Upload 7 files

.gitignore

@@ -0,0 +1,6 @@
+__pycache__/
+*.pyc
+*.sqlite
+*.sqlite-*
+.venv/
+.env

LICENSE

@@ -0,0 +1,21 @@
+MIT License
+
+Copyright (c) 2026
+
+Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy
+of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal
+in the Software without restriction, including without limitation the rights
+to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell
+copies of the Software, and to permit persons to whom the Software is
+furnished to do so, subject to the following conditions:
+
+The above copyright notice and this permission notice shall be included in all
+copies or substantial portions of the Software.
+
+THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR
+IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY,
+FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE
+AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER
+LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM,
+OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE
+SOFTWARE.

README.md

@@ -1,14 +1,61 @@
 ---
-title: Lawbot
-emoji: 🏆
+title: Chatbot Luật Việt Nam - Bộ pháp điển
+emoji: ⚖️
 colorFrom: blue
-colorTo: gray
+colorTo: indigo
 sdk: gradio
-sdk_version: 6.15.2
-python_version: '3.13'
 app_file: app.py
 pinned: false
-license: apache-2.0
+license: mit
 ---
 
-Check out the configuration reference at https://huggingface.co/docs/hub/spaces-config-reference
+# ⚖️ Chatbot Luật Việt Nam — RAG từ Bộ pháp điển
+
+Space này xây dựng chatbot tra cứu pháp luật Việt Nam dựa trên dataset Hugging Face:
+
+- Dataset: `tmquan/phapdien-moj-gov-vn`
+- Subset chính: `articles`
+- Nguồn dữ liệu gốc: Bộ pháp điển, Bộ Tư pháp Việt Nam
+- License dataset: CC BY 4.0 theo dataset card
+
+## Cách hoạt động
+
+Ứng dụng dùng mô hình RAG theo hướng an toàn pháp lý:
+
+1. Nạp dataset `articles` từ Hugging Face Datasets.
+2. Tạo chỉ mục SQLite FTS5 cho các trường: tiêu đề điều, chủ đề, đề mục, chương, ghi chú nguồn và nội dung.
+3. Khi người dùng hỏi, hệ thống tìm điều/khoản liên quan nhất.
+4. Trả lời bằng cách tổng hợp trích đoạn liên quan, luôn kèm tiêu đề điều, đề mục và URL nguồn.
+
+Ứng dụng mặc định **không dùng LLM bên ngoài**, nhằm giảm rủi ro bịa luật. Đây là chatbot tra cứu/tổng hợp có dẫn nguồn, không phải công cụ tư vấn pháp lý chính thức.
+
+## Chạy local
+
+```bash
+python -m venv .venv
+. .venv/bin/activate  # Windows: .venv\Scripts\activate
+pip install -r requirements.txt
+python app.py
+```
+
+Lần chạy đầu tiên sẽ tải dataset và tạo chỉ mục SQLite. Các lần sau dùng lại chỉ mục đã tạo.
+
+## Biến môi trường tùy chọn
+
+| Biến | Mặc định | Ý nghĩa |
+|---|---:|---|
+| `DATASET_ID` | `tmquan/phapdien-moj-gov-vn` | Dataset Hugging Face |
+| `DATASET_CONFIG` | `articles` | Subset dataset |
+| `DATASET_SPLIT` | `train` | Split dataset |
+| `MAX_INDEX_CONTENT_CHARS` | `50000` | Số ký tự tối đa được index mỗi dòng |
+| `DEFAULT_TOP_K` | `5` | Số nguồn trả về mặc định |
+
+## Khuyến cáo
+
+- Kết quả chỉ có giá trị tham khảo, cần kiểm tra lại văn bản gốc và hiệu lực pháp lý.
+- Không dùng chatbot để thay thế luật sư, công chứng viên, tòa án, cơ quan quản lý hoặc chuyên gia pháp lý.
+- Khi xử lý vụ việc thật, cần xét đầy đủ thời điểm áp dụng, hiệu lực văn bản, tình tiết, thẩm quyền và chứng cứ.
+
+## Attribution
+
+Dữ liệu thuộc dataset `tmquan/phapdien-moj-gov-vn` trên Hugging Face, được công bố theo CC BY 4.0. Ứng dụng này ghi nhận nguồn Bộ pháp điển của Bộ Tư pháp Việt Nam và dataset card tương ứng.

