông tin (dù chỉ là 1 phần).
+       -> Trả về: user_provided_info = True.
+       -> Kiểm tra xem thông tin đã ĐỦ để tính TDEE chưa? (Cần đầy đủ (Weight, Height, Age, Gender, Activity) hoặc (Kcal, Protein, Lipid, Carbohydrate))
+       -> NẾU THIẾU: Liệt kê các trường thiếu vào 'missing_info'.
+       -> NẾU ĐỦ (hoặc user cho sẵn Target Kcal):
+          - Hãy TÍNH TOÁN ngay lập tức 4 chỉ số: Kcal, Protein, Lipid, Carbohydrate.
+          - Sử dụng công thức Mifflin-St Jeor cho BMR.
+          - Phân bổ Macro theo chế độ ăn user mong muốn (hoặc mặc định 30P/30F/40C).
+          - Trả về kết quả trong 'calculated_goals'.
+    """
+
+    try:
+        chain = llm.with_structured_output(ContextDecision)
+        input_messages = [SystemMessage(content=system_prompt)] + history
+        decision = chain.invoke(input_messages)
+
+        logger.info(f"   🤖 Decision: User Provided Info = {decision.user_provided_info}")
+        logger.info(f"   📝 Missing Info: {decision.missing_info}")
+        logger.info(f"   📝 Reasoning: {decision.reasoning}")
+
+    except Exception as e:
+        logger.info(f"⚠️ Lỗi LLM: {e}")
+        return {"missing_fields": ["system_error"]}
+
+    final_nutrition_goals = {}
+    missing_fields = []
+
+    if not decision.user_provided_info:
+        logger.info("   💾 Dùng Profile Database.")
+        nutrition_goals = get_user_by_id(user_id)
+        restrictions = get_restrictions(nutrition_goals["healthStatus"])
+        final_nutrition_goals = {**nutrition_goals, **restrictions}
+
+    else:
+        logger.info("   🚀 Dùng Profile Tạm thời (Session).")
+        if decision.missing_info:
+            logger.info(f"   ⛔ Còn thiếu: {decision.missing_info}")
+            missing_fields = decision.missing_info
+        elif decision.calculated_goals:
+            goals = decision.calculated_goals
+            logger.info(f"   ✅ Đã tính xong: {goals.targetcalories} Kcal")
+
+            nutrition_goals = {
+                "targetcalories": goals.targetcalories,
+                "protein": goals.protein,
+                "totalfat": goals.totalfat,
+                "carbohydrate": goals.carbohydrate,
+                "healthStatus": goals.heathStatus,
+                "diet": goals.diet
+            }
+            restrictions = get_restrictions(nutrition_goals["healthStatus"])
+            final_nutrition_goals = {**nutrition_goals, **restrictions}
+
+    return {
+        "user_profile": final_nutrition_goals,
+        "missing_fields": missing_fields
+    }

chatbot/agents/nodes/chatbot/meal_identify.py

@@ -1,4 +1,4 @@
-from langchain.prompts import PromptTemplate
+from langchain.prompts import ChatPromptTemplate
 import json
 from pydantic import BaseModel, Field
 from chatbot.agents.states.state import AgentState
@@ -17,39 +17,40 @@ class MealIntent(BaseModel):
     
 def meal_identify(state: AgentState):
     logger.info("---MEAL IDENTIFY---")
-
-    llm_with_structure_op = llm.with_structured_output(MealIntent)
-
-    # Lấy câu hỏi mới nhất từ lịch sử hội thoại
     messages = state["messages"]
     user_message = messages[-1].content if messages else state.question
+    
+    structured_llm = llm.with_structured_output(MealIntent)
+
+    system = """
+    Bạn là chuyên gia phân tích yêu cầu dinh dưỡng.
+    Nhiệm vụ: Đọc câu hỏi người dùng và trích xuất danh sách các bữa ăn họ muốn gợi ý.
+    Chỉ được chọn trong các giá trị: "sáng", "trưa", "tối".
+    Nếu người dùng nói "cả ngày", hãy trả về ["sáng", "trưa", "tối"].
+    """
+
+    prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
+        ("system", system),
+        ("human", "{question}"),
+    ])
+    
+    chain = prompt | structured_llm
 
-    format_instructions = json.dumps(llm_with_structure_op.output_schema.model_json_schema(), ensure_ascii=False, indent=2)
-
-    prompt = PromptTemplate(
-        template="""
-        Bạn là bộ phân tích yêu cầu gợi ý bữa ăn trong hệ thống chatbot dinh dưỡng.
-
-        Dựa trên câu hỏi của người dùng, hãy xác định danh sách các bữa người dùng muốn gợi ý.
-
-        - Các bữa người dùng có thể muốn gợi ý gồm: ["sáng", "trưa", "tối"].
-
-        Câu hỏi người dùng: {question}
-
-        Hãy xuất kết quả dưới dạng JSON theo schema sau:
-        {format_instructions}
-        """
-    )
+    try:
+        result = chain.invoke({"question": user_message})
 
-    chain = prompt | llm_with_structure_op
+        if not result:
+            logger.info("⚠️ Model không trả về định dạng đúng, dùng mặc định.")
+            meals = ["sáng", "trưa", "tối"]
+        else:
+            meals = result.meals_to_generate
 
-    result = chain.invoke({
-        "question": user_message,
-        "format_instructions": format_instructions
-    })
+    except Exception as e:
+        logger.info(f"⚠️ Lỗi Parse JSON: {e}")
+        meals = ["sáng", "trưa", "tối"]
 
-    logger.info("Bữa cần gợi ý: " + ", ".join(result.meals_to_generate))
+    logger.info("Bữa cần gợi ý: " + ", ".join(meals))
 
     return {
-        "meals_to_generate": result.meals_to_generate,
+        "meals_to_generate": meals
     }

chatbot/agents/nodes/chatbot/policy.py

@@ -1,6 +1,7 @@
 from chatbot.agents.states.state import AgentState
+from langchain_core.messages import AIMessage, SystemMessage, HumanMessage
 from chatbot.models.llm_setup import llm
-from chatbot.agents.tools.info_app_retriever import policy_search
+from chatbot.agents.tools.info_app_retriever import policy_retriever
 import logging
 
 # --- Cấu hình logging ---
@@ -12,35 +13,40 @@ def policy(state: AgentState):
     messages = state["messages"]
     question = messages[-1].content if messages else state.question
 
-    if not question:
-        return {"response": "Chưa có câu hỏi."}
+    try:
+        docs = policy_retriever.invoke(question)
 
-    # Tạo retriever, lấy 3 doc gần nhất
-    policy_retriever = policy_search.as_retriever(search_kwargs={"k": 3})
+        if not docs:
+            return {"messages": [AIMessage(content="Xin lỗi, tôi không tìm thấy thông tin chính sách liên quan đến câu hỏi của bạn trong hệ thống.")]}
 
-    # Lấy các document liên quan
-    docs = policy_retriever.invoke(question)
+        context_text = "\n\n".join([d.page_content for d in docs])
 
-    if not docs:
-        return {"response": "Không tìm thấy thông tin phù hợp."}
+    except Exception as e:
+        logger.info(f"⚠️ Lỗi Policy Retriever: {e}")
+        return {"messages": [AIMessage(content="Hệ thống tra cứu chính sách đang gặp sự cố.")]}
 
-    # Gom nội dung các doc lại
-    context_text = "\n\n".join([doc.page_content for doc in docs])
+    system_prompt = f"""
+Bạn là Trợ lý AI hỗ trợ Chính sách & Quy định của Ứng dụng.
 
