# Dược Thư RAG 

Chatbot y dược tra cứu Dược thư Quốc gia Việt Nam 2018, có căn cứ trích dẫn
trang thật cho từng câu trả lời. Repo này là **bản demo độc lập**, dựng lại để
chứng minh một điều cụ thể: toàn bộ hạ tầng có thể chạy qua GitOps đọc từ
Gitea cá nhân (`git.vinmec.tech/VuQuangBao`), thay vì GitHub — cùng kiến trúc,
khác nguồn Git, khác hạ tầng vật lý, không đụng gì tới sản phẩm chính hay hạ
tầng của team.

**Chạy thật tại:** https://finalduocthu.realvuxbaro.me

## Thử ngay

1. Mở [finalduocthu.realvuxbaro.me](https://finalduocthu.realvuxbaro.me), hỏi
   `Metformin chống chỉ định trong trường hợp nào?` — trả lời kèm trích dẫn
   trang thật (tr. 956), không phải tóm tắt chung chung.
2. Mở [ArgoCD](https://argocd-finalduocthu.realvuxbaro.me) — 4 Application đều
   `Synced` + `Healthy`, đọc từ chính repo này.
3. Mở [Langfuse](https://langfuse-finalduocthu.realvuxbaro.me) → Tracing — câu
   hỏi vừa hỏi hiện ra thành 7 bước xử lý (hiểu câu hỏi → truy hồi → sinh câu
   trả lời → kiểm chứng), kèm chi phí thật tính theo token.

## Trạng thái

| Phần | Thế nào |
|---|---|
| Corpus | 15.100 chunk, embed và nạp vào Qdrant `duocthu_v1` |
| Chat | RAG có căn cứ — chỉ định, chống chỉ định, ADR theo tần suất, tương tác thuốc, thận trọng thai kỳ, giữ ngữ cảnh nhiều lượt |
| Eval toàn sách | 673/684 (98,4%) trả lời được trong phạm vi có thể trả lời |
| ArgoCD | 4 Application: `clickhouse-operator`, `langfuse`, `medical-chatbot-app`, `medical-chatbot-data` — tất cả đọc từ repo này |
| Quan sát | Grafana (độ trễ, phân bố quyết định, lỗi provider) + Langfuse tự host (trace từng bước xử lý, chi phí thật theo token) |

Hai năng lực chưa có: tính liều theo cân nặng, so sánh nhiều thuốc. Đo trực
tiếp và ghi lại trung thực tại
[`apps/ai-service/evals/known_gaps.jsonl`](apps/ai-service/evals/known_gaps.jsonl),
không phải suy đoán. Xem thêm ở [`docs/rag-chat.md`](docs/rag-chat.md#giới-hạn-đã-biết).

## Đọc gì trước

Bắt đầu ở [`docs/README.md`](docs/README.md) — bộ tài liệu chuẩn của dự án
(kiến trúc, ingestion, RAG/chat, local dev, vận hành, API, cấu hình, eval).
Bộ tài liệu này mô tả **sản phẩm**, không riêng cho bản demo — máy demo chỉ
khác ở nguồn Git và hạ tầng chạy, hành vi chatbot thì y hệt.

## Cấu trúc

```
apps/
  web/            Next.js — giao diện chat + BFF
  ai-service/     Python FastAPI — pipeline RAG, gọi AWS Bedrock
  api-gateway/    NestJS — cổng vào công khai
  auth-service/   NestJS — đăng ký/đăng nhập/JWT
packages/         DTO dùng chung, HTTP client, UI components
ingestion/        pipeline offline: PDF -> chuyên luận -> chunk -> embedding -> Qdrant
infra/helm/       Helm chart 4 Application đọc bởi ArgoCD (chart giống hệt production)
docs/             tài liệu chuẩn của dự án
```