app.py

@@ -0,0 +1,467 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""
+Chatbot tra cứu Bộ pháp điển Việt Nam trên Hugging Face Spaces.
+Dataset mặc định: tmquan/phapdien-moj-gov-vn / subset articles.
+
+Thiết kế an toàn pháp lý:
+- Không tự bịa quy định.
+- Luôn trả lời kèm điều/đề mục/nguồn/URL.
+- Có thể chạy hoàn toàn không cần API key: SQLite FTS5 + Gradio.
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import html
+import json
+import os
+import re
+import sqlite3
+import textwrap
+from dataclasses import dataclass
+from pathlib import Path
+from typing import Any, Dict, Iterable, List, Sequence
+
+import gradio as gr
+from datasets import load_dataset
+from tqdm import tqdm
+
+DATASET_ID = os.getenv("DATASET_ID", "tmquan/phapdien-moj-gov-vn")
+DATASET_CONFIG = os.getenv("DATASET_CONFIG", "articles")
+DATASET_SPLIT = os.getenv("DATASET_SPLIT", "train")
+
+# Trên Hugging Face Spaces, /data có thể được mount persistent nếu bật persistent storage.
+# Nếu không có, dùng thư mục cache chuẩn của HF.
+CACHE_ROOT = Path(os.getenv("SPACE_CACHE_DIR", os.getenv("HF_HOME", "/tmp"))) / "phapdien_law_chatbot"
+CACHE_ROOT.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+INDEX_PATH = CACHE_ROOT / "phapdien_fts.sqlite"
+
+MAX_INDEX_CONTENT_CHARS = int(os.getenv("MAX_INDEX_CONTENT_CHARS", "50000"))
+MAX_ANSWER_CONTEXT_CHARS = int(os.getenv("MAX_ANSWER_CONTEXT_CHARS", "1200"))
+DEFAULT_TOP_K = int(os.getenv("DEFAULT_TOP_K", "5"))
+
+STOPWORDS = {
+    "và", "hoặc", "là", "của", "có", "cho", "về", "theo", "được", "trong", "khi",
+    "với", "một", "các", "những", "này", "đó", "tôi", "muốn", "hỏi", "quy", "định",
+    "pháp", "luật", "điều", "khoản", "nếu", "thì", "không", "ai", "gì", "như", "nào",
+}
+
+APP_CSS = """
+.gradio-container { max-width: 1180px !important; }
+.source-card {
+    border: 1px solid #e5e7eb;
+    border-radius: 14px;
+    padding: 12px 14px;
+    margin: 10px 0;
+    background: #ffffff;
+}
+.source-title { font-weight: 700; font-size: 1.02rem; }
+.source-meta { color: #4b5563; font-size: 0.92rem; margin-top: 4px; }
+.source-text { margin-top: 8px; line-height: 1.55; }
+.notice { padding: 12px 14px; border-radius: 14px; background: #fff7ed; border: 1px solid #fed7aa; }
+"""
+
+
+@dataclass
+class SearchResult:
+    id: int
+    subject_title: str
+    topic_title: str
+    article_title: str
+    chapter_title: str
+    source_note_text: str
+    content_text: str
+    source_url: str
+    score: float
+
+
+def clean_text(value: Any) -> str:
+    if value is None:
+        return ""
+    if isinstance(value, (dict, list)):
+        return json.dumps(value, ensure_ascii=False)
+    return str(value).strip()
+
+
+def compact_text(value: str) -> str:
+    return re.sub(r"\s+", " ", clean_text(value)).strip()
+
+
+def tokenize_query(query: str, *, max_terms: int = 14) -> List[str]:
+    text = query.lower().strip()
+    tokens = re.findall(r"[0-9a-zA-ZÀ-ỹĐđ]+", text, flags=re.UNICODE)
+    filtered: List[str] = []
+    for token in tokens:
+        token = token.strip()
+        if len(token) < 2:
+            continue
+        if token in STOPWORDS:
+            continue
+        if token not in filtered:
+            filtered.append(token)
+    return filtered[:max_terms]
+
+
+def build_fts_query(query: str) -> str:
+    """Tạo query FTS5 đơn giản, an toàn hơn cho tiếng Việt.
+
+    FTS5 hỗ trợ prefix query dạng token*. Ta lọc ký tự đặc biệt để tránh lỗi MATCH.
+    """
+    tokens = tokenize_query(query)
+    if not tokens:
+        fallback = re.sub(r'[^0-9a-zA-ZÀ-ỹĐđ\s]', ' ', query, flags=re.UNICODE).strip()
+        tokens = tokenize_query(fallback, max_terms=6)
+    if not tokens:
+        return '""'
+    return " OR ".join(f"{token}*" for token in tokens)
+
+
+def connect_db() -> sqlite3.Connection:
+    conn = sqlite3.connect(str(INDEX_PATH), check_same_thread=False)
+    conn.row_factory = sqlite3.Row
+    conn.execute("PRAGMA journal_mode=WAL;")
+    conn.execute("PRAGMA synchronous=NORMAL;")
+    return conn
+
+
+def index_exists() -> bool:
+    if not INDEX_PATH.exists() or INDEX_PATH.stat().st_size < 4096:
+        return False
+    try:
+        conn = connect_db()
+        count = conn.execute("SELECT COUNT(*) FROM articles").fetchone()[0]
+        conn.close()
