Update app.py

app.py

@@ -17,8 +17,7 @@ class FinanceAIAgent:
         self.conversation_history = []
         
     def generate_response(self, prompt: str, context: str = "") -> str:
-        # Combine context and prompt
-        full_prompt = f"{context}\n\nUser: {prompt}\nAssistant:"
+        full_prompt = f"{context}\n\nNgười dùng: {prompt}\nTrợ lý:"
         
         try:
             chat_completion = self.client.chat.completions.create(
@@ -29,54 +28,54 @@ class FinanceAIAgent:
             )
             return chat_completion.choices[0].message.content
         except Exception as e:
-            return f"Error generating response: {str(e)}"
+            return f"Lỗi khi tạo phản hồi: {str(e)}"
 
     def analyze_portfolio(self, portfolio_data: str) -> str:
-        prompt = f"""Analyze the following investment portfolio and provide insights:
+        prompt = f"""Phân tích danh mục đầu tư sau và cung cấp thông tin chi tiết:
         {portfolio_data}
-        Include:
-        1. Risk assessment
-        2. Diversification analysis
-        3. Recommendations for rebalancing
-        4. Potential areas of concern"""
+        Bao gồm:
+        1. Đánh giá rủi ro
+        2. Phân tích đa dạng hóa
+        3. Đề xuất điều chỉnh danh mục
+        4. Các lĩnh vực tiềm ẩn rủi ro"""
         return self.generate_response(prompt)
 
     def financial_planning(self, income: float, expenses: List[Dict], goals: List[str]) -> str:
-        prompt = f"""Create a financial plan based on:
-        Income: ${income}
-        Monthly Expenses: {json.dumps(expenses, indent=2)}
-        Financial Goals: {json.dumps(goals, indent=2)}
+        prompt = f"""Lập kế hoạch tài chính dựa trên:
+        Thu nhập: ${income}
+        Chi phí hàng tháng: {json.dumps(expenses, indent=2)}
+        Mục tiêu tài chính: {json.dumps(goals, indent=2)}
         
-        Provide:
-        1. Budget breakdown
-        2. Savings recommendations
-        3. Investment strategies
-        4. Timeline for achieving goals"""
+        Cung cấp:
+        1. Phân tích ngân sách
+        2. Đề xuất tiết kiệm
+        3. Chiến lược đầu tư
+        4. Thời gian đạt được mục tiêu"""
         return self.generate_response(prompt)
 
     def market_analysis(self, ticker: str, timeframe: str) -> str:
-        prompt = f"""Provide a detailed market analysis for {ticker} over {timeframe} timeframe.
-        Include:
-        1. Technical analysis perspectives
-        2. Fundamental factors
-        3. Market sentiment
-        4. Risk factors
-        5. Potential catalysts"""
+        prompt = f"""Cung cấp phân tích thị trường chi tiết cho {ticker} trong khung thời gian {timeframe}.
+        Bao gồm:
+        1. Góc nhìn phân tích kỹ thuật
+        2. Yếu tố cơ bản
+        3. Tâm lý thị trường
+        4. Yếu tố rủi ro
+        5. Các yếu tố tiềm năng ảnh hưởng"""
         return self.generate_response(prompt)
 
 def create_finance_ai_interface():
     agent = FinanceAIAgent(api_key=os.getenv("GROQ_API_KEY"))
     
-    with gr.Blocks(title="Finance AI Assistant") as interface:
-        gr.Markdown("# Finance AI Assistant")
+    with gr.Blocks(title="Trợ lý Tài chính AI") as interface:
+        gr.Markdown("# Trợ lý Tài chính AI")
         
-        with gr.Tab("Portfolio Analysis"):
+        with gr.Tab("Phân tích Danh mục"):
             portfolio_input = gr.Textbox(
-                label="Enter portfolio details (ticker symbols and allocations)",
+                label="Nhập chi tiết danh mục (mã cổ phiếu và tỷ lệ phân bổ)",
                 placeholder="AAPL: 25%, MSFT: 25%, GOOGL: 25%, AMZN: 25%"
             )
-            portfolio_button = gr.Button("Analyze Portfolio")
-            portfolio_output = gr.Textbox(label="Analysis Results")
+            portfolio_button = gr.Button("Phân tích Danh mục")
+            portfolio_output = gr.Textbox(label="Kết quả Phân tích")
             
             portfolio_button.click(
                 fn=agent.analyze_portfolio,
@@ -84,24 +83,24 @@ def create_finance_ai_interface():
                 outputs=portfolio_output
             )
         