-    # Tạo prompt cho LLM
-    prompt_text = f"""
-Bạn là trợ lý AI chuyên về chính sách và thông tin app.
+NHIỆM VỤ:
+Trả lời câu hỏi người dùng CHỈ DỰA TRÊN thông tin được cung cấp dưới đây.
 
-Thông tin tham khảo từ hệ thống:
+THÔNG TIN THAM KHẢO:
 {context_text}
 
-Câu hỏi của người dùng: {question}
+QUY TẮC AN TOÀN:
+1. Nếu thông tin không có trong phần tham khảo, hãy trả lời: "Xin lỗi, hiện tại trong tài liệu chính sách không đề cập đến vấn đề này."
+2. Không được tự bịa ra chính sách hoặc đoán mò.
+3. Trả lời ngắn gọn, đi thẳng vào vấn đề.
+    """
 
-Hãy trả lời ngắn gọn, dễ hiểu, chính xác dựa trên thông tin có trong hệ thống.
-"""
+    try:
+        response = llm.invoke([
+            SystemMessage(content=system_prompt),
+            HumanMessage(content=question)
+        ])
 
-    # Gọi LLM
-    result = llm.invoke(prompt_text)
-    answer = result.content
+        return {"messages": [response]}
 
-    return {"response": answer}
+    except Exception as e:
+        return {"messages": [AIMessage(content="Lỗi khi tạo câu trả lời.")]}

chatbot/agents/nodes/chatbot/select_food.py

@@ -1,5 +1,6 @@
 from chatbot.agents.states.state import AgentState
 from chatbot.models.llm_setup import llm
+from langchain_core.messages import AIMessage, SystemMessage, HumanMessage
 import logging
 
 # --- Cấu hình logging ---
@@ -14,27 +15,25 @@ def select_food(state: AgentState):
     messages = state.get("messages", [])
     user_message = messages[-1].content if messages else state.get("question", "")
 
-    # 1. Format dữ liệu món ăn để đưa vào Prompt
     if not suggested_meals:
         return {"response": "Xin lỗi, tôi không tìm thấy món ăn nào phù hợp trong cơ sở dữ liệu."}
 
     meals_context = ""
     for i, doc in enumerate(suggested_meals):
         meta = doc.metadata
+        # Format kỹ hơn để LLM dễ đọc
         meals_context += (
-            f"Món {i+1}: {meta.get('name', 'Không tên')}\n"
-            f"   - Dinh dưỡng: {meta.get('kcal', '?')} kcal | "
-            f"P: {meta.get('protein', '?')}g | L: {meta.get('lipid', '?')}g | C: {meta.get('carbohydrate', '?')}g\n"
-            f"   - Mô tả/Thành phần: {doc.page_content}...\n"
+            f"--- Món {i+1} ---\n"
+            f"Tên: {meta.get('name', 'Không tên')}\n"
+            f"Dinh dưỡng (1 suất): {meta.get('kcal', '?')} kcal | "
+            f"Đạm: {meta.get('protein', '?')}g | Béo: {meta.get('totalfat', '?')}g | Carb: {meta.get('carbs', '?')}g\n"
+            f"Mô tả: {doc.page_content}\n\n"
         )
 
     # 2. Prompt Trả lời câu hỏi
-    # Prompt này linh hoạt hơn: Không ép chọn 1 món nếu user hỏi dạng liệt kê ("Tìm các món gà...")
     system_prompt = f"""
     Bạn là Trợ lý Dinh dưỡng AI thông minh.
 
-    CÂU HỎI: "{user_message}"
-
     DỮ LIỆU TÌM ĐƯỢC TỪ KHO MÓN ĂN:
     {meals_context}
 
@@ -46,11 +45,16 @@ def select_food(state: AgentState):
     Lưu ý: Chỉ sử dụng thông tin từ danh sách cung cấp, không bịa đặt số liệu.
     """
 
-    # Gọi LLM
-    response = llm.invoke(system_prompt)
-    content = response.content if hasattr(response, "content") else response
+    try:
+        response = llm.invoke([
+            SystemMessage(content=system_prompt),
+            HumanMessage(content=user_message)
+        ])
+
+        logger.info("💬 AI Response:", response.content)
 
-    print("💬 AI Response:")
-    print(content)
+        return {"messages": [response]}
 
-    return {"response": content}
+    except Exception as e:
+        logger.info(f"⚠️ Lỗi sinh câu trả lời: {e}")
+        return {"messages": [AIMessage(content="Đã xảy ra lỗi khi phân tích dữ liệu món ăn.")]}

chatbot/agents/nodes/chatbot/select_food_plan.py

@@ -1,4 +1,5 @@
 from chatbot.agents.states.state import AgentState
+from langchain_core.messages import AIMessage, SystemMessage, HumanMessage
 from chatbot.models.llm_setup import llm
 import logging
 
@@ -9,47 +10,53 @@ logger = logging.getLogger(__name__)
 def select_food_plan(state: AgentState):
     logger.info("---SELECT FOOD PLAN---")
 
-    user_profile = state["user_profile"]
-    suggested_meals = state["suggested_meals"]
-    messages = state["messages"]
-    user_message = messages[-1].content if messages else state.question
+    user_profile = state.get("user_profile", {})
+    suggested_meals = state.get("suggested_meals", [])
+    messages = state.get("messages", [])
+    user_message = messages[-1].content if messages else state.get("question", "")
+    
+    if not suggested_meals:
+        return {
+            "messages": [AIMessage(content="Xin lỗi, dựa trên tiêu chí của bạn, tôi không tìm thấy món ăn nào phù hợp trong dữ liệu.")]
+        }
+
 
     suggested_meals_text = "\n".join(
-        f"{i+1}. {doc.metadata.get('name', 'Không rõ')} - "
-        f"{doc.metadata.get('kcal', '?')} kcal, "
-        f"Protein:{doc.metadata.get('protein', '?')}g, "
-        f"Chất béo:{doc.metadata.get('lipid', '?')}g, "
-        f"Carbohydrate:{doc.metadata.get('carbohydrate', '?')}g"
+        f"Món {i+1}: {doc.metadata.get('name', 'Không rõ')}\n"
+        f"   - Dinh dưỡng: {doc.metadata.get('kcal', '?')} kcal | "
+        f"P: {doc.metadata.get('protein', '?')}g | L: {doc.metadata.get('totalfat', '?')}g | C: {doc.metadata.get('carbs', '?')}g\n"
         for i, doc in enumerate(suggested_meals)
     )
 
-    prompt = f"""
-Bạn là chuyên gia dinh dưỡng AI.
-Bạn có thể sử dụng thông tin người dùng có hồ sơ dinh dưỡng sau nếu cần thiết cho câu hỏi của người dùng:
-- Tổng năng lượng mục tiêu: {user_profile['targetcalories']} kcal/ngày
-- Protein: {user_profile['protein']}g
-- Chất béo (lipid): {user_profile['totalfat']}g
-- Carbohydrate: {user_profile['carbohydrate']}g
-- Chế độ ăn: {user_profile['diet']}
-
-Câu hỏi của người dùng: "{user_message}"
-
-Danh sách món ăn hiện có để chọn:
-{suggested_meals_text}
-
-Yêu cầu:
-1. Chọn một món ăn phù hợp nhất với yêu cầu của người dùng, dựa trên dinh dưỡng và chế độ ăn.
-2. Nếu không có món nào phù hợp, hãy trả về:
-  "Không tìm thấy món phù hợp trong danh sách hiện có."
-3. Không tự tạo thêm món mới hoặc tên món không có trong danh sách.
-4. Nếu có nhiều món gần giống nhau, hãy chọn món có năng lượng và thành phần dinh dưỡng gần nhất với mục tiêu người dùng.
-    """
+    system_prompt = f"""
+    Bạn là chuyên gia dinh dưỡng AI.
 
