Code Examples

Medical Transcribe - Chuyển đổi Audio Y tế

Python

⚠️ LƯU Ý: Bạn cần API token để sử dụng service. Liên hệ admin để lấy token.

import requests
import os

# ===== BƯỚC 1: CÀI ĐẶT TOKEN =====
# Chạy: export API_AI_TOKEN="your_token_here"
API_TOKEN = os.getenv('API_AI_TOKEN')

if not API_TOKEN:
    raise ValueError("⚠️ API_TOKEN chưa được set! Liên hệ admin để lấy token.")

# ===== BƯỚC 2: TRANSCRIBE VỚI TOKEN =====
API_URL = 'https://pnt.badt.vn/medical_transcribe/transcribe'

def transcribe_medical_audio(audio_file_path):
    """Transcribe audio với authentication token"""
    
    # Token PHẢI có trong mỗi request
    headers = {'Authorization': f'Bearer {API_TOKEN}'}
    
    with open(audio_file_path, 'rb') as f:
        files = {'audio_file': f}
        data = {
            'language': 'vi',
            'model_size': 'large-v2',
            'task': 'transcribe'
        }
        
        response = requests.post(API_URL, headers=headers, files=files, data=data)
        
        if response.status_code == 200:
            result = response.json()
            return result['transcription']
        elif response.status_code == 401:
            print("❌ Token không hợp lệ hoặc chưa cung cấp!")
            return None
        elif response.status_code == 403:
            print("❌ Token hết hạn hoặc không có quyền!")
            return None
        else:
            print(f"⚠️ Error: {response.status_code}")
            print(response.text)
            return None

# ===== BƯỚC 3: SỬ DỤNG =====
transcription = transcribe_medical_audio('patient_consultation.wav')
if transcription:
    print(f"✅ Transcription: {transcription}")

cURL

⚠️ QUAN TRỌNG: Thay YOUR_API_TOKEN bằng token thật!

# ===== CÁCH 1: Dùng biến môi trường (Bảo mật nhất) =====
# Set token:
export API_TOKEN="your_token_here"

# Gọi API:
curl -X POST "https://pnt.badt.vn/medical_transcribe/transcribe" \
  -H "Authorization: Bearer $API_TOKEN" \
  -F "audio_file=@consultation.wav" \
  -F "language=vi" \
  -F "model_size=large-v2"

# Response thành công:
# {
#   "success": true,
#   "transcription": "Bệnh nhân có triệu chứng...",
#   "processing_time": 1.23
# }

# Response lỗi token:
# HTTP 401: {"success": false, "error": "No API token provided"}
# HTTP 403: {"success": false, "error": "Invalid or inactive token"}

Face Recognition - Nhận diện Khuôn mặt

Python

⚠️ LƯU Ý: Face Recognition cần API token cho mọi request.

import requests
import os

# ===== BƯỚC 1: CÀI ĐẶT TOKEN =====
API_TOKEN = os.getenv('API_AI_TOKEN')  # Khuyến nghị: Dùng env var


if not API_TOKEN:
    raise ValueError("⚠️ API_TOKEN chưa được set!")

# ===== BƯỚC 2: REGISTER FACE VỚI TOKEN =====
def register_person(image_path, person_name, person_id):
    """Đăng ký khuôn mặt mới - CẦN TOKEN"""
    url = "https://pnt.badt.vn/face_recognition/register_person"'
    
    # Token PHẢI có trong header
    headers = {'Authorization': f'Bearer {API_TOKEN}'}
    
    with open(image_path, 'rb') as f:
        files = {'file': f}
        data = {
            'person_name': person_name,
            'person_id': person_id
        }
        
        response = requests.post(url, headers=headers, files=files, data=data)
        
        if response.status_code == 401:
            return {"error": "Token không hợp lệ!"}
        return response.json()

# ===== BƯỚC 3: RECOGNIZE FACES VỚI TOKEN =====
def recognize_faces(image_path):
    """Nhận diện khuôn mặt - CẦN TOKEN"""
    url = 'https://pnt.badt.vn/face_recognition/recognize_faces'
    
    # Token PHẢI có trong header
    headers = {'Authorization': f'Bearer {API_TOKEN}'}
    
    with open(image_path, 'rb') as f:
        files = {'file': f}
        response = requests.post(url, headers=headers, files=files)
        
        if response.status_code == 401:
            return {"error": "Token không hợp lệ!"}
        return response.json()