-        with gr.Tab("Financial Planning"):
+        with gr.Tab("Lập Kế hoạch Tài chính"):
             with gr.Row():
-                income_input = gr.Number(label="Monthly Income ($)")
+                income_input = gr.Number(label="Thu nhập Hàng tháng ($)")
                 
             with gr.Row():
                 expenses_input = gr.Dataframe(
-                    headers=["Category", "Amount"],
+                    headers=["Danh mục", "Số tiền"],
                     datatype=["str", "number"],
-                    label="Monthly Expenses"
+                    label="Chi phí Hàng tháng"
                 )
                 
             goals_input = gr.Textbox(
-                label="Financial Goals (one per line)",
-                placeholder="1. Save for retirement\n2. Buy a house\n3. Start a business"
+                label="Mục tiêu Tài chính (mỗi dòng một mục tiêu)",
+                placeholder="1. Tiết kiệm cho nghỉ hưu\n2. Mua nhà\n3. Khởi nghiệp"
             )
             
-            planning_button = gr.Button("Generate Financial Plan")
-            planning_output = gr.Textbox(label="Financial Plan")
+            planning_button = gr.Button("Tạo Kế hoạch Tài chính")
+            planning_output = gr.Textbox(label="Kế hoạch Tài chính")
             
             def process_financial_plan(income, expenses_df, goals):
                 expenses = expenses_df.to_dict('records')
@@ -114,16 +113,16 @@ def create_finance_ai_interface():
                 outputs=planning_output
             )
         
-        with gr.Tab("Market Analysis"):
+        with gr.Tab("Phân tích Thị trường"):
             with gr.Row():
-                ticker_input = gr.Textbox(label="Stock Ticker")
+                ticker_input = gr.Textbox(label="Mã Cổ phiếu")
                 timeframe_input = gr.Dropdown(
-                    choices=["1 day", "1 week", "1 month", "3 months", "1 year"],
-                    label="Timeframe"
+                    choices=["1 ngày", "1 tuần", "1 tháng", "3 tháng", "1 năm"],
+                    label="Khung Thời gian"
                 )
             
-            market_button = gr.Button("Analyze Market")
-            market_output = gr.Textbox(label="Market Analysis")
+            market_button = gr.Button("Phân tích Thị trường")
+            market_output = gr.Textbox(label="Kết quả Phân tích Thị trường")
             
             market_button.click(
                 fn=agent.market_analysis,
@@ -131,10 +130,10 @@ def create_finance_ai_interface():
                 outputs=market_output
             )
         
-        with gr.Tab("AI Chat"):
+        with gr.Tab("Trò chuyện AI"):
             chatbot = gr.Chatbot()
-            msg = gr.Textbox(label="Ask anything about finance")
-            clear = gr.Button("Clear")
+            msg = gr.Textbox(label="Hỏi bất kỳ điều gì về tài chính")
+            clear = gr.Button("Xóa")
             