-    logger.info("Prompt:")
-    logger.info(prompt)
+    HỒ SƠ NGƯỜI DÙNG:
+    - Mục tiêu: {user_profile.get('targetcalories', 'N/A')} kcal/ngày
+    - Macro (P/F/C): {user_profile.get('protein', '?')}g / {user_profile.get('totalfat', '?')}g / {user_profile.get('carbohydrate', '?')}g
+    - Chế độ: {user_profile.get('diet', 'Cân bằng')}
 
-    result = llm.invoke(prompt)
+    CÂU HỎI:
+    {user_message}
 
-    logger.info(result.content if hasattr(result, "content") else result)
+    DANH SÁCH ỨNG VIÊN TỪ DATABASE:
+    {suggested_meals_text}
 
-    return {"response": result.content}
+    NHIỆM VỤ:
+    1. Dựa vào câu hỏi của người dùng, hãy chọn ra 2-3 món phù hợp nhất từ danh sách trên.
+    2. Giải thích lý do chọn (dựa trên sự phù hợp về Calo/Macro hoặc khẩu vị).
+    3. TUYỆT ĐỐI KHÔNG bịa ra món không có trong danh sách.
+    """
+    
+    try:
+        response = llm.invoke([
+            SystemMessage(content=system_prompt),
+            HumanMessage(content=user_message)
+        ])
+
+        print("💬 AI Response:", response.content)
+        return {"messages": [response]}
+
+    except Exception as e:
+        print(f"⚠️ Lỗi sinh câu trả lời: {e}")
+        return {"messages": [AIMessage(content="Xin lỗi, đã có lỗi xảy ra khi xử lý thông tin món ăn.")]}

chatbot/agents/nodes/chatbot/suggest_meal_node.py

@@ -1,6 +1,4 @@
-from langchain_core.messages import HumanMessage, SystemMessage, AIMessage, ToolMessage
 from chatbot.agents.states.state import AgentState
-from chatbot.models.llm_setup import llm
 from chatbot.agents.tools.daily_meal_suggestion import daily_meal_suggestion
 import logging
 
@@ -11,67 +9,34 @@ logger = logging.getLogger(__name__)
 def suggest_meal_node(state: AgentState):
     logger.info("---SUGGEST MEAL NODE---")
 
-    # 🧠 Lấy dữ liệu từ state
-    user_id = state.get("user_id", 0)
-    question = state.get("messages")
+    user_id = state.get("user_id", 1)
+    user_profile = state.get("user_profile", {})
     meals_to_generate = state.get("meals_to_generate", [])
-
-    # 🧩 Chuẩn bị prompt mô tả yêu cầu
-    system_prompt = """
-    Bạn là một chuyên gia gợi ý thực đơn AI.
-    Bạn không được tự trả lời hay đặt câu hỏi thêm.
-    Nếu người dùng yêu cầu gợi ý món ăn, bắt buộc gọi tool 'daily_meal_suggestion'.
-    với các tham số:
-    - user_id: ID người dùng hiện tại
-    - question: nội dung câu hỏi họ vừa hỏi
-    - meals_to_generate: danh sách các bữa cần sinh thực đơn (nếu có)
-
-    Nếu bạn không chắc bữa nào cần sinh, vẫn gọi tool này — phần xử lý sẽ lo chi tiết sau.
-    """
-
-    user_prompt = f"""
-    Người dùng có ID: {user_id}
-    Yêu cầu: "{question}"
-    Danh sách các bữa cần gợi ý: {meals_to_generate}
-    """
-
-    # 🚀 Gọi LLM và Tools
-    tools = [daily_meal_suggestion]
-    llm_with_tools = llm.bind_tools(tools)
+    messages = state.get("messages", [])
     
-    response = llm_with_tools.invoke(
-        [
-            SystemMessage(content=system_prompt),
-            HumanMessage(content=user_prompt)
-        ]
-    )
-
-    logger.info("===== DEBUG =====")
-    logger.info(f"Response type: {type(response)}")
-    logger.info(f"Tool calls: {getattr(response, 'tool_calls', None)}")
-    logger.info(f"Message content: {response.content}")
-    logger.info("=================")
-
-    if isinstance(response, AIMessage) and response.tool_calls:
-        tool_call = response.tool_calls[0]
-        tool_name = tool_call["name"]
-        tool_args = tool_call["args"]
-        tool_call_id = tool_call["id"]
-
-        logger.info(f"👉 Executing tool: {tool_name} with args: {tool_args}")
-
-        # Bổ sung tham số nếu LLM quên
-        tool_args.setdefault("user_id", user_id)
-        tool_args.setdefault("question", question)
-        tool_args.setdefault("meals_to_generate", meals_to_generate)
-
-        if tool_name == "daily_meal_suggestion":
-            result = daily_meal_suggestion.invoke(tool_args)
-        elif tool_name == "fallback":
-            result = {"message": "Không có tool phù hợp.", "reason": tool_args.get("reason", "")}
-        else:
-            result = {"message": f"Tool '{tool_name}' chưa được định nghĩa."}
-
-        tool_message = ToolMessage(content=str(result), name=tool_name, tool_call_id=tool_call_id)
-        return {"messages": state["messages"] + [response, tool_message], "response": result}
-    return {"response": "Lỗi!!!"}
+    if messages:
+        question = messages[-1].content
+    else:
+        question = "Gợi ý thực đơn tiêu chuẩn"
+        
+    tool_input = {
+        "user_id": user_id,
+        "user_profile": user_profile,
+        "question": question,
+        "meals_to_generate": meals_to_generate
+    }
+
+    logger.info(f"👉 Gọi Tool: daily_meal_suggestion")
+
+    try:
+        result = daily_meal_suggestion.invoke(tool_input)
+        return {
+            "final_menu": result.get("final_menu"),
+            "reason": result.get("reason"),
+        }
+    except Exception as e:
+        print(f"❌ Lỗi khi chạy tool: {e}")
+        return {
+            "final_menu": [],
+            "error": str(e)
+        }

chatbot/agents/nodes/chatbot/validator.py

@@ -0,0 +1,44 @@
+
+from chatbot.agents.states.state import AgentState
+from chatbot.knowledge.field_requirement import TOPIC_REQUIREMENTS
+import logging
+
+# --- Cấu hình logging ---
+logging.basicConfig(level=logging.INFO)
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+def universal_validator(state: AgentState):
+    print("---NODE: UNIVERSAL VALIDATOR---")
+
+    # 1. Lấy dữ liệu
+    topic = state.get("topic", "general_chat")
+    goals = state.get("user_profile", {})
+    missing_from_prev = state.get("missing_fields", [])
+
+    # 2. Xác định yêu cầu của Topic hiện tại
+    required_fields = TOPIC_REQUIREMENTS.get(topic, [])
+
+    # 3. Logic Kiểm Tra
+    final_missing = []
+    # Trường hợp A: Nếu bước trước LLM đã báo thiếu
+    if missing_from_prev:
+        final_missing.extend(missing_from_prev)
+    # Trường hợp B: Kiểm tra lại các trường bắt buộc của topic
+    for field in required_fields:
+        value = goals.get(field)
+
+        if value is None:
+            final_missing.append(field)
+        elif isinstance(value, (int, float)) and value <= 0:
+            final_missing.append(field)
+        elif isinstance(value, str) and not value.strip():
+            final_missing.append(field)
+
+    final_missing = list(set(final_missing))
+
+    if final_missing:
+        logger.info(f"   ⛔ Topic '{topic}' thiếu: {final_missing}")
+        return {"is_valid": False, "missing_fields": final_missing}
+
+    logger.info(f"   ✅ Topic '{topic}' đủ thông tin. Pass.")
+    return {"is_valid": True, "missing_fields": []}

chatbot/agents/states/state.py

@@ -1,30 +1,30 @@
 from typing import Annotated, Optional, Literal, Sequence, TypedDict, List, Dict, Any
 from langgraph.graph.message import add_messages
+from langchain_core.messages import AnyMessage
 
 class AgentState(TypedDict):
-    # ========== Thông tin cơ bản ==========
-    user_id: Optional[str]
-    question: str
+    user_id: Optional[str] = None
+    question: str = ""
 