# ===== BƯỚC 4: SỬ DỤNG =====
# Đăng ký khuôn mặt mới
register_result = register_person('john_doe.jpg', 'John Doe', 'P001')
print(f"✅ Registration: {register_result}")

# Nhận diện trong ảnh nhóm
recognition_result = recognize_faces('group_photo.jpg')
if 'recognized_faces' in recognition_result:
    print(f"✅ Recognized: {recognition_result['recognized_faces']}")
else:
    print(f"❌ Error: {recognition_result.get('error', 'Unknown error')}")

JavaScript

const axios = require('axios');
const FormData = require('form-data');
const fs = require('fs');

const API_TOKEN = process.env.API_AI_TOKEN;

async function recognizeFaces(imagePath) {
    const form = new FormData();
    form.append('file', fs.createReadStream(imagePath));
    
    try {
        const response = await axios.post(
            'https://pnt.badt.vn/face_recognition/recognize_faces',
            form,
            {
                headers: {
                    'Authorization': `Bearer ${API_TOKEN}`,
                    ...form.getHeaders()
                }
            }
        );
        
        return response.data;
    } catch (error) {
        console.error('Error:', error.response?.data || error.message);
        throw error;
    }
}

// Usage
recognizeFaces('photo.jpg')
    .then(result => console.log('Faces:', result.recognized_faces))
    .catch(err => console.error(err));

Gemma4 E4B - LLM Tiếng Việt

Đang hoạt động. Tương thích OpenAI API, base_url: https://pnt.badt.vn/gemma4/v1

Python (OpenAI Compatible)

Gemma4 tương thích 100% với OpenAI API. Dùng API token như api_key.

from openai import OpenAI
import os

API_TOKEN = os.getenv('API_AI_TOKEN')
if not API_TOKEN:
    raise ValueError("⚠️ API_TOKEN chưa được set!")

client = OpenAI(
    api_key=API_TOKEN,
    base_url="https://pnt.badt.vn/gemma4/v1"
)

# Chat Completion
response = client.chat.completions.create(
    model="gemma-3-4b-it",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "Bạn là trợ lý AI y tế thông minh."},
        {"role": "user", "content": "Viết một email cảm ơn bệnh nhân sau khám."}
    ],
    max_tokens=500,
    temperature=0.7
)
print("✅ Response:", response.choices[0].message.content)

# Streaming
stream = client.chat.completions.create(
    model="gemma-3-4b-it",
    messages=[{"role": "user", "content": "Giải thích về bệnh tiểu đường"}],
    stream=True
)
for chunk in stream:
    if chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end='')

cURL

curl -X POST "https://pnt.badt.vn/gemma4/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemma-3-4b-it",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Triệu chứng của cảm cúm là gì?"}
    ],
    "max_tokens": 300
  }'

DeepSeek OCR - Trích xuất Text

Python

import requests
import os

API_TOKEN = os.getenv('API_AI_TOKEN')

def extract_text_from_image(image_path, task_type='ocr'):
    """
    task_type options:
    - 'ocr': Extract all text
    - 'table': Extract tables
    - 'form': Extract form fields
    - 'invoice': Extract invoice data
    """
    url = 'https://pnt.badt.vn/deepseek_ocr/ocr/file'
    headers = {'Authorization': f'Bearer {API_TOKEN}'}
    
    with open(image_path, 'rb') as f:
        files = {'file': f}
        data = {'task_type': task_type}
        
        response = requests.post(url, headers=headers, files=files, data=data)
        return response.json()

# Extract text from medical document
result = extract_text_from_image('medical_report.jpg', task_type='ocr')
print("Extracted text:", result['text'])

# Extract table from lab results
table_result = extract_text_from_image('lab_results.png', task_type='table')
print("Table data:", table_result['tables'])

PHP

Virtual Patient - RAG Medical Simulator

Python - Text Chat

import requests
import os

API_TOKEN = os.getenv('API_AI_TOKEN')
BASE_URL = 'https://pnt.badt.vn/virtualpatient'

def chat_with_patient(patient_file, query):
    """Chat với bệnh nhân ảo qua text"""
    headers = {
        'Authorization': f'Bearer {API_TOKEN}',
        'Content-Type': 'application/json'
    }
    
    data = {
        'patient_file': patient_file,
        'query': query
    }
    
    response = requests.post(f'{BASE_URL}/chat', headers=headers, json=data)
    return response.json()

# Hỏi bệnh nhân về triệu chứng
result = chat_with_patient('bn001.txt', 'Anh có triệu chứng gì không?')
print(f"Bệnh nhân: {result['answer']}")