+        return count > 100
+    except Exception:
+        return False
+
+
+def init_schema(conn: sqlite3.Connection) -> None:
+    conn.executescript(
+        """
+        DROP TABLE IF EXISTS articles;
+        DROP TABLE IF EXISTS articles_fts;
+
+        CREATE TABLE articles (
+            id INTEGER PRIMARY KEY,
+            subject_id TEXT,
+            topic_id TEXT,
+            topic_number INTEGER,
+            topic_title TEXT,
+            subject_number INTEGER,
+            subject_title TEXT,
+            article_anchor TEXT,
+            article_title TEXT,
+            chapter_title TEXT,
+            source_note_text TEXT,
+            source_links TEXT,
+            related_note_text TEXT,
+            content_text TEXT,
+            content_char_len INTEGER,
+            content_word_count INTEGER,
+            source_url TEXT,
+            scraped_at TEXT
+        );
+
+        CREATE VIRTUAL TABLE articles_fts USING fts5(
+            article_title,
+            subject_title,
+            topic_title,
+            chapter_title,
+            source_note_text,
+            content_text,
+            content='articles',
+            content_rowid='id',
+            tokenize='unicode61 remove_diacritics 2'
+        );
+        """
+    )
+    conn.commit()
+
+
+def build_index(force: bool = False) -> str:
+    if index_exists() and not force:
+        return f"Đã có chỉ mục tại: {INDEX_PATH}"
+
+    conn = connect_db()
+    init_schema(conn)
+
+    ds = load_dataset(DATASET_ID, DATASET_CONFIG, split=DATASET_SPLIT)
+    total = len(ds) if hasattr(ds, "__len__") else None
+
+    insert_article_sql = """
+        INSERT INTO articles (
+            id, subject_id, topic_id, topic_number, topic_title,
+            subject_number, subject_title, article_anchor, article_title,
+            chapter_title, source_note_text, source_links, related_note_text,
+            content_text, content_char_len, content_word_count, source_url, scraped_at
+        ) VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)
+    """
+    insert_fts_sql = """
+        INSERT INTO articles_fts(
+            rowid, article_title, subject_title, topic_title, chapter_title, source_note_text, content_text
+        ) VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)
+    """
+
+    for idx, row in enumerate(tqdm(ds, total=total, desc="Indexing phapdien"), start=1):
+        content = compact_text(row.get("content_text", ""))
+        if len(content) > MAX_INDEX_CONTENT_CHARS:
+            content = content[:MAX_INDEX_CONTENT_CHARS] + " …"
+
+        values = (
+            idx,
+            clean_text(row.get("subject_id")),
+            clean_text(row.get("topic_id")),
+            row.get("topic_number") if row.get("topic_number") is not None else None,
+            compact_text(row.get("topic_title")),
+            row.get("subject_number") if row.get("subject_number") is not None else None,
+            compact_text(row.get("subject_title")),
+            clean_text(row.get("article_anchor")),
+            compact_text(row.get("article_title")),
+            compact_text(row.get("chapter_title")),
+            compact_text(row.get("source_note_text")),
+            clean_text(row.get("source_links")),
+            compact_text(row.get("related_note_text")),
+            content,
+            row.get("content_char_len") if row.get("content_char_len") is not None else len(content),
+            row.get("content_word_count") if row.get("content_word_count") is not None else len(content.split()),
+            clean_text(row.get("source_url")),
+            clean_text(row.get("scraped_at")),
+        )
+        conn.execute(insert_article_sql, values)
+        conn.execute(
+            insert_fts_sql,
+            (
+                idx,
+                values[8],
+                values[6],
+                values[4],
+                values[9],
+                values[10],
+                values[13],
+            ),
+        )
+        if idx % 500 == 0:
+            conn.commit()
+
+    conn.commit()
+    conn.execute("INSERT INTO articles_fts(articles_fts) VALUES('optimize')")
+    conn.commit()
+    count = conn.execute("SELECT COUNT(*) FROM articles").fetchone()[0]
+    conn.close()