-    # ========== Ngữ cảnh hội thoại ==========
-    topic: Optional[str]
-    user_profile: Optional[Dict[str, Any]]
+    topic: Optional[str] = None
+    user_profile: Optional[Dict[str, Any]] = None
 
-    # ========== Gợi ý & lựa chọn món ăn ==========
-    meals_to_generate: Optional[List[str]]
-    suggested_meals: Optional[List[Dict[str, Any]]]
+    missing_fields: List[str]
+    is_valid: bool
+    nutrition_goals: dict
 
-    # ========== Kết quả & phản hồi ==========
-    response: Optional[str]
-    messages: Annotated[list, add_messages]
+    meals_to_generate: Optional[List[str]] = None
+    suggested_meals: Optional[List[Dict[str, Any]]] = None
 
-    # ========== Mục tiêu & truy vấn ==========
     candidate_pool: List[dict]
     selected_structure: List[dict]
-    reason: Optional[str]
+    reason: Optional[str] = None
     final_menu: List[dict]
 
-    food_old: Optional[Dict[str, Any]]
+    response: Optional[str] = None
+    messages: Annotated[List[AnyMessage], add_messages]
+
+    food_old: Optional[Dict[str, Any]] = None
 
 class SwapState(TypedDict):
     user_profile: Dict[str, Any]

chatbot/agents/tools/daily_meal_suggestion.py

@@ -14,7 +14,7 @@ logging.basicConfig(level=logging.INFO)
 logger = logging.getLogger(__name__)
 
 @tool("daily_meal_suggestion", return_direct=True)
-def daily_meal_suggestion(user_id: str, question: str, meals_to_generate: list):
+def daily_meal_suggestion(user_id: str, question: str, meals_to_generate: list, user_profile: dict):
     """
     Sinh thực đơn hàng ngày hoặc cho các bữa cụ thể dựa trên hồ sơ dinh dưỡng người dùng,
     câu hỏi và danh sách các bữa cần gợi ý.
@@ -24,19 +24,16 @@ def daily_meal_suggestion(user_id: str, question: str, meals_to_generate: list):
         question (str): Câu hỏi hoặc mong muốn cụ thể của người dùng
                         (VD: "Tôi muốn gợi ý bữa trưa và bữa tối").
         meals_to_generate (list): Danh sách các bữa cần sinh thực đơn, ví dụ ["trưa", "tối"].
+        user_profile (dict): Thông tin về nhu cầu dinh dưỡng của người dùng.
     """
 
-    logger.info(f"Tool daily_meal_suggestion invoked: user_id={user_id}, meals={meals_to_generate}")
-    if not isinstance(meals_to_generate, list):
-        logger.warning("meals_to_generate không phải list, ép về list")
-        meals_to_generate = list(meals_to_generate)
-
     workflow = meal_plan_graph()
 
     result = workflow.invoke({
         "user_id": user_id,
         "question": question,
         "meals_to_generate": meals_to_generate,
+        "user_profile": user_profile
     })
 
     return result

chatbot/agents/tools/food_retriever.py

@@ -6,157 +6,145 @@ from langchain.chains.query_constructor.base import (
 from langchain_deepseek import ChatDeepSeek
 from langchain_elasticsearch import ElasticsearchStore
 from langchain.retrievers.self_query.elasticsearch import ElasticsearchTranslator
+from langchain.chains.query_constructor.base import load_query_constructor_runnable
 from langchain.retrievers.self_query.base import SelfQueryRetriever
 
 from chatbot.models.embeddings import embeddings
 from chatbot.models.llm_setup import llm
-from chatbot.config import ELASTIC_CLOUD_URL, ELASTIC_API_KEY
+from chatbot.config import ELASTIC_CLOUD_URL, ELASTIC_API_KEY, FOOD_DB_INDEX
 
 
 # ========================================
 # 1️⃣ Định nghĩa metadata field info
 # ========================================
 metadata_field_info = [
-
-    # Thông tin chung về món ăn
+    # --- THÔNG TIN ĐỊNH DANH & PHÂN LOẠI ---
     AttributeInfo(
         name="meal_id",
-        description="ID duy nhất của món ăn",
+        description="ID duy nhất của món ăn (số nguyên)",
         type="integer"
     ),
     AttributeInfo(
         name="name",
-        description="Tên món ăn",
-        type="string"
-    ),
-    AttributeInfo(
-        name="servings",
-        description="Số khẩu phần ăn",
-        type="integer"
-    ),
-    AttributeInfo(
-        name="difficulty",
-        description="Độ khó chế biến",
+        description="Tên của món ăn",
         type="string"
     ),
     AttributeInfo(
-        name="cooking_time_minutes",
-        description="Thời gian nấu (phút)",
-        type="integer"
+        name="tags",
+        description=(
+            "Danh sách các thẻ phân loại đặc điểm món ăn. Bao gồm các nhóm chính: "
+            "1. Nhóm thực phẩm: #HảiSản, #Thịt, #RauXanh, #Lẩu, #ĐồĂnNhanh... "
+            "2. Dinh dưỡng (Macros): #HighProtein (Giàu đạm), #LowCarbs (Ít tinh bột), #LowCalories (Ít calo)... "
+            "3. Chất béo: #LowSaturatedFat (Ít béo bão hòa), #LowCholesterol... "
+            "4. Vitamin & Khoáng chất: #HighVitaminC, #HighFe (Giàu Sắt), #HighCanxi... "
+            "Lưu ý: Các tag thường bắt đầu bằng dấu # và viết liền (PascalCase)."
+        ),
+        type="list[string]"
     ),
 
-     # Nguyên liệu
+    # --- NGUYÊN LIỆU ---
     AttributeInfo(
         name="ingredients",
-        description="Danh sách nguyên liệu (list string), ví dụ: ['cà rốt', 'rong biển', 'trứng gà']",
-        type="string"
+        description="Danh sách các nguyên liệu có trong món ăn (dạng list)",
+        type="list[string]"
     ),
     AttributeInfo(
         name="ingredients_text",
-        description="Nguyên liệu ở dạng chuỗi nối, ví dụ: 'cà rốt, rong biển, trứng gà'",
+        description="Chuỗi văn bản liệt kê toàn bộ nguyên liệu (dùng để tìm kiếm text)",
         type="string"
     ),
 