# Hỏi thêm chi tiết
result = chat_with_patient('bn001.txt', 'Đau ngực của anh ra sao?')
print(f"Bệnh nhân: {result['answer']}")

Python - Voice Interaction 🎤 NEW

Tính năng mới: Upload file âm thanh để tự động chuyển thành text và nhận phản hồi từ bệnh nhân ảo!

import requests
import os

API_TOKEN = os.getenv('API_AI_TOKEN')
BASE_URL = 'https://pnt.badt.vn/virtualpatient'

def voice_interaction(audio_file_path, patient_file='bn001.txt'):
    """
    Tương tác bằng giọng nói với bệnh nhân ảo
    
    Args:
        audio_file_path: Đường dẫn file âm thanh (WAV, MP3, FLAC, WebM, OGG, M4A)
        patient_file: File dữ liệu bệnh nhân (mặc định: bn001.txt)
    
    Returns:
        dict: {
            'audio_url': URL để phát lại audio,
            'user_question': Câu hỏi được transcribe,
            'system_response': Phản hồi từ bệnh nhân ảo,
            'processing_time_ms': Thời gian xử lý
        }
    """
    url = f'{BASE_URL}/voice-interaction'
    
    headers = {
        'Authorization': f'Bearer {API_TOKEN}'
    }
    
    # Upload file âm thanh
    with open(audio_file_path, 'rb') as audio_file:
        files = {
            'audio_file': audio_file
        }
        data = {
            'patient_file': patient_file
        }
        
        response = requests.post(url, headers=headers, files=files, data=data, timeout=120)
        
        if response.status_code == 200:
            return response.json()
        elif response.status_code == 503:
            print("❌ Lỗi: Service Speech-to-Text chưa khởi động!")
            return None
        else:
            print(f"❌ Lỗi {response.status_code}: {response.text}")
            return None

# ===== SỬ DỤNG =====
# 1. Gửi file âm thanh
result = voice_interaction('patient_question.wav', 'bn001.txt')

if result:
    print(f"🔊 Audio URL: {result['audio_url']}")
    print(f"❓ Câu hỏi (transcribed): {result['user_question']}")
    print(f"💬 Trả lời từ bệnh nhân: {result['system_response']}")
    print(f"⏱️  Thời gian xử lý: {result['processing_time_ms']:.2f} ms")
    
    # 2. Download audio về để phát lại (optional)
    audio_url = f"https://pnt.badt.vn{result['audio_url']}"
    audio_response = requests.get(audio_url)
    with open('recorded_question.wav', 'wb') as f:
        f.write(audio_response.content)
    print("✅ Audio đã được lưu: recorded_question.wav")

# ===== VÍ DỤ: Xử lý nhiều file âm thanh =====
audio_files = ['question1.wav', 'question2.mp3', 'question3.flac']

for audio_file in audio_files:
    print(f"\n📂 Đang xử lý: {audio_file}")
    result = voice_interaction(audio_file, 'bn002.txt')
    
    if result:
        print(f"  ✅ Câu hỏi: {result['user_question'][:50]}...")
        print(f"  💬 Trả lời: {result['system_response'][:100]}...")
    else:
        print(f"  ❌ Lỗi khi xử lý {audio_file}")

JavaScript - Voice Recording & Upload 🎤

// ===== Voice Recording với MediaRecorder API =====
class VoiceInteractionClient {
    constructor(apiToken, baseUrl = 'https://pnt.badt.vn/virtualpatient') {
        this.apiToken = apiToken;
        this.baseUrl = baseUrl;
        this.mediaRecorder = null;
        this.audioChunks = [];
    }
    
    // Bắt đầu ghi âm
    async startRecording() {
        try {
            const stream = await navigator.mediaDevices.getUserMedia({ audio: true });
            this.mediaRecorder = new MediaRecorder(stream);
            this.audioChunks = [];
            
            this.mediaRecorder.ondataavailable = (event) => {
                this.audioChunks.push(event.data);
            };
            
            this.mediaRecorder.start();
            console.log('🎤 Đang ghi âm...');
        } catch (error) {
            console.error('❌ Không thể truy cập microphone:', error);
        }
    }
    
    // Dừng ghi âm và gửi lên server
    async stopRecordingAndSend(patientFile = 'bn001.txt') {
        return new Promise((resolve, reject) => {
            this.mediaRecorder.onstop = async () => {
                // Tạo audio blob từ chunks
                const audioBlob = new Blob(this.audioChunks, { type: 'audio/wav' });
                console.log('⏹️ Đã dừng ghi âm. Đang gửi lên server...');
                
                try {
                    const result = await this.sendVoiceQuery(audioBlob, patientFile);
                    resolve(result);
                } catch (error) {
                    reject(error);
                }
            };
            
            this.mediaRecorder.stop();
            
