SUMMARY.md

# ChatbotRAG - Complete Summary

## Tổng Quan Hệ Thống

Hệ thống ChatbotRAG hiện đã được nâng cấp toàn diện với các tính năng advanced:

### ✨ Tính Năng Chính

1. **Multiple Inputs Support** (/index)
   - Index tối đa 10 texts + 10 images cùng lúc
   - Average embeddings tự động

2. **Advanced RAG Pipeline** (/chat)
   - Query Expansion
   - Multi-Query Retrieval
   - Reranking with semantic similarity
   - Contextual Compression
   - Better Prompt Engineering

3. **PDF Support** (/upload-pdf)
   - Parse PDF thành chunks
   - Auto chunking với overlap
   - Index vào RAG system

4. **Multimodal PDF** (/upload-pdf-multimodal) ⭐ NEW
   - Extract text + image URLs từ PDF
   - Link images với text chunks
   - Return images cùng text trong chat
   - Perfect cho user guides với screenshots

---

## Kiến Trúc Hệ Thống

```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    FastAPI Application                       │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                               │
│  ┌──────────────┐  ┌──────────────┐  ┌──────────────┐      │
│  │   Indexing   │  │   Search     │  │   Chat       │      │
│  │   Endpoints  │  │   Endpoints  │  │   Endpoint   │      │
│  └──────────────┘  └──────────────┘  └──────────────┘      │
│                                                               │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                               │
│  ┌──────────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │            Advanced RAG Pipeline                      │   │
│  │  • Query Expansion                                    │   │
│  │  • Multi-Query Retrieval                              │   │
│  │  • Reranking                                          │   │
│  │  • Contextual Compression                             │   │
│  └──────────────────────────────────────────────────────┘   │
│                                                               │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                               │
│  ┌──────────────┐  ┌──────────────┐  ┌──────────────┐      │
│  │   Jina CLIP  │  │   Qdrant     │  │   MongoDB    │      │
│  │   v2         │  │   Vector DB  │  │   Documents  │      │
│  └──────────────┘  └──────────────┘  └──────────────┘      │
│                                                               │
│  ┌──────────────┐  ┌──────────────┐                         │
│  │   PDF        │  │  Multimodal  │                         │
│  │   Parser     │  │  PDF Parser  │                         │
│  └──────────────┘  └──────────────┘                         │
│                                                               │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
```

---

## Files Quan Trọng

### Core System
- **main.py** - FastAPI application với tất cả endpoints
- **embedding_service.py** - Jina CLIP v2 embedding
- **qdrant_service.py** - Qdrant vector DB operations
- **advanced_rag.py** - Advanced RAG pipeline

### PDF Processing
- **pdf_parser.py** - Basic PDF parser (text only)
- **multimodal_pdf_parser.py** - Multimodal PDF parser (text + images)
- **batch_index_pdfs.py** - Batch indexing script

### Documentation
- **ADVANCED_RAG_GUIDE.md** - Advanced RAG features guide
- **PDF_RAG_GUIDE.md** - PDF usage guide
- **MULTIMODAL_PDF_GUIDE.md** - Multimodal PDF guide ⭐
- **QUICK_START_PDF.md** - Quick start for PDF
- **chatbot_guide_template.md** - Template for user guide PDF

### Testing
- **test_advanced_features.py** - Test advanced features
- **test_pdf_chatbot.py** - Test PDF chatbot (example in docs)

---

## API Endpoints

### 1. Indexing

| Endpoint | Method | Description |
|----------|--------|-------------|
| `/index` | POST | Index texts + images (max 10 each) |
| `/documents` | POST | Add text document |
| `/upload-pdf` | POST | Upload PDF (text only) |
| `/upload-pdf-multimodal` | POST | Upload PDF with images ⭐ |

### 2. Search

| Endpoint | Method | Description |
|----------|--------|-------------|
| `/search` | POST | Hybrid search (text + image) |
| `/search/text` | POST | Text-only search |
| `/search/image` | POST | Image-only search |
| `/rag/search` | POST | RAG knowledge base search |

### 3. Chat

| Endpoint | Method | Description |
|----------|--------|-------------|
| `/chat` | POST | Chat with Advanced RAG |