-    # Năng lượng & chất đa lượng
+    # --- NĂNG LƯỢNG & MACROS (CHẤT ĐA LƯỢNG) ---
     AttributeInfo(
         name="kcal",
-        description="Năng lượng của món ăn (kcal)",
+        description="Tổng năng lượng (kcal)",
         type="float"
     ),
     AttributeInfo(
         name="protein",
-        description="Hàm lượng protein (g)",
+        description="Hàm lượng Đạm/Protein (g)",
         type="float"
     ),
     AttributeInfo(
-        name="carbohydrate",
-        description="Hàm lượng carbohydrate (g)",
+        name="carbs",
+        description="Hàm lượng Bột đường/Carbohydrate (g)",
         type="float"
     ),
     AttributeInfo(
         name="sugar",
-        description="Hàm lượng đường tổng (g)",
+        description="Hàm lượng Đường (g)",
         type="float"
     ),
     AttributeInfo(
         name="fiber",
-        description="Hàm lượng chất xơ (g)",
+        description="Hàm lượng Chất xơ (g)",
         type="float"
     ),
+    # --- CẬP NHẬT MỚI: TOTAL FAT ---
     AttributeInfo(
-        name="lipid",
-        description="Tổng chất béo (g)",
+        name="totalfat",
+        description="Tổng lượng Chất béo (g)",
         type="float"
     ),
     AttributeInfo(
-        name="saturated_fat",
+        name="saturatedfat",
         description="Chất béo bão hòa (g)",
         type="float"
     ),
     AttributeInfo(
-        name="monounsaturated_fat",
+        name="monounsaturatedfat",
         description="Chất béo không bão hòa đơn (g)",
         type="float"
     ),
     AttributeInfo(
-        name="polyunsaturated_fat",
+        name="polyunsaturatedfat",
         description="Chất béo không bão hòa đa (g)",
         type="float"
     ),
     AttributeInfo(
-        name="trans_fat",
+        name="transfat",
         description="Chất béo chuyển hóa (g)",
         type="float"
     ),
     AttributeInfo(
         name="cholesterol",
-        description="Hàm lượng cholesterol (mg)",
+        description="Hàm lượng Cholesterol (mg)",
         type="float"
     ),
 
-    # Vitamin
+    # --- VITAMINS ---
     AttributeInfo(
-        name="vit_a",
+        name="vitamina",
         description="Vitamin A (mg)",
         type="float"
     ),
     AttributeInfo(
-        name="vit_d",
+        name="vitamind",
         description="Vitamin D (mg)",
         type="float"
     ),
     AttributeInfo(
-        name="vit_c",
+        name="vitaminc",
         description="Vitamin C (mg)",
         type="float"
     ),
     AttributeInfo(
-        name="vit_b6",
+        name="vitaminb6",
         description="Vitamin B6 (mg)",
         type="float"
     ),
     AttributeInfo(
-        name="vit_b12",
+        name="vitaminb12",
         description="Vitamin B12 (mg)",
         type="float"
     ),
     AttributeInfo(
-        name="vit_b12_added",
-        description="Vitamin B12 bổ sung (mg)",
-        type="float"
-    ),
-    AttributeInfo(
-        name="vit_e",
+        name="vitamine",
         description="Vitamin E (mg)",
         type="float"
     ),
     AttributeInfo(
-        name="vit_e_added",
-        description="Vitamin E bổ sung (mg)",
-        type="float"
-    ),
-    AttributeInfo(
-        name="vit_k",
+        name="vitamink",
         description="Vitamin K (mg)",
         type="float"
     ),
@@ -166,15 +154,15 @@ metadata_field_info = [
         type="float"
     ),
 
-    # Khoáng chất
+    # --- KHOÁNG CHẤT ---
     AttributeInfo(
         name="canxi",
         description="Canxi (mg)",
         type="float"
     ),
     AttributeInfo(
-        name="sat",
-        description="Sắt (mg)",
+        name="fe",
+        description="Sắt/Fe (mg)",
         type="float"
     ),
     AttributeInfo(
@@ -198,15 +186,15 @@ metadata_field_info = [
         type="float"
     ),
     AttributeInfo(
-        name="kem",
-        description="Kẽm (mg)",
+        name="zn",
+        description="Kẽm/Zn (mg)",
         type="float"
     ),
 
-    # Thành phần khác
+    # --- THÀNH PHẦN KHÁC ---
     AttributeInfo(
         name="water",
-        description="Hàm lượng nước (g)",
+        description="Hàm lượng Nước (g)",
         type="float"
     ),
     AttributeInfo(
@@ -216,87 +204,173 @@ metadata_field_info = [
     ),
     AttributeInfo(
         name="alcohol",
-        description="Cồn (g)",
+        description="Cồn/Alcohol (g)",
         type="float"
     ),
 ]
 
-document_content_description = "Mô tả ngắn gọn về món ăn"
-
+document_content_description = """
+Thông tin chi tiết về các món ăn.
+Quy tắc ánh xạ Tag (Tag Mapping Rules):
+- Nếu người dùng tìm "Giàu/Nhiều X", hãy dùng tag "#HighX" (ví dụ: Giàu đạm -> #HighProtein, Giàu Sắt -> #HighFe).
+- Nếu người dùng tìm "Ít/Thấp X", hãy dùng tag "#LowX" (ví dụ: Ít béo -> #LowSaturatedFat, Ít đường -> #LowSugar).
+- Các thực phẩm cụ thể thường có tag tương ứng (Hải sản -> #HảiSản, Rau -> #RauXanh).
+"""
 
 # ========================================
 # 2️⃣ Định nghĩa toán tử hỗ trợ và ví dụ
 # ========================================
 allowed_comparators = [
-    "$eq",
-    "$gt",
-    "$gte",
-    "$lt",
-    "$lte",
-    "$contain",
-    "$like",
+    "eq",
+    "gt",
+    "gte",
+    "lt",
+    "lte",
+    "contain",
+    "like"
 ]
 