            // Dừng tất cả audio tracks
            this.mediaRecorder.stream.getTracks().forEach(track => track.stop());
        });
    }
    
    // Gửi audio blob lên server
    async sendVoiceQuery(audioBlob, patientFile = 'bn001.txt') {
        const formData = new FormData();
        formData.append('audio_file', audioBlob, 'recording.wav');
        formData.append('patient_file', patientFile);
        
        const response = await fetch(`${this.baseUrl}/voice-interaction`, {
            method: 'POST',
            headers: {
                'Authorization': `Bearer ${this.apiToken}`
            },
            body: formData
        });
        
        if (!response.ok) {
            throw new Error(`HTTP ${response.status}: ${await response.text()}`);
        }
        
        return await response.json();
    }
}

// ===== SỬ DỤNG TRONG HTML =====
const API_TOKEN = 'your_api_token_here';
const client = new VoiceInteractionClient(API_TOKEN);

// Button handlers
document.getElementById('recordBtn').addEventListener('click', async () => {
    const btn = document.getElementById('recordBtn');
    
    if (btn.textContent === '🎤 Ghi âm') {
        await client.startRecording();
        btn.textContent = '⏹️ Dừng & Gửi';
        btn.style.background = '#ef4444';
    } else {
        btn.disabled = true;
        btn.textContent = '⏳ Đang xử lý...';
        
        try {
            const result = await client.stopRecordingAndSend('bn001.txt');
            
            // Hiển thị kết quả
            document.getElementById('transcription').textContent = result.user_question;
            document.getElementById('response').textContent = result.system_response;
            document.getElementById('processingTime').textContent = 
                `${result.processing_time_ms.toFixed(2)} ms`;
            
            // Phát lại audio đã ghi
            const audioPlayer = document.getElementById('audioPlayer');
            audioPlayer.src = result.audio_url;
            audioPlayer.style.display = 'block';
            
            console.log('✅ Hoàn tất!', result);
        } catch (error) {
            console.error('❌ Lỗi:', error);
            alert('Lỗi: ' + error.message);
        } finally {
            btn.disabled = false;
            btn.textContent = '🎤 Ghi âm';
            btn.style.background = '#3b82f6';
        }
    }
});

// ===== HTML MẪU =====
/*



    Câu hỏi của bạn:
    
    
    Trả lời từ bệnh nhân:
    
    
    Thời gian xử lý: -
    
    

*/

cURL - Voice Interaction

# Upload file âm thanh để chat với bệnh nhân ảo
curl -X POST "https://pnt.badt.vn/virtualpatient/voice-interaction" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN" \
  -F "audio_file=@patient_question.wav" \
  -F "patient_file=bn001.txt"

# Response:
# {
#   "audio_url": "/virtualpatient/uploads/audio/abc123_1701234567.wav",
#   "user_question": "Anh có triệu chứng gì khiến anh phải đến bệnh viện?",
#   "system_response": "Tôi bị đau ngực dữ dội từ sáng nay, đau lan ra cánh tay trái...",
#   "patient_file": "bn001.txt",
#   "processing_time_ms": 2345.67
# }

# Download audio về để phát lại
curl "https://pnt.badt.vn/virtualpatient/uploads/audio/abc123_1701234567.wav" \
  -o recorded_question.wav

PHP - Text Chat

Bệnh nhân: Tôi là Nguyễn Văn A, 52 tuổi, nhân viên văn phòng, sống tại Hà Nội.

AI Agent - Unified AI Orchestrator

Đang hoạt động. Base URL: https://pnt.badt.vn/ai_agent — Hỗ trợ chat, ASR, OCR, Face, TTS, dịch thuật, tìm kiếm, phân tích

Python - Chat Completion

import requests
import os

API_TOKEN = os.environ.get('API_AI_TOKEN')
BASE_URL = 'https://pnt.badt.vn/ai_agent'

# Text chat với AI Agent
def agent_chat(message, system_prompt=None):
    headers = {
        'Authorization': f'Bearer {API_TOKEN}',
        'Content-Type': 'application/json'
    }
    payload = {
        'message': message
    }
    if system_prompt:
        payload['system_prompt'] = system_prompt
    
    resp = requests.post(f'{BASE_URL}/chat', headers=headers, json=payload)
    return resp.json()

