Merge pull request #42 from DUT-Team-21TCLC-DT3/fix/law-fix-pipeline-vector-search-and-graph-search

[LAW] Handle fix pipeline in streaming

Author: DinhManhAVG

ai_service/app/pipelines/answer_composer.py

@@ -24,10 +24,35 @@ def compose(
         """
         log.info(f"Composing answer for question: {question}")
         final_choice = graph_result.get("final_choice")
+        all_candidates = graph_result.get("all_candidates", [])
 
         # Xây dựng context từ Graph
         graph_context_str = ""
-        if final_choice:
+        
+        # Nếu có all_candidates, dùng TẤT CẢ content thay vì chỉ final_choice
+        if all_candidates:
+            graph_context_str = "THÔNG TIN TỪ CƠ SỞ DỮ LIỆU LUẬT (Tin cậy cao):\n\n"
+            
+            # Group by source_type
+            direct_texts = [c for c in all_candidates if c.get('source_type') == 'direct_text']
+            cypher_texts = [c for c in all_candidates if c.get('source_type') in ['graph_context', 'fallback_text']]
+            
+            # Add direct text content
+            if direct_texts:
+                graph_context_str += "== NỘI DUNG TRỰC TIẾP TỪ VĂN BẢN ==\n"
+                for idx, c in enumerate(direct_texts, 1):
+                    score = c.get('relevance_score', 0)
+                    graph_context_str += f"\n[{idx}] (Score: {score}) {c['text']}\n"
+           
+            # Add Cypher-expanded content
+            if cypher_texts:
+                graph_context_str += "\n== NỘI DUNG MỞ RỘNG (GRAPH CONTEXT) ==\n"
+                for idx, c in enumerate(cypher_texts, len(direct_texts) + 1):
+                    score = c.get('relevance_score', 0)
+                    graph_context_str += f"\n[{idx}] (Score: {score}) {c['text']}\n"
+        
+        # Fallback: dùng final_choice nếu không có all_candidates
+        elif final_choice:
             # Build citation string
             doc_title = final_choice.get('document_title', '')
             article_num = final_choice.get('article_number', '')
@@ -44,12 +69,12 @@ def compose(
             if point_letter:
                 citation_parts.append(f"Điểm {point_letter}")
 
-            citation_info = ", ".join(citation_parts) if citation_parts else f"Node ID: {final_choice['source_node_id']}"
+            citation_info = ", ".join(citation_parts) if citation_parts else f"Node ID: {final_choice.get('source_node_id', 'unknown')}"
 
             graph_context_str = (
                 f"THÔNG TIN TỪ CƠ SỞ DỮ LIỆU LUẬT (Tin cậy cao):\n"
                 f"- Nguồn: {citation_info}\n"
-                f"- Nội dung:\n{final_choice['chosen_snippet']}\n"
+                f"- Nội dung:\n{final_choice.get('chosen_snippet', '')}\n"
             )
         else:
             graph_context_str = "Không tìm thấy thông tin trong cơ sở dữ liệu luật nội bộ."
@@ -133,11 +158,30 @@ def compose_stream(
         Tổng hợp câu trả lời cuối cùng (Streaming).
         """
         final_choice = graph_result.get("final_choice")
+        all_candidates = graph_result.get("all_candidates", [])
 
-        # Xây dựng context từ Graph
+        # Xây dựng context từ Graph (same logic as compose)
         graph_context_str = ""
-        if final_choice:
-            # Build citation string
+        
+        if all_candidates:
+            graph_context_str = "THÔNG TIN TỪ CƠ SỞ DỮ LIỆU LUẬT (Tin cậy cao):\n\n"
+            
+            direct_texts = [c for c in all_candidates if c.get('source_type') == 'direct_text']
+            cypher_texts = [c for c in all_candidates if c.get('source_type') in ['graph_context', 'fallback_text']]
+            
+            if direct_texts:
+                graph_context_str += "== NỘI DUNG TRỰC TIẾP TỪ VĂN BẢN ==\n"
+                for idx, c in enumerate(direct_texts, 1):
+                    score = c.get('relevance_score', 0)
+                    graph_context_str += f"\n[{idx}] (Score: {score}) {c['text']}\n"
+           
+            if cypher_texts:
+                graph_context_str += "\n== NỘI DUNG MỞ RỘNG (GRAPH CONTEXT) ==\n"
+                for idx, c in enumerate(cypher_texts, len(direct_texts) + 1):
+                    score = c.get('relevance_score', 0)
+                    graph_context_str += f"\n[{idx}] (Score: {score}) {c['text']}\n"
+        
+        elif final_choice:
             doc_title = final_choice.get('document_title', '')
             article_num = final_choice.get('article_number', '')
             clause_num = final_choice.get('clause_number', '')
@@ -153,12 +197,12 @@ def compose_stream(
             if point_letter:
                 citation_parts.append(f"Điểm {point_letter}")
 
-            citation_info = ", ".join(citation_parts) if citation_parts else f"Node ID: {final_choice['source_node_id']}"
+            citation_info = ", ".join(citation_parts) if citation_parts else f"Node ID: {final_choice.get('source_node_id', 'unknown')}"
 
             graph_context_str = (
                 f"THÔNG TIN TỪ CƠ SỞ DỮ LIỆU LUẬT (Tin cậy cao):\n"
                 f"- Nguồn: {citation_info}\n"
-                f"- Nội dung:\n{final_choice['chosen_snippet']}\n"
+                f"- Nội dung:\n{final_choice.get('chosen_snippet', '')}\n"
             )
         else:
             graph_context_str = "Không tìm thấy thông tin trong cơ sở dữ liệu luật nội bộ."