 examples = [
+    # --- NHÓM 1: NGUYÊN LIỆU & SỐ LIỆU CỤ THỂ (Ưu tiên logic số học) ---
     (
         "Gợi ý các món ăn có trứng và ít hơn 500 kcal.",
         {
-            "query": "món ăn có trứng",
-            "filter": 'and(lt("kcal", 500), contain("ingredients", "trứng"))',
+            "query": "món ăn từ trứng",
+            # Dùng contain cho ingredients, lt cho kcal
+            "filter": 'and(lt("kcal", 500), contain("ingredients", "Trứng"))',
         },
     ),
     (
         "Tìm món ăn không chứa trứng nhưng có nhiều protein hơn 30g.",
         {
-            "query": "món ăn không có trứng",
-            "filter": 'and(gt("protein", 30), not(contain("ingredients", "trứng")))',
+            "query": "món ăn giàu đạm",
+            # Dùng not(contain(...))
+            "filter": 'and(gt("protein", 30), not(contain("ingredients", "Trứng")))',
         },
     ),
     (
-        "Món ăn chay dễ nấu trong vòng 20 phút.",
+        "Món ăn có cà rốt, rong biển và trên 300 kcal.",
         {
-            "query": "món ăn chay",
-            "filter": 'and(lte("cooking_time_minutes", 20), eq("difficulty", "easy"), not(contain("ingredients", "thịt")), not(contain("ingredients", "cá")))',
+            "query": "món ăn nguyên liệu cụ thể",
+            # Contain riêng biệt cho từng nguyên liệu
+            "filter": 'and(gt("kcal", 300), contain("ingredients", "Cà Rốt"), contain("ingredients", "Rong Biển"))',
         },
     ),
+
+    # --- NHÓM 2: MACROS VỚI SỐ LIỆU (Chú ý tên trường: totalfat, carbs, vitaminc) ---
     (
         "Món ăn giàu chất xơ, trên 10g, ít đường dưới 5g.",
         {
-            "query": "món ăn giàu chất xơ",
+            "query": "món ăn healthy",
             "filter": 'and(gt("fiber", 10), lt("sugar", 5))',
         },
     ),
     (
         "Món ăn có vitamin C trên 50mg và ít chất béo dưới 10g.",
         {
-            "query": "món ăn nhiều vitamin C",
-            "filter": 'and(gt("vit_c", 50), lt("lipid", 10))',
+            "query": "món ăn giàu vitamin C",
+            # Sửa map: vit_c -> vitaminc, lipid -> totalfat
+            "filter": 'and(gt("vitaminc", 50), lt("totalfat", 10))',
         },
     ),
     (
-        "Gợi ý các món ăn keto với nhiều chất béo nhưng ít carb.",
+        "Gợi ý các món ăn keto với nhiều chất béo (trên 20g) nhưng ít carb (dưới 5g).",
         {
             "query": "món ăn keto",
-            "filter": 'and(gt("lipid", 20), lt("carbohydrate", 5))',
+            # Sửa map: carbohydrate -> carbs
+            "filter": 'and(gt("totalfat", 20), lt("carbs", 5))',
         },
     ),
+
+    # --- NHÓM 3: MAPPING TAG TRỪU TƯỢNG (Khi không có số liệu) ---
     (
-        "Món ăn có cà rốt, rong biển và trên 300 kcal.",
+        "Gợi ý các món giàu đạm (nhiều protein) và ít tinh bột.",
         {
-            "query": "món ăn có cà rốt và rong biển",
-            "filter": 'and(gt("kcal", 300), contain("ingredients", "cà rốt"), contain("ingredients", "rong biển"))',
+            "query": "món ăn giàu đạm ít tinh bột",
+            # Không có số -> Dùng Tags #HighProtein, #LowCarbs
+            "filter": 'and(contain("tags", "#HighProtein"), contain("tags", "#LowCarbs"))',
         },
     ),
     (
-        "Tìm món có khoảng 500 kcal và 20g protein",
+        "Tìm món ăn ít calo để giảm cân.",
         {
-            "query": "món ăn có năng lượng trung bình",
-            "filter": 'and(gte("kcal", 450), lte("kcal", 450), gte("protein", 15), lte("protein", 25))',
+            "query": "món ăn giảm cân",
+            # Giảm cân -> #LowCalories
+            "filter": 'contain("tags", "#LowCalories")',
+        },
+    ),
+    (
+        "Tìm món thanh đạm, ít béo bão hòa.",
+        {
+            "query": "món ăn thanh đạm",
+            # Ít béo bão hòa -> #LowSaturatedFat
+            "filter": 'contain("tags", "#LowSaturatedFat")',
+        },
+    ),
+
+    # --- NHÓM 4: MAPPING VITAMIN & KHOÁNG CHẤT (Fe, Zn, Canxi...) ---
+    (
+        "Món ăn bổ máu (giàu sắt).",
+        {
+            "query": "món ăn bổ máu",
+            # Sắt -> #HighFe
+            "filter": 'contain("tags", "#HighFe")',
+        },
+    ),
+    (
+        "Món ăn giàu canxi cho xương chắc khỏe.",
+        {
+            "query": "món ăn giàu canxi",
+            # Canxi -> #HighCanxi
+            "filter": 'contain("tags", "#HighCanxi")',
+        },
+    ),
+    (
+        "Món ăn tốt cho mắt (giàu vitamin A).",
+        {
+            "query": "món ăn tốt cho mắt",
+            # Vitamin A -> #HighVitaminA
+            "filter": 'contain("tags", "#HighVitaminA")',
+        },
+    ),
+
+    # --- NHÓM 5: SỨC KHỎE TIM MẠCH & BỆNH LÝ ---
+    (
+        "Tìm món tốt cho tim mạch, ít cholesterol.",
+        {
+            "query": "món ăn tốt cho tim mạch",
+            # Cholesterol -> #LowCholesterol
+            "filter": 'contain("tags", "#LowCholesterol")',
+        },
+    ),
+    (
+        "Tìm món ăn nhạt muối cho người huyết áp cao.",
+        {
+            "query": "món ăn nhạt muối",
+            # Nhạt muối/Ít Natri -> #LowNatri
+            "filter": 'contain("tags", "#LowNatri")',
+        },
+    ),
+
+    # --- NHÓM 6: LOẠI MÓN ĂN & NHÓM THỰC PHẨM ---
+    (
+        "Tìm món lẩu hải sản",
+        {
+            "query": "lẩu hải sản",
+            # Tags loại món
+            "filter": 'and(contain("tags", "#Lẩu"), contain("tags", "#HảiSản"))',
+        },
+    ),
+    (
+        "Món chay có nhiều rau xanh.",
+        {
+            "query": "món chay rau xanh",
+            # Rau xanh -> #RauXanh
+            "filter": 'contain("tags", "#RauXanh")',
         },
     )
 ]
 
-
 # ========================================
 # 3️⃣ Tạo Query Constructor
 # ========================================
@@ -315,9 +389,13 @@ llm = ChatDeepSeek(
     max_retries=2,
 )
 
-output_parser = StructuredQueryOutputParser.from_components()
-query_constructor = prompt_query | llm | output_parser
-
+query_constructor = load_query_constructor_runnable(
+    llm=llm,
+    document_contents=document_content_description,
+    attribute_info=metadata_field_info,
+    examples=examples,
+    allowed_comparators=allowed_comparators
+)
 
 # ========================================
 # 4️⃣ Kết nối Elasticsearch
@@ -325,7 +403,7 @@ query_constructor = prompt_query | llm | output_parser
 docsearch = ElasticsearchStore(
     es_url=ELASTIC_CLOUD_URL,
     es_api_key=ELASTIC_API_KEY,
-    index_name="food_vdb",
+    index_name=FOOD_DB_INDEX,
     embedding=embeddings,
 )
 

chatbot/agents/tools/info_app_retriever.py

@@ -1,12 +1,12 @@
 from langchain_elasticsearch import ElasticsearchStore
 
 from chatbot.models.embeddings import embeddings
-from chatbot.config import ELASTIC_CLOUD_URL, ELASTIC_API_KEY
+from chatbot.config import ELASTIC_CLOUD_URL, ELASTIC_API_KEY, POLICY_DB_INDEX
 
 policy_search = ElasticsearchStore(
     es_url=ELASTIC_CLOUD_URL,
     es_api_key=ELASTIC_API_KEY,
-    index_name="policy_vdb",
+    index_name=POLICY_DB_INDEX,
     embedding=embeddings,
 )
 

chatbot/config.py

@@ -4,8 +4,10 @@ import os
 load_dotenv()
 
 DEEPSEEK_API_KEY = os.getenv('DEEPSEEK_API_KEY')
-PINECONE_API_KEY = os.getenv('PINECONE_API_KEY')
+
 ELASTIC_CLOUD_URL = os.getenv('ELASTIC_CLOUD_URL')
 ELASTIC_API_KEY = os.getenv('ELASTIC_API_KEY')
+FOOD_DB_INDEX = os.getenv('FOOD_DB_INDEX')
+POLICY_DB_INDEX = os.getenv('POLICY_DB_INDEX')
 