# Gọi chat đơn giản
result = agent_chat('Giải thích triệu chứng đau đầu kéo dài')
print(result['response'])

# Chat với system prompt medical
result = agent_chat(
    'Bệnh nhân bị sốt 3 ngày, ho khan, khó thở. Chẩn đoán?',
    system_prompt='Bạn là bác sĩ nội khoa, trả lời chuyên môn bằng tiếng Việt.'
)
print(result['response'])

cURL - Chat

curl -X POST "https://pnt.badt.vn/ai_agent/chat" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "message": "Triệu chứng của viêm phổi là gì?",
    "system_prompt": "Bạn là bác sĩ chuyên khoa hô hấp."
  }'

Python - OpenAI Compatible (v1/chat/completions)

from openai import OpenAI
import os

client = OpenAI(
    api_key=os.environ.get('API_AI_TOKEN'),
    base_url="https://pnt.badt.vn/ai_agent/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="ai-agent",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "Bạn là trợ lý AI y tế."},
        {"role": "user", "content": "Kê đơn thuốc cho bệnh nhân cảm cúm."}
    ],
    max_tokens=500
)
print(response.choices[0].message.content)

PHP - Chat

Qwen3 14B - LLM Claude-Distilled

Đang hoạt động. Chạy trên RTX 5060 Ti 16GB. OpenAI-compatible, base_url: https://pnt.badt.vn/qwen3/v1

Python (OpenAI Compatible)

Tương thích 100% OpenAI API. Dùng api_key là token của bạn.

from openai import OpenAI
import os

API_TOKEN = os.environ.get('API_AI_TOKEN')
if not API_TOKEN:
    raise ValueError("⚠️ API_TOKEN chưa được set!")

client = OpenAI(
    api_key=API_TOKEN,
    base_url="https://pnt.badt.vn/qwen3/v1"
)

# Chat completion
response = client.chat.completions.create(
    model="qwen3-claude-distill",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "Bạn là bác sĩ chuyên khoa nội."},
        {"role": "user", "content": "Bệnh nhân đau thượng vị, ợ chua, đầy bụng sau ăn. Chẩn đoán?"}
    ],
    max_tokens=800,
    temperature=0.3
)
print("✅", response.choices[0].message.content)

# Streaming
stream = client.chat.completions.create(
    model="qwen3-claude-distill",
    messages=[{"role": "user", "content": "Liệt kê 5 dấu hiệu cảnh báo đột quỵ."}],
    stream=True
)
for chunk in stream:
    if chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end='')

cURL

curl -X POST "https://pnt.badt.vn/qwen3/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen3-claude-distill",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "Bạn là bác sĩ chuyên khoa."},
      {"role": "user", "content": "Cách xử trí hạ đường huyết?"}
    ],
    "max_tokens": 500,
    "temperature": 0.3
  }'

PHP

CodeFinder - Tra cứu Mã Y tế (ICD10, ICPC2, CPT)

Đang hoạt động. Hybrid Vector + BM25 Search. Base: https://pnt.badt.vn/codefinder

Python - Lookup Code

import requests
import os

API_TOKEN = os.environ.get('API_AI_TOKEN')
BASE_URL = 'https://pnt.badt.vn/codefinder'

headers = {
    'Authorization': f'Bearer {API_TOKEN}',
    'Content-Type': 'application/json'
}

# 1. Tra cứu một mã
def lookup_code(code_type, code):
    """Tra cứu mã ICD10, ICPC2 hoặc CPT"""
    resp = requests.get(
        f'{BASE_URL}/code/{code_type}/{code}',
        headers=headers
    )
    return resp.json()

result = lookup_code('icd10', 'J45')
print("Kết quả tra mã J45:", result)

# 2. Tìm kiếm theo từ khóa
def search_codes(query, code_type=None, limit=10):
    params = {'q': query, 'limit': limit}
    if code_type:
        params['code_type'] = code_type
    resp = requests.get(f'{BASE_URL}/search', headers=headers, params=params)
    return resp.json()

results = search_codes('hen suyễn', limit=5)
for r in results.get('results', []):
    print(f"{r['code']}: {r['description_vi']} (score: {r['score']:.3f})")

# 3. Batch lookup
def batch_lookup(codes):
    """codes: list of dict [{'code_type': 'icd10', 'code': 'J45'}]"""
    resp = requests.post(
        f'{BASE_URL}/batch-lookup',
        headers=headers,
        json={'codes': codes}
    )
    return resp.json()

batch = batch_lookup([
    {'code_type': 'icd10', 'code': 'J45'},
    {'code_type': 'icpc2', 'code': 'R96'}
])
print("Batch results:", batch)

cURL - Lookup

# Tra cứu mã ICD10
curl "https://pnt.badt.vn/codefinder/code/icd10/J45" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN"