+    return f"Đã xây chỉ mục {count:,} điều/khoản tại: {INDEX_PATH}"
+
+
+def like_fallback(conn: sqlite3.Connection, query: str, top_k: int) -> List[sqlite3.Row]:
+    tokens = tokenize_query(query, max_terms=5)
+    if not tokens:
+        return []
+    where = " OR ".join(["(content_text LIKE ? OR article_title LIKE ? OR subject_title LIKE ?)" for _ in tokens])
+    params: List[str] = []
+    for token in tokens:
+        pattern = f"%{token}%"
+        params.extend([pattern, pattern, pattern])
+    sql = f"""
+        SELECT id, subject_title, topic_title, article_title, chapter_title,
+               source_note_text, content_text, source_url, 999.0 AS score
+        FROM articles
+        WHERE {where}
+        LIMIT ?
+    """
+    params.append(top_k)
+    return list(conn.execute(sql, params).fetchall())
+
+
+def search_articles(query: str, top_k: int = DEFAULT_TOP_K) -> List[SearchResult]:
+    build_index(force=False)
+    conn = connect_db()
+    fts_query = build_fts_query(query)
+    rows: Sequence[sqlite3.Row]
+    try:
+        rows = conn.execute(
+            """
+            SELECT a.id, a.subject_title, a.topic_title, a.article_title, a.chapter_title,
+                   a.source_note_text, a.content_text, a.source_url,
+                   bm25(articles_fts, 2.2, 1.3, 1.0, 1.0, 1.4, 3.0) AS score
+            FROM articles_fts
+            JOIN articles a ON a.id = articles_fts.rowid
+            WHERE articles_fts MATCH ?
+            ORDER BY score
+            LIMIT ?
+            """,
+            (fts_query, top_k),
+        ).fetchall()
+    except sqlite3.OperationalError:
+        rows = []
+
+    if not rows:
+        rows = like_fallback(conn, query, top_k)
+    conn.close()
+
+    results: List[SearchResult] = []
+    for row in rows:
+        results.append(
+            SearchResult(
+                id=int(row["id"]),
+                subject_title=clean_text(row["subject_title"]),
+                topic_title=clean_text(row["topic_title"]),
+                article_title=clean_text(row["article_title"]),
+                chapter_title=clean_text(row["chapter_title"]),
+                source_note_text=clean_text(row["source_note_text"]),
+                content_text=clean_text(row["content_text"]),
+                source_url=clean_text(row["source_url"]),
+                score=float(row["score"]),
+            )
+        )
+    return results
+
+
+def make_excerpt(text: str, query: str, max_chars: int = MAX_ANSWER_CONTEXT_CHARS) -> str:
+    text = compact_text(text)
+    if len(text) <= max_chars:
+        return text
+    tokens = tokenize_query(query, max_terms=8)
+    lower = text.lower()
+    positions = [lower.find(token.lower()) for token in tokens if lower.find(token.lower()) >= 0]
+    if positions:
+        center = min(positions)
+        start = max(0, center - max_chars // 3)
+    else:
+        start = 0
+    end = min(len(text), start + max_chars)
+    excerpt = text[start:end]
+    if start > 0:
+        excerpt = "… " + excerpt
+    if end < len(text):
+        excerpt += " …"
+    return excerpt
+
+
+def render_sources(results: Sequence[SearchResult], query: str) -> str:
+    cards = []
+    for idx, result in enumerate(results, start=1):
+        title = html.escape(result.article_title or "Không có tiêu đề điều")
+        subject = html.escape(result.subject_title or "Không rõ đề mục")
+        topic = html.escape(result.topic_title or "Không rõ chủ đề")
+        chapter = html.escape(result.chapter_title or "")
+        source_note = html.escape(result.source_note_text or "")
+        excerpt = html.escape(make_excerpt(result.content_text, query))
+        url = html.escape(result.source_url or "")
+        link = f'<a href="{url}" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Mở nguồn pháp điển</a>' if url else "Không có URL"
+        cards.append(
+            f"""
+            <div class="source-card">
+              <div class="source-title">{idx}. {title}</div>
+              <div class="source-meta"><b>Chủ đề:</b> {topic} · <b>Đề mục:</b> {subject}</div>
+              {f'<div class="source-meta"><b>Chương:</b> {chapter}</div>' if chapter else ''}
+              {f'<div class="source-meta"><b>Nguồn:</b> {source_note}</div>' if source_note else ''}