### 4. Management

| Endpoint | Method | Description |
|----------|--------|-------------|
| `/documents/pdf` | GET | List all PDFs |
| `/documents/pdf/{id}` | DELETE | Delete PDF document |
| `/delete/{doc_id}` | DELETE | Delete document |
| `/document/{doc_id}` | GET | Get document by ID |
| `/history` | GET | Get chat history |
| `/stats` | GET | Collection statistics |
| `/` | GET | Health check + API docs |

---

## Use Cases & Recommendations

### Case 1: PDF Hướng Dẫn Chỉ Có Text

**Scenario:** FAQ, policy document, text guide

**Solution:** `/upload-pdf`

```bash
curl -X POST "http://localhost:8000/upload-pdf" \
  -F "[email protected]" \
  -F "title=FAQ"
```

### Case 2: PDF Hướng Dẫn Có Hình Ảnh ⭐ (Your Case)

**Scenario:** User guide với screenshots, tutorial với diagrams

**Solution:** `/upload-pdf-multimodal`

```bash
curl -X POST "http://localhost:8000/upload-pdf-multimodal" \
  -F "file=@user_guide_with_images.pdf" \
  -F "title=User Guide" \
  -F "category=guide"
```

**Benefits:**
- ✓ Extract text + image URLs
- ✓ Link images với text chunks
- ✓ Chatbot return images in response
- ✓ Visual context for users

### Case 3: Multiple Social Media Posts

**Scenario:** Index nhiều posts với texts và images

**Solution:** `/index` with multiple inputs

```python
data = {
    'id': 'post123',
    'texts': ['Post text 1', 'Post text 2', ...],  # Max 10
}
files = [
    ('images', open('img1.jpg', 'rb')),
    ('images', open('img2.jpg', 'rb')),  # Max 10
]
requests.post('http://localhost:8000/index', data=data, files=files)
```

### Case 4: Complex Queries

**Scenario:** Câu hỏi phức tạp, cần độ chính xác cao

**Solution:** Advanced RAG with full options

```python
{
    'message': 'Complex question',
    'use_rag': True,
    'use_advanced_rag': True,
    'use_reranking': True,
    'use_compression': True,
    'score_threshold': 0.5,
    'top_k': 5
}
```

---

## Workflow Đề Xuất Cho Bạn

### Setup Ban Đầu

1. **Tạo PDF hướng dẫn sử dụng**
   - Dùng template: `chatbot_guide_template.md`
   - Customize nội dung cho hệ thống của bạn
   - Thêm image URLs (screenshots, diagrams)
   - Convert to PDF: `pandoc template.md -o guide.pdf`

2. **Upload PDF**
   ```bash
   curl -X POST "http://localhost:8000/upload-pdf-multimodal" \
     -F "file=@chatbot_user_guide.pdf" \
     -F "title=Hướng dẫn sử dụng ChatbotRAG" \
     -F "category=user_guide"
   ```

3. **Verify**
   ```bash
   curl http://localhost:8000/documents/pdf
   # Check "type": "multimodal_pdf" và "total_images"
   ```

### Sử Dụng Hàng Ngày

1. **Chat với user**
   ```python
   response = requests.post('http://localhost:8000/chat', json={
       'message': user_question,
       'use_rag': True,
       'use_advanced_rag': True,
       'hf_token': 'your_token'
   })
   ```

2. **Display response + images**
   ```python
   # Text answer
   print(response.json()['response'])

   # Images (if any)
   for ctx in response.json()['context_used']:
       if ctx['metadata'].get('has_images'):
           for url in ctx['metadata']['image_urls']:
               # Display image in your UI
               print(f"Image: {url}")
   ```

### Cập Nhật Content

1. **Update PDF** - Edit và re-export
2. **Xóa PDF cũ**
   ```bash
   curl -X DELETE http://localhost:8000/documents/pdf/old_doc_id
   ```
3. **Upload PDF mới**
   ```bash
   curl -X POST http://localhost:8000/upload-pdf-multimodal -F "file=@new_guide.pdf"
   ```

---

## Performance Tips

### 1. Chunking

**Default:**
- chunk_size: 500 words
- chunk_overlap: 50 words

**Tối ưu:**
```python
# In multimodal_pdf_parser.py
parser = MultimodalPDFParser(
    chunk_size=400,      # Shorter for faster retrieval
    chunk_overlap=40,
    min_chunk_size=50
)
```

