feat: update

app.py

@@ -1,69 +1,45 @@
 from typing import List, Literal
 from pydantic import BaseModel, Field
-import gradio as gr
 from fastapi import FastAPI, APIRouter, Request
 from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
 from sentence_transformers import SentenceTransformer
 import uvicorn
-import requests
 
-# Khởi tạo FastAPI
+# Initialize FastAPI app
 app = FastAPI()
 
-# Thêm middleware CORS để cho phép yêu cầu từ Gradio
+# CORS middleware
 app.add_middleware(
     CORSMiddleware,
-    allow_origins=["*"],  # Cho phép tất cả các nguồn
+    allow_origins=["*"],
     allow_credentials=True,
     allow_methods=["*"],
     allow_headers=["*"],
 )
 
-# Tải mô hình
-model = SentenceTransformer(model_name_or_path='Alibaba-NLP/gte-multilingual-base', trust_remote_code=True)
+# Load model
+model = SentenceTransformer('Alibaba-NLP/gte-multilingual-base', trust_remote_code=True)
 
-# Định nghĩa mô hình dữ liệu cho yêu cầu
+# Define data model
 class PostEmbeddings(BaseModel):
     type: Literal['default', 'disease', 'gte'] = Field(default='default')
     sentences: List[str]
 
-# Tạo router cho API
-router = APIRouter(
-    prefix="/retrieval",
-    tags=["retrieval"],
-    responses={404: {"description": "Not found"}},
-)
+# Router for embeddings
+router = APIRouter(prefix="/retrieval", tags=["retrieval"])
 
-@app.post("/retrieval/embeddings")
-def post_embeddings(data: PostEmbeddings):
+@router.post('/embeddings')
+def post_embeddings(request: Request, data: PostEmbeddings):
     embeddings = model.encode(data.sentences)
-    return {
-        'data': {
-            'embeddings': embeddings.tolist(),
-            'type': data.type
-        }
-    }
+    return {"embeddings": embeddings.tolist()}
 
-# Hàm Gradio để gọi API FastAPI
-def call_api(sentences: List[str]):
-    response = requests.post("http://127.0.0.1:8000/retrieval/embeddings", json={"sentences": sentences})
-    return response.json()["data"]
+# Include router
+app.include_router(router)
 
-# Tạo giao diện Gradio
-demo = gr.Interface(
-    fn=call_api,
-    inputs=gr.Textbox(lines=5, placeholder="Nhập các câu ở đây, mỗi câu trên một dòng..."),
-    outputs=gr.JSON(label="Kết quả mã hóa"),
-    title="Mô hình GTE Multilingual",
-    description="Nhập các câu để nhận mã hóa từ mô hình GTE Multilingual."
-)
+# Define main function to run the app
+def main():
+    uvicorn.run("api:app", host="0.0.0.0", port=8000, reload=True)
 
-# Khởi động server
+# Run the app if this script is the main module
 if __name__ == "__main__":
-    import threading
-
-    # Khởi động FastAPI trong một thread riêng
-    threading.Thread(target=uvicorn.run, args=(app,), kwargs={"host": "0.0.0.0", "port": 8000}).start()
-
-    # Khởi động Gradio
-    demo.launch()
+    main()