+              <div class="source-text">{excerpt}</div>
+              <div class="source-meta">{link}</div>
+            </div>
+            """
+        )
+    return "\n".join(cards)
+
+
+def synthesize_answer(question: str, results: Sequence[SearchResult]) -> str:
+    if not results:
+        return (
+            "Tôi chưa tìm thấy điều/khoản đủ gần với câu hỏi trong chỉ mục Bộ pháp điển. "
+            "Bạn nên thử hỏi bằng từ khóa cụ thể hơn, ví dụ: tên luật, lĩnh vực, hành vi, điều kiện, mức phạt, thủ tục hoặc đối tượng áp dụng."
+        )
+
+    top = results[0]
+    bullets = []
+    for result in results[:3]:
+        excerpt = make_excerpt(result.content_text, question, max_chars=520)
+        bullets.append(
+            f"- **{result.article_title}** — {result.subject_title}. {excerpt}"
+        )
+
+    answer = f"""
+<div class="notice">
+<b>Lưu ý:</b> Đây là công cụ tra cứu và tổng hợp thông tin từ Bộ pháp điển, không thay thế ý kiến tư vấn của luật sư/cơ quan có thẩm quyền. Khi áp dụng vào vụ việc thật, cần kiểm tra văn bản gốc, hiệu lực và tình tiết cụ thể.
+</div>
+
+### Trả lời dựa trên kết quả gần nhất
+
+Căn cứ gần nhất tôi tìm thấy là **{top.article_title}** trong đề mục **{top.subject_title}**, thuộc chủ đề **{top.topic_title}**.
+
+Các đoạn liên quan:
+{chr(10).join(bullets)}
+
+### Nguồn tra cứu
+
+{render_sources(results, question)}
+"""
+    return textwrap.dedent(answer).strip()
+
+
+def chat_fn(message: str, history: List[Dict[str, str]], top_k: int) -> str:
+    message = (message or "").strip()
+    if not message:
+        return "Bạn hãy nhập câu hỏi pháp luật cần tra cứu."
+    results = search_articles(message, top_k=int(top_k))
+    return synthesize_answer(message, results)
+
+
+def status_fn() -> str:
+    msg = build_index(force=False)
+    return f"{msg}\nDataset: {DATASET_ID}/{DATASET_CONFIG}/{DATASET_SPLIT}\nIndex: {INDEX_PATH}"
+
+
+def rebuild_fn() -> str:
+    return build_index(force=True)
+
+
+EXAMPLES = [
+    "Người lao động đơn phương chấm dứt hợp đồng cần báo trước bao lâu?",
+    "Điều kiện cấp giấy chứng nhận quyền sử dụng đất là gì?",
+    "Xử phạt hành vi vi phạm an toàn thực phẩm như thế nào?",
+    "Quyền và nghĩa vụ của công dân trong bảo vệ an ninh quốc gia",
+    "Thủ tục đăng ký kết hôn với người nước ngoài",
+]
+
+with gr.Blocks(title="Chatbot Luật Việt Nam - Bộ pháp điển", css=APP_CSS, theme=gr.themes.Soft()) as demo:
+    gr.Markdown(
+        """
+        # ⚖️ Chatbot Luật Việt Nam — RAG từ Bộ pháp điển
+
+        Dữ liệu: `tmquan/phapdien-moj-gov-vn` trên Hugging Face. Ứng dụng dùng SQLite FTS5 để tìm điều/khoản liên quan, sau đó trả lời kèm nguồn.  
+        **Nguyên tắc:** không bịa quy định, không thay thế tư vấn pháp lý chuyên nghiệp.
+        """
+    )
+
+    with gr.Row():
+        with gr.Column(scale=3):
+            chatbot = gr.ChatInterface(
+                fn=chat_fn,
+                type="messages",
+                additional_inputs=[gr.Slider(3, 10, value=DEFAULT_TOP_K, step=1, label="Số nguồn trả về")],
+                examples=EXAMPLES,
+                cache_examples=False,
+                chatbot=gr.Chatbot(height=560, type="messages", show_copy_button=True),
+                textbox=gr.Textbox(
+                    placeholder="Nhập câu hỏi, ví dụ: Điều kiện cấp sổ đỏ là gì?",
+                    label="Câu hỏi pháp luật",
+                ),
+            )
+        with gr.Column(scale=1):
+            gr.Markdown("### Trạng thái dữ liệu")
+            status = gr.Textbox(label="Index", lines=7, interactive=False)
+            refresh_btn = gr.Button("Kiểm tra / tạo chỉ mục")
+            rebuild_btn = gr.Button("Tạo lại chỉ mục", variant="secondary")
+            refresh_btn.click(status_fn, outputs=status)
+            rebuild_btn.click(rebuild_fn, outputs=status)
+            gr.Markdown(
+                """
+                ### Gợi ý hỏi tốt
+                - Nêu lĩnh vực: đất đai, lao động, hôn nhân, doanh nghiệp...
+                - Nêu hành vi/thủ tục/mức phạt/đối tượng áp dụng.
+                - Có thể hỏi theo tên luật hoặc điều khoản cụ thể.
+                """
+            )
+
+    demo.load(status_fn, outputs=status)
+
+if __name__ == "__main__":
+    demo.queue(default_concurrency_limit=8).launch()