### 2. Retrieval

**Settings tốt:**
```python
{
    'top_k': 5,              # 3-7 is optimal
    'score_threshold': 0.5,   # 0.4-0.6 is good
    'use_reranking': True,    # Always enable
    'use_compression': True   # Keeps context relevant
}
```

### 3. LLM

**For factual answers:**
```python
{
    'temperature': 0.3,   # Low for accuracy
    'max_tokens': 512,    # Concise answers
    'top_p': 0.9
}
```

---

## Troubleshooting

### Issue 1: Images không được detect

**Solution:**
- Verify PDF có image URLs (http://, https://)
- Check format: markdown `![](url)` hoặc HTML `<img src>`
- Test regex:
  ```python
  from multimodal_pdf_parser import MultimodalPDFParser
  parser = MultimodalPDFParser()
  urls = parser.extract_image_urls("![](https://example.com/img.png)")
  print(urls)  # Should return ['https://example.com/img.png']
  ```

### Issue 2: Chatbot không tìm thấy thông tin

**Solution:**
- Lower score_threshold: `0.3-0.5`
- Increase top_k: `5-10`
- Enable Advanced RAG
- Rephrase question

### Issue 3: Response quá chậm

**Solution:**
- Giảm top_k
- Disable compression nếu không cần
- Use basic RAG thay vì advanced for simple queries

---

## Next Steps

### Immediate (Bây Giờ)

1. ✓ System đã ready!
2. Tạo PDF hướng dẫn của bạn
3. Upload qua `/upload-pdf-multimodal`
4. Test với câu hỏi thực tế

### Short Term (1-2 tuần)

1. Collect user feedback
2. Fine-tune parameters (top_k, threshold)
3. Add more PDFs (FAQ, tutorials, etc.)
4. Monitor chat history để improve content

### Long Term (Sau này)

1. **Hybrid Search với BM25**
   - Combine dense + sparse retrieval
   - Better for keyword queries

2. **Cross-Encoder Reranking**
   - Replace embedding similarity
   - More accurate ranking

3. **Image Processing**
   - Download và process actual images
   - Use Jina CLIP for image embeddings
   - True multimodal embeddings (text + image vectors)

4. **RAG-Anything Integration** (Nếu cần)
   - For complex PDFs with tables, charts
   - Vision encoder for embedded images
   - Advanced document understanding

---

## Comparison Matrix

| Approach | Text | Images | URLs | Complexity | Your Case |
|----------|------|--------|------|------------|-----------|
| Basic RAG | ✓ | ✗ | ✗ | Low | ✗ |
| PDF Parser | ✓ | ✗ | ✗ | Low | ✗ |
| **Multimodal PDF** | ✓ | ✗ | ✓ | **Medium** | **✓** |
| RAG-Anything | ✓ | ✓ | ✓ | High | Overkill |

**Recommendation:** **Multimodal PDF** là perfect cho case của bạn!

---

## Kết Luận

### Bạn Có Gì?

✅ **Multiple Inputs**: Index 10 texts + 10 images
✅ **Advanced RAG**: Query expansion, reranking, compression
✅ **PDF Support**: Parse và index PDFs
✅ **Multimodal PDF**: Extract text + image URLs, link together
✅ **Complete Documentation**: Guides, examples, troubleshooting

### Làm Gì Tiếp?

1. **Tạo PDF** hướng dẫn với nội dung của bạn (có image URLs)
2. **Upload** qua `/upload-pdf-multimodal`
3. **Test** với câu hỏi thực tế
4. **Iterate** - fine-tune based on feedback

### Files Cần Đọc

**Cho PDF với hình ảnh (Your case):**
- [MULTIMODAL_PDF_GUIDE.md](MULTIMODAL_PDF_GUIDE.md) ⭐⭐⭐
- [PDF_RAG_GUIDE.md](PDF_RAG_GUIDE.md)

**Cho Advanced RAG:**
- [ADVANCED_RAG_GUIDE.md](ADVANCED_RAG_GUIDE.md)

**Quick Start:**
- [QUICK_START_PDF.md](QUICK_START_PDF.md)

---

**Hệ thống của bạn bây giờ rất mạnh! Chỉ cần upload PDF và chat thôi! 🚀📄🤖**