# Tìm kiếm từ khóa
curl "https://pnt.badt.vn/codefinder/search?q=hen+suy%E1%BB%85n&limit=5" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN"

# Batch lookup
curl -X POST "https://pnt.badt.vn/codefinder/batch-lookup" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "codes": [
      {"code_type": "icd10", "code": "J45"},
      {"code_type": "icpc2", "code": "R96"}
    ]
  }'

PHP

J45: 
J45.: 
08.0422.0280: 
R96: 
03.0384.0230: 
03.0435.0227: 
3.435: 
3.133: 
0f61bc7cffa5_0267: 
03.0638.0280:

DeepSeek OCR - Full API Examples

Endpoints: /deepseek_ocr/ocr/file, /deepseek_ocr/ocr/base64, /deepseek_ocr/ocr/url, /deepseek_ocr/tts/text

Python - Tất cả phương thức OCR

import requests
import base64
import os

API_TOKEN = os.environ.get('API_AI_TOKEN')
BASE_URL = 'https://pnt.badt.vn/deepseek_ocr'

headers = {'Authorization': f'Bearer {API_TOKEN}'}

# === 1. OCR từ file upload ===
def ocr_file(image_path, task_type='ocr'):
    with open(image_path, 'rb') as f:
        files = {'file': f}
        data = {'task_type': task_type}  # ocr, table, form, invoice
        resp = requests.post(f'{BASE_URL}/ocr/file', headers=headers, files=files, data=data)
    return resp.json()

result = ocr_file('toa_thuoc.jpg', 'ocr')
print("File OCR:", result.get('text', ''))

# === 2. OCR từ base64 ===
def ocr_base64(image_base64, task_type='ocr'):
    resp = requests.post(f'{BASE_URL}/ocr/base64', headers=headers, json={
        'image': image_base64,
        'task_type': task_type
    })
    return resp.json()

with open('xquang.png', 'rb') as f:
    b64 = base64.b64encode(f.read()).decode()
result = ocr_base64(b64, 'ocr')
print("Base64 OCR:", result.get('text', ''))

# === 3. OCR từ URL ===
def ocr_url(image_url, task_type='ocr'):
    resp = requests.post(f'{BASE_URL}/ocr/url', headers=headers, json={
        'url': image_url,
        'task_type': task_type
    })
    return resp.json()

result = ocr_url('https://example.com/xet-nghiem.jpg', 'table')
print("URL OCR:", result.get('text', '') or result.get('tables', ''))

# === 4. OCR rồi TTS (text-to-speech) ===
def ocr_tts(image_path, lang='vi'):
    with open(image_path, 'rb') as f:
        files = {'file': f}
        data = {'language': lang}
        resp = requests.post(f'{BASE_URL}/ocr-tts/file', headers=headers, files=files, data=data)
    return resp.json()

result = ocr_tts('benh_an.jpg', 'vi')
print("Audio URL:", result.get('audio_url', ''))

cURL - OCR File + QR Từ URL

# OCR từ file upload
curl -X POST "https://pnt.badt.vn/deepseek_ocr/ocr/file" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN" \
  -F "file=@toa_thuoc.jpg" \
  -F "task_type=ocr"

# OCR từ URL
curl -X POST "https://pnt.badt.vn/deepseek_ocr/ocr/url" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"url": "https://example.com/ket-qua-xet-nghiem.png", "task_type": "table"}'

Medical Transcribe - Full API Examples

PHP - Upload Audio & Transcribe

Lỗi 0:

cURL - Diagnose Audio

# Endpoint diagnose-audio: vừa transcribe vừa phân tích
curl -X POST "https://pnt.badt.vn/medical_transcribe/diagnose-audio" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN" \
  -F "audio_file=@trieu_chung.wav" \
  -F "language=vi" \
  -F "include_diagnosis=true"

Text2Speech - Chuyển văn bản thành giọng nói

Đang hoạt động. Hỗ trợ 28+ ngôn ngữ, nhiều giọng vùng. Base: https://pnt.badt.vn/text2speech