deploy_to_hf.py

@@ -0,0 +1,58 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""
+Upload Space lên Hugging Face.
+
+Cách dùng:
+1) pip install -U huggingface_hub
+2) Đặt token có quyền write:
+   Windows CMD: set HF_TOKEN=hf_xxx
+   PowerShell:   $env:HF_TOKEN="hf_xxx"
+   macOS/Linux:  export HF_TOKEN=hf_xxx
+3) Đặt repo Space:
+   Windows CMD: set SPACE_ID=your-username/phapdien-law-chatbot
+   macOS/Linux:  export SPACE_ID=your-username/phapdien-law-chatbot
+4) python deploy_to_hf.py
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import os
+from pathlib import Path
+
+from huggingface_hub import HfApi, create_repo
+
+SPACE_ID = os.environ.get("SPACE_ID", "").strip()
+HF_TOKEN = os.environ.get("HF_TOKEN", "").strip()
+ROOT = Path(__file__).resolve().parent
+
+if not SPACE_ID or "/" not in SPACE_ID:
+    raise SystemExit("Thiếu SPACE_ID. Ví dụ: SPACE_ID=tenban/phapdien-law-chatbot")
+if not HF_TOKEN:
+    raise SystemExit("Thiếu HF_TOKEN có quyền write trên Hugging Face.")
+
+create_repo(
+    repo_id=SPACE_ID,
+    repo_type="space",
+    space_sdk="gradio",
+    private=False,
+    exist_ok=True,
+    token=HF_TOKEN,
+)
+
+api = HfApi(token=HF_TOKEN)
+api.upload_folder(
+    folder_path=str(ROOT),
+    repo_id=SPACE_ID,
+    repo_type="space",
+    ignore_patterns=[
+        ".git/*",
+        "__pycache__/*",
+        "*.pyc",
+        "*.sqlite",
+        "*.sqlite-*",
+        "*.zip",
+        ".venv/*",
+    ],
+)
+
+print(f"Đã upload Space: https://huggingface.co/spaces/{SPACE_ID}")

deploy_windows.cmd

@@ -0,0 +1,7 @@
+@echo off
+REM Deploy Chatbot Luat Viet Nam len Hugging Face Spaces
+REM Buoc 1: pip install -U huggingface_hub
+REM Buoc 2: set HF_TOKEN=hf_xxx
+REM Buoc 3: set SPACE_ID=tenban/phapdien-law-chatbot
+python deploy_to_hf.py
+pause

requirements.txt

@@ -0,0 +1,5 @@
+gradio>=4.44.1
+datasets>=2.20.0
+huggingface_hub>=0.24.0
+tqdm>=4.66.4
+pyarrow>=15.0.0