             def respond(message, history):
                 history.append((message, agent.generate_response(message)))
@@ -148,135 +147,4 @@ def create_finance_ai_interface():
 # Launch the interface
 if __name__ == "__main__":
     interface = create_finance_ai_interface()
-    interface.launch()
-
-# import gradio as gr
-# import groq
-# import pandas as pd
-# from datetime import datetime
-# import plotly.express as px
-# import json
-# import os
-# from typing import List, Dict
-# from dotenv import load_dotenv
-
-# # Load environment variables
-# load_dotenv()
-
-# # Initialize Groq client
-# client = groq.Groq(api_key=os.environ["GROQ_API_KEY"])
-
-# class FinanceAgent:
-#     def __init__(self):
-#         self.transactions = []
-#         self.budgets = {}
-#         self.goals = []
-    
-#     def get_ai_advice(self, query: str) -> str:
-#         """Get financial advice from LLaMA model via Groq"""
-#         chat_completion = client.chat.completions.create(
-#             messages=[{
-#                 "role": "system",
-#                 "content": "You are a financial advisor. Provide clear, actionable advice."
-#             }, {
-#                 "role": "user",
-#                 "content": query
-#             }],
-#             model="llama-3.3-70b-versatile",
-#             temperature=0.7,
-#         )
-#         return chat_completion.choices[0].message.content
-
-#     def add_transaction(self, amount: float, category: str, description: str) -> Dict:
-#         """Add a new transaction"""
-#         transaction = {
-#             "date": datetime.now().strftime("%Y-%m-%d"),
-#             "amount": amount,
-#             "category": category,
-#             "description": description
-#         }
-#         self.transactions.append(transaction)
-#         return {"status": "success", "message": "Transaction added successfully"}
-
-#     def set_budget(self, category: str, amount: float) -> Dict:
-#         """Set a budget for a category"""
-#         self.budgets[category] = amount
-#         return {"status": "success", "message": f"Budget set for {category}"}
-
-#     def get_spending_analysis(self) -> Dict:
-#         """Analyze spending patterns"""
-#         df = pd.DataFrame(self.transactions)
-#         if df.empty:
-#             return {"status": "error", "message": "No transactions found"}
-        
-#         spending_by_category = df.groupby('category')['amount'].sum().to_dict()
-#         return {
-#             "status": "success",
-#             "spending": spending_by_category,
-#             "total": sum(spending_by_category.values())
-#         }
-
-# def create_interface():
-#     agent = FinanceAgent()
-    
-#     with gr.Blocks(title="Personal Finance Assistant") as interface:
-#         gr.Markdown("# Personal Finance Assistant")
-        
-#         with gr.Tab("Transactions"):
-#             with gr.Row():
-#                 amount_input = gr.Number(label="Amount")
-#                 category_input = gr.Dropdown(
-#                     choices=["Groceries", "Utilities", "Entertainment", "Transportation", "Other"],
-#                     label="Category"
-#                 )
-#                 description_input = gr.Textbox(label="Description")
-#             add_btn = gr.Button("Add Transaction")
-#             transaction_output = gr.JSON(label="Result")
-            
-#             add_btn.click(
-#                 fn=agent.add_transaction,
-#                 inputs=[amount_input, category_input, description_input],
-#                 outputs=transaction_output
-#             )
-        
-#         with gr.Tab("Budgeting"):
-#             with gr.Row():
-#                 budget_category = gr.Dropdown(
-#                     choices=["Groceries", "Utilities", "Entertainment", "Transportation", "Other"],
-#                     label="Category"
-#                 )
-#                 budget_amount = gr.Number(label="Budget Amount")
-#             set_budget_btn = gr.Button("Set Budget")
-#             budget_output = gr.JSON(label="Result")
-            
-#             set_budget_btn.click(
-#                 fn=agent.set_budget,
-#                 inputs=[budget_category, budget_amount],
-#                 outputs=budget_output
-#             )
-        
-#         with gr.Tab("Analysis"):
-#             analyze_btn = gr.Button("Analyze Spending")
-#             spending_output = gr.JSON(label="Spending Analysis")
-            
-#             analyze_btn.click(
-#                 fn=agent.get_spending_analysis,
-#                 outputs=spending_output
-#             )
-        
-#         with gr.Tab("AI Advisor"):
-#             query_input = gr.Textbox(label="Ask for financial advice")
-#             advice_btn = gr.Button("Get Advice")
-#             advice_output = gr.Textbox(label="AI Advice")
-            
-#             advice_btn.click(
-#                 fn=agent.get_ai_advice,
-#                 inputs=query_input,
-#                 outputs=advice_output
-#             )
-
-#     return interface
-
-# if __name__ == "__main__":
-#     interface = create_interface()
-#     interface.launch()
+    interface.launch()