Python - Text to Speech

import requests
import os

API_TOKEN = os.environ.get('API_AI_TOKEN')
BASE_URL = 'https://pnt.badt.vn/text2speech'

headers = {'Authorization': f'Bearer {API_TOKEN}'}

# === 1. TTS từ text thuần ===
def tts_text(text, language='vi', speed=1.0):
    resp = requests.post(
        f'{BASE_URL}/tts/text',
        headers={**headers, 'Content-Type': 'application/json'},
        json={
            'text': text,
            'language': language,
            'speed': speed,
            'voice': 'vi-VN-Standard-A'  # Tùy chọn giọng
        }
    )
    if resp.status_code == 200:
        # Lưu audio file
        filename = f'audio_output_{int(time.time())}.mp3'
        with open(filename, 'wb') as f:
            f.write(resp.content)
        print(f"✅ Audio saved: {filename}")
        return filename
    else:
        print(f"❌ Error: {resp.status_code}")
        return None

tts_text('Xin chào, tôi là trợ lý y tế AI. Bạn cần giúp gì?', 'vi')

# === 2. TTS từ file văn bản ===
def tts_file(text_file, language='vi', speed=1.0):
    with open(text_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
        text = f.read()
    return tts_text(text, language, speed)

tts_file('noi_dung_doc.txt', 'vi')

# === 3. Liệt kê giọng có sẵn ===
resp = requests.get(f'{BASE_URL}/tts/voices', headers=headers)
print("Available voices:", resp.json())

cURL - TTS

# TTS từ text (trả về file audio MP3)
curl -X POST "https://pnt.badt.vn/text2speech/tts/text" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "text": "Bệnh nhân cần uống thuốc đúng giờ, mỗi ngày 2 lần.",
    "language": "vi",
    "speed": 1.0
  }' \
  --output huong_dan_dung_thuoc.mp3

# TTS từ file
curl -X POST "https://pnt.badt.vn/text2speech/tts/file" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN" \
  -F "file=@noi_dung.txt" \
  -F "language=vi" \
  --output output.mp3

PHP - TTS

❌ Error: 422

GPU Agent - Giám sát GPU Server

Đang hoạt động. Base URL: https://pnt.badt.vn/gpu-agent — Query GPU status, temperature, memory, processes

Python - Query GPU Status

import requests
import os
import json

API_TOKEN = os.environ.get('API_AI_TOKEN')
BASE_URL = 'https://pnt.badt.vn/gpu-agent'

headers = {
    'Authorization': f'Bearer {API_TOKEN}',
    'Content-Type': 'application/json'
}

# === 1. Lấy tất cả GPU ===
def get_all_gpus():
    """Get status of all GPUs on server"""
    resp = requests.get(f'{BASE_URL}/api/gpus', headers=headers)
    return resp.json()

gpus = get_all_gpus()
print(json.dumps(gpus, indent=2, ensure_ascii=False))
# Output mẫu:
# [
#   {
#     "gpu_id": 0,
#     "name": "NVIDIA RTX 3060",
#     "temperature_c": 62,
#     "memory_used_mb": 4096,
#     "memory_total_mb": 12288,
#     "utilization_pct": 45,
#     "processes": [
#       {"pid": 1234, "name": "python3", "memory_mb": 2048}
#     ]
#   }
# ]

# === 2. Lấy GPU cụ thể ===
def get_gpu(gpu_id=0):
    resp = requests.get(f'{BASE_URL}/api/gpus/{gpu_id}', headers=headers)
    return resp.json()

gpu0 = get_gpu(0)
print(f"GPU 0: {gpu0['name']} - {gpu0['temperature_c']}°C")

# === 3. Cảnh báo khi GPU quá nóng ===
def check_gpu_health(threshold_temp=80):
    gpus = get_all_gpus()
    alerts = []
    for gpu in gpus:
        if gpu['temperature_c'] > threshold_temp:
            alerts.append(f"⚠️ GPU {gpu['gpu_id']} ({gpu['name']}): {gpu['temperature_c']}°C!")
        if gpu['memory_used_mb'] / gpu['memory_total_mb'] > 0.9:
            alerts.append(f"⚠️ GPU {gpu['gpu_id']}: Memory >90%!")
    return alerts

alerts = check_gpu_health(75)
for alert in alerts:
    print(alert)

cURL - GPU Status

# Lấy tất cả GPU
curl "https://pnt.badt.vn/gpu-agent/api/gpus" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN"

# Lấy GPU cụ thể (GPU 0)
curl "https://pnt.badt.vn/gpu-agent/api/gpus/0" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN"

