app.py

import streamlit as st
import json
import os
from calendar_rag import create_default_config, CalendarRAG

# Page config
st.set_page_config(
    page_title="Academic Calendar Assistant",
    page_icon="📅",
    layout="wide"
)

# Initialize session state
if 'pipeline' not in st.session_state:
    st.session_state.pipeline = None

def initialize_pipeline():
    """Initialize RAG pipeline with configurations"""
    try:
        # Get OpenAI API key from environment variable or Streamlit secrets
        openai_api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY') or st.secrets['OPENAI_API_KEY']
        
        # Create config and initialize pipeline
        config = create_default_config(openai_api_key)
        config.localization.enable_thai_normalization = True
        pipeline = CalendarRAG(config)
        
        # Load calendar data
        with open("calendar.json", "r", encoding="utf-8") as f:
            calendar_data = json.load(f)
        pipeline.load_data(calendar_data)
        
        return pipeline
        
    except Exception as e:
        st.error(f"Error initializing pipeline: {str(e)}")
        return None

def main():
    # Header
    st.title("🎓 ระบบค้นหาข้อมูลปฏิทินการศึกษา")
    st.markdown("---")

    # Initialize pipeline if needed
    if st.session_state.pipeline is None:
        with st.spinner("กำลังเริ่มต้นระบบ..."):
            st.session_state.pipeline = initialize_pipeline()
    
    # Main query interface
    query = st.text_input(
        "โปรดระบุคำถามเกี่ยวกับปฏิทินการศึกษา:",
        placeholder="เช่น: วันสุดท้ายของการสอบปากเปล่าในภาคเรียนที่ 1/2567 คือวันที่เท่าไร?"
    )

    # Add query button
    if st.button("ค้นหา", type="primary"):
        if not query:
            st.warning("กรุณาระบุคำถาม")
            return
            
        if st.session_state.pipeline is None:
            st.error("ไม่สามารถเชื่อมต่อกับระบบได้ กรุณาลองใหม่อีกครั้ง")
            return
            
        try:
            with st.spinner("กำลังค้นหาคำตอบ..."):
                # Process query
                result = st.session_state.pipeline.process_query(query)
                
                # Display answer
                st.markdown("### 📝 คำตอบ")
                st.write(result["answer"])
                
                # Display relevant documents in expander
                with st.expander("แสดงข้อมูลอ้างอิง"):
                    for i, doc in enumerate(result["documents"], 1):
                        st.markdown(f"**เอกสารที่ {i}:**")
                        st.text(doc.content)
                        st.markdown("---")
                
                # Display query understanding
                with st.expander("รายละเอียดการวิเคราะห์คำถาม"):
                    st.json(result["query_info"])
                    
        except Exception as e:
            st.error(f"เกิดข้อผิดพลาด: {str(e)}")
    
    # Add sidebar with information
    with st.sidebar:
        st.markdown("### 📚 เกี่ยวกับระบบ")
        st.markdown("""
        ระบบนี้ใช้เทคโนโลยี RAG (Retrieval-Augmented Generation) 
        ในการค้นหาและตอบคำถามเกี่ยวกับปฏิทินการศึกษา
        
        สามารถสอบถามข้อมูลเกี่ยวกับ:
        - กำหนดการต่างๆ
        - วันสำคัญ
        - การลงทะเบียน
        - การสอบ
        - วันหยุด
        """)

if __name__ == "__main__":
    main()