 API_BASE_URL=os.getenv('API_BASE_URL')

chatbot/knowledge/field_requirement.py

@@ -0,0 +1,17 @@
+TOPIC_REQUIREMENTS = {
+    "meal_suggestion": ["targetcalories", "protein", "totalfat", "carbohydrate"],
+    "food_query": [],
+    "food_suggestion": ["targetcalories", "protein", "totalfat", "carbohydrate"],
+    "general_chat": [],
+    "policy": []
+}
+
+FIELD_NAMES_VN = {
+    "targetcalories": "Mức Calo mục tiêu (hoặc Cân nặng & Chiều cao)",
+    "weight": "Cân nặng",
+    "height": "Chiều cao",
+    "age": "Tuổi",
+    "gender": "Giới tính",
+    "diet": "Chế độ ăn",
+    "health_status": "Tình trạng sức khỏe"
+}

chatbot/knowledge/vibe.py

@@ -0,0 +1,61 @@
+vibes_soup_veg = [
+    "canh hầm thanh mát bổ dưỡng",
+    "canh rau giải nhiệt ngày hè",
+    "món hấp thủy giữ trọn vị ngọt",
+    "rau củ luộc chấm kho quẹt",
+    "salad trộn dầu giấm tươi ngon",
+    "món xào rau củ thanh đạm",
+    "canh chua đậm đà hương vị việt",
+    "món nước thanh lọc cơ thể",
+    "rau xanh xào tỏi thơm lừng"
+]
+
+vibes_flavor = [
+    "hương vị thanh đạm nhẹ nhàng",
+    "hương vị đậm đà đưa cơm",
+    "vị chua ngọt kích thích vị giác",
+    "hương thơm nồng nàn hấp dẫn",
+    "thanh mát giải nhiệt",
+    "ấm bụng ngày mưa",
+    "tươi ngon tự nhiên",
+    "ngọt thanh từ rau củ",
+    "vị ngon nguyên bản",
+    "hài hòa ngũ vị"
+]
+
+vibes_style = [
+    "phong cách truyền thống việt nam",
+    "ẩm thực đồng quê dân dã",
+    "chuẩn vị cơm nhà mẹ nấu",
+    "đặc sản vùng miền",
+    "phong cách hiện đại mới lạ",
+    "ẩm thực cung đình huế",
+    "hương vị miền tây sông nước",
+    "ẩm thực hà nội xưa",
+    "phong cách đường phố (street food)",
+    "kết hợp á âu (fusion)"
+]
+
+vibes_cooking = [
+    "chế biến đơn giản nhanh gọn",
+    "hầm mềm bổ dưỡng",
+    "nướng thơm lừng ít mỡ",
+    "hấp thủy giữ trọn chất",
+    "kho tộ đậm đà",
+    "xào nhanh tay lửa lớn",
+    "trộn gỏi giòn tan",
+    "canh hầm kỹ",
+    "chiên không dầu (air fryer)",
+    "áp chảo xém cạnh"
+]
+
+vibes_healthy = [
+    "eat clean tốt cho sức khỏe",
+    "ít gia vị giữ vị tự nhiên",
+    "giàu chất xơ vitamin",
+    "năng lượng sạch (clean energy)",
+    "nhẹ bụng dễ tiêu hóa",
+    "thực dưỡng cân bằng",
+    "bổ sung đề kháng",
+    "ít dầu mỡ thanh lọc cơ thể"
+]

chatbot/main.py

@@ -3,6 +3,7 @@ from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
 from chatbot.routes.chat_router import router as chat_router
 from chatbot.routes.meal_plan_route import router as meal_plan_router
 from chatbot.routes.food_replace_route import router as food_replace_router
+from chatbot.routes.manage_food_route import router as manage_food_router
 
 app = FastAPI(
     title="AI Meal Chatbot API",
@@ -23,6 +24,7 @@ app.add_middleware(
 app.include_router(chat_router)
 app.include_router(meal_plan_router)
 app.include_router(food_replace_router)
+app.include_router(manage_food_router)
 
 @app.get("/")
 def root():

chatbot/routes/chat_router.py

@@ -1,12 +1,17 @@
 from fastapi import APIRouter, HTTPException
 from pydantic import BaseModel
 from langchain_core.messages import HumanMessage
-from chatbot.agents.states.state import AgentState
 from chatbot.agents.graphs.chatbot_graph import workflow_chatbot
+import logging
+
+# --- Cấu hình logging ---
+logging.basicConfig(level=logging.INFO)
+logger = logging.getLogger(__name__)
 
 # --- Định nghĩa request body ---
 class ChatRequest(BaseModel):
     user_id: str
+    thread_id: str
     message: str
 
 # --- Tạo router ---
@@ -15,27 +20,34 @@ router = APIRouter(
     tags=["Chatbot"]
 )
 
+try:
+    chatbot_app = workflow_chatbot()
+except Exception as e:
+    logger.error(f"❌ Failed to compile Chatbot Graph: {e}")
+    raise e
+
 # --- Route xử lý chat ---
 @router.post("/")
 def chat(request: ChatRequest):
     try:
-        
-        print("Nhận được yêu cầu chat từ user:", request.user_id)
-        
-        # 1. Tạo state mới
-        state = AgentState()
-        state["user_id"] = request.user_id
-        state["messages"] = [HumanMessage(content=request.message)]
+        logger.info(f"Nhận được tin nhắn chat từ user: {request.user_id}")
+        config = {"configurable": {"thread_id": request.thread_id}}
+
+        initial_state = {
+            "user_id": request.user_id,
+            "messages": [HumanMessage(content=request.message)]
+        }
 
-        # 2. Lấy workflow chatbot
-        graph = workflow_chatbot()
+        final_state = chatbot_app.invoke(initial_state, config=config)
 
-        # 3. Invoke workflow
-        result = graph.invoke(state)
+        messages = final_state.get("messages", [])
+        if messages and len(messages) > 0:
+            response_content = messages[-1].content
+        else:
+            response_content = "Không có kết quả trả về."
 
-        # 4. Trả response
-        response = result["response"] or "Không có kết quả"
-        return {"response": response}
+        return {"response": response_content}
 
     except Exception as e:
-        raise HTTPException(status_code=500, detail=f"Lỗi chatbot: {e}")
+        logger.error(f"Lỗi chatbot: {e}", exc_info=True)
+        raise HTTPException(status_code=500, detail=f"Lỗi chatbot: {str(e)}")

chatbot/routes/food_replace_route.py

@@ -1,8 +1,11 @@
 from fastapi import APIRouter, HTTPException
 from pydantic import BaseModel
-from langchain_core.messages import HumanMessage
-from chatbot.agents.states.state import AgentState
 from chatbot.agents.graphs.food_similarity_graph import food_similarity_graph
+import logging
+
+# --- Cấu hình logging ---
+logging.basicConfig(level=logging.INFO)
+logger = logging.getLogger(__name__)
 
 # --- Định nghĩa request body ---
 class Request(BaseModel):
@@ -15,27 +18,38 @@ router = APIRouter(
     tags=["Food Replace"]
 )
 
+try:
+    replace_app = food_similarity_graph()
+except Exception as e:
+    logger.error(f"❌ Failed to compile Food Graph: {e}")
+    raise e
+
 @router.post("/")
-def chat(request: Request):
+def replace_food(request: Request):
     try:
+        logger.info(f"Nhận được yêu cầu thay thế món từ user: {request.user_id}")
         
-        print("Nhận được yêu cầu chat từ user:", request.user_id)
+        food_data = request.food_old.copy()
+        bounds = food_data.get("solver_bounds")
         