# Response mẫu:
# [
#   {
#     "gpu_id": 0,
#     "name": "NVIDIA GeForce RTX 3060",
#     "temperature_c": 58,
#     "memory_used_mb": 3200,
#     "memory_total_mb": 12288,
#     "utilization_pct": 35,
#     "processes": [
#       {"pid": 4567, "name": "python3", "memory_mb": 2048}
#     ]
#   },
#   {
#     "gpu_id": 1,
#     "name": "NVIDIA GeForce RTX 3070",
#     "temperature_c": 52,
#     "memory_used_mb": 6144,
#     "memory_total_mb": 8192,
#     "utilization_pct": 78,
#     "processes": [
#       {"pid": 4890, "name": "ollama", "memory_mb": 4096}
#     ]
#   }
# ]

PHP - GPU Status

°C

Error Handling Best Practices

Python - Robust Error Handling

import requests
import time
from requests.exceptions import RequestException

class APIClient:
    def __init__(self, api_token):
        self.api_token = api_token
        self.base_url = 'https://pnt.badt.vn'
        self.max_retries = 3
        
    def _make_request(self, method, endpoint, **kwargs):
        """Make API request with retry logic"""
        headers = kwargs.pop('headers', {})
        headers['Authorization'] = f'Bearer {self.api_token}'
        
        for attempt in range(self.max_retries):
            try:
                response = requests.request(
                    method,
                    f'{self.base_url}{endpoint}',
                    headers=headers,
                    timeout=30,
                    **kwargs
                )
                
                # Handle rate limiting
                if response.status_code == 429:
                    retry_after = int(response.headers.get('Retry-After', 60))
                    print(f"Rate limited. Waiting {retry_after}s...")
                    time.sleep(retry_after)
                    continue
                
                # Handle other errors
                if response.status_code >= 400:
                    error_data = response.json()
                    raise APIError(
                        error_data.get('error', 'Unknown error'),
                        response.status_code
                    )
                
                return response.json()
                
            except RequestException as e:
                if attempt == self.max_retries - 1:
                    raise
                wait_time = 2 ** attempt  # Exponential backoff
                print(f"Request failed. Retrying in {wait_time}s...")
                time.sleep(wait_time)
    
    def transcribe_audio(self, audio_file_path):
        """Transcribe audio with error handling"""
        with open(audio_file_path, 'rb') as f:
            files = {'audio_file': f}
            return self._make_request(
                'POST',
                '/medical_transcribe/transcribe',
                files=files
            )

class APIError(Exception):
    def __init__(self, message, status_code):
        self.message = message
        self.status_code = status_code
        super().__init__(f"API Error {status_code}: {message}")

# Usage
try:
    client = APIClient(os.getenv('API_AI_TOKEN'))
    result = client.transcribe_audio('audio.wav')
    print(result['transcription'])
except APIError as e:
    print(f"API Error: {e.message} (Status: {e.status_code})")
except Exception as e:
    print(f"Unexpected error: {e}")

Medical Transcribe - Chuyển đổi Audio Y tế

Python

cURL

Face Recognition - Nhận diện Khuôn mặt

Python

JavaScript

cURL - Register & Recognize

PHP - Register & Recognize

Gemma4 E4B - LLM Tiếng Việt

Python (OpenAI Compatible)

cURL

PHP

DeepSeek OCR - Trích xuất Text

Python

PHP

Virtual Patient - RAG Medical Simulator

Python - Text Chat

Python - Voice Interaction 🎤 NEW

JavaScript - Voice Recording & Upload 🎤

Câu hỏi của bạn:

Trả lời từ bệnh nhân:

cURL - Voice Interaction

PHP - Text Chat

AI Agent - Unified AI Orchestrator

Python - Chat Completion

cURL - Chat

Python - OpenAI Compatible (v1/chat/completions)

PHP - Chat

Qwen3 14B - LLM Claude-Distilled

Python (OpenAI Compatible)

cURL

PHP

CodeFinder - Tra cứu Mã Y tế (ICD10, ICPC2, CPT)

Python - Lookup Code

cURL - Lookup

PHP

DeepSeek OCR - Full API Examples

Python - Tất cả phương thức OCR

cURL - OCR File + QR Từ URL

Medical Transcribe - Full API Examples

PHP - Upload Audio & Transcribe

cURL - Diagnose Audio

Text2Speech - Chuyển văn bản thành giọng nói

Python - Text to Speech

cURL - TTS

PHP - TTS

GPU Agent - Giám sát GPU Server

Python - Query GPU Status

cURL - GPU Status

PHP - GPU Status

Error Handling Best Practices

Python - Robust Error Handling