-        # 1. Tạo state mới
-        state = AgentState()
-        state["user_id"] = request.user_id
-        state["food_old"] = request.food_old
-        state["food_old"]["solver_bounds"] = tuple(state["food_old"].get("solver_bounds"))
+        if bounds and isinstance(bounds, list):
+            food_data["solver_bounds"] = tuple(bounds)
+        elif not bounds:
+            food_data["solver_bounds"] = (0.5, 2.0)
 
-        # 2. Lấy workflow
-        graph = food_similarity_graph()
+        initial_state = {
+            "user_id": request.user_id,
+            "food_old": food_data,
+        }
 
-        # 3. Invoke workflow
-        result = graph.invoke(state)
+        final_state = replace_app.invoke(initial_state)
+        response = {"best_replacement": final_state["best_replacement"]}
+        
+        if not response:
+            return {"status": "failed", "response": []}
 
-        # 4. Trả response
-        response = result or "Không có kết quả"
-        return {"response": response}
+        return {"status": "success", "response": response}
 
     except Exception as e:
-        raise HTTPException(status_code=500, detail=f"Lỗi chatbot: {e}")
+        logger.error(f"Lỗi xử lý thay thế món: {e}", exc_info=True)
+        raise HTTPException(status_code=500, detail=f"Lỗi hệ thống: {str(e)}")

chatbot/routes/manage_food_route.py

@@ -0,0 +1,71 @@
+from fastapi import APIRouter, HTTPException
+from pydantic import BaseModel
+from langchain_core.documents import Document
+from langchain_elasticsearch import ElasticsearchStore
+from chatbot.config import ELASTIC_CLOUD_URL, ELASTIC_API_KEY, FOOD_DB_INDEX
+from chatbot.models.embeddings import embeddings
+import logging
+
+# --- Cấu hình logging ---
+logging.basicConfig(level=logging.INFO)
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+# --- Định nghĩa request body ---
+class FoodItemPayload(BaseModel):
+    text_for_embedding: str
+    metadata: dict
+    
+# --- Tạo router ---
+router = APIRouter(
+    prefix="/manage-food",
+    tags=["Food Management (CRUD)"]
+)
+
+try:
+    es_store = ElasticsearchStore(
+        es_url=ELASTIC_CLOUD_URL,
+        es_api_key=ELASTIC_API_KEY,
+        index_name=FOOD_DB_INDEX,
+        embedding=embeddings,
+    )
+    logger.info("✅ Connected to Elasticsearch for Management.")
+except Exception as e:
+    logger.error(f"❌ Failed to connect to Elasticsearch: {e}")
+    es_store = None
+
+@router.post("/save")
+def save_food(item: FoodItemPayload):
+    if not es_store:
+        raise HTTPException(status_code=500, detail="Elasticsearch connection failed.")
+    
+    try:
+        page_content = item.text_for_embedding
+        metadata = item.metadata
+        id = metadata["meal_id"]
+        
+        doc = Document(
+            page_content=page_content,
+            metadata=metadata
+        )
+        
+        es_store.add_documents(documents=[doc], ids=[id])
+        
+        logger.info(f"Saved food: {id}")
+        return {"status": "success"}
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"Error saving food: {e}")
+        raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))
+
+@router.delete("/delete/{meal_id}")
+def delete_food(meal_id: str):
+    if not es_store:
+        raise HTTPException(status_code=500, detail="Elasticsearch connection failed.")
+    
+    try:
+        es_store.delete(ids=[meal_id])
+        
+        logger.info(f"Deleted food: {meal_id}")
+        return {"status": "success"}
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"Error deleting food: {e}")
+        raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))

chatbot/routes/meal_plan_route.py

@@ -1,13 +1,16 @@
 from fastapi import APIRouter, HTTPException
 from pydantic import BaseModel
-from langchain_core.messages import HumanMessage
-from chatbot.agents.states.state import AgentState
 from chatbot.agents.graphs.meal_suggestion_graph import meal_plan_graph
+import logging
+
+# --- Cấu hình logging ---
+logging.basicConfig(level=logging.INFO)
+logger = logging.getLogger(__name__)
 
 # --- Định nghĩa request body ---
 class Request(BaseModel):
     user_id: str
-    meals_to_generate: list
+    meals_to_generate: list # VD: ["sáng", "trưa", "tối"]
 
 # --- Tạo router ---
 router = APIRouter(
@@ -15,27 +18,35 @@ router = APIRouter(
     tags=["Meal Plan"]
 )
 
-# --- Route xử lý chat ---
+try:
+    meal_app = meal_plan_graph()
+    logger.info("✅ Meal Plan Graph compiled successfully!")
+except Exception as e:
+    logger.error(f"❌ Failed to compile Meal Plan Graph: {e}")
+    raise e
+
+# --- Route xử lý ---
 @router.post("/")
-def chat(request: Request):
+def generate_meal_plan(request: Request):
     try:
-        
-        print("Nhận được yêu cầu chat từ user:", request.user_id)
-        
-        # 1. Tạo state mới
-        state = AgentState()
-        state["user_id"] = request.user_id
-        state["meals_to_generate"] = request.meals_to_generate
-        
-        # 2. Lấy workflow
-        graph = meal_plan_graph()
+        logger.info(f"Nhận yêu cầu lên thực đơn cho user: {request.user_id} - Bữa: {request.meals_to_generate}")
+
+        initial_state = {
+            "user_id": request.user_id,
+            "meals_to_generate": request.meals_to_generate,
+        }
 
-        # 3. Invoke workflow
-        result = graph.invoke(state)
+        final_state = meal_app.invoke(initial_state)
+        response = {
+            "final_menu": final_state["final_menu"],
+            "reason": final_state["reason"]
+        }
+        
+        if not response["final_menu"]:
+            return {"status": "failed", "response": []}
 
-        # 4. Trả response
-        response = result or "Không có kết quả"
-        return {"response": response}
+        return {"status": "success", "response": response}
 
     except Exception as e:
-        raise HTTPException(status_code=500, detail=f"Lỗi chatbot: {e}")
+        logger.error(f"Lỗi tạo thực đơn: {e}", exc_info=True)
+        raise HTTPException(status_code=500, detail=f"Lỗi hệ thống: {str(e)}")

chatbot/utils/chat_history.py

@@ -0,0 +1,29 @@
+from langchain_core.messages import trim_messages, BaseMessage
+import tiktoken
+
+enc = tiktoken.get_encoding("cl100k_base")
+
+def custom_token_counter(messages: list[BaseMessage]) -> int:
+    text_content = ""
+    for msg in messages:
+        if isinstance(msg.content, str):
+            text_content += msg.content
+        elif isinstance(msg.content, list):
+            for part in msg.content:
+                if isinstance(part, str):
+                    text_content += part
+                elif isinstance(part, dict) and 'text' in part:
+                    text_content += part['text']
+
+    return len(enc.encode(text_content))
+
+def get_chat_history(messages, max_tokens=1000):
+    return trim_messages(
+        messages,
+        max_tokens=max_tokens,
+        strategy="last",
+        token_counter=custom_token_counter,
+        include_system=True,
+        start_on="human",
+        allow_partial=False
+    )

requirements.txt

@@ -14,4 +14,5 @@ langchain-elasticsearch==0.3.0
 elasticsearch==8.19.1
 lark==1.3.1
 fastapi==0.121.0
-uvicorn[standard]==0.38.0
+uvicorn[standard]==0.38.0
+thefuzz==0.22.1