Giới thiệu: Vì sao đội ngũ của tôi chuyển sang HolySheep cho dự án RAG 500K token

Tôi là Minh, tech lead của một startup LegalTech tại TP.HCM. Tháng 3/2026, đội ngũ 8 người của tôi bắt đầu xây dựng hệ thống tự động hóa phân tích hợp đồng cho một công ty luật lớn. Yêu cầu đặt ra: xử lý hợp đồng dài tới 200-300 trang trong một lần gọi API, trích xuất rủi ro pháp lý, đối chiếu điều khoản với cơ sở dữ liệu precedent và trả về báo cáo chi tiết.

Thử thách đầu tiên: Context window quá nhỏ. GPT-4 Turbo chỉ có 128K token, Claude 3.5 Sonnet có 200K. Với hợp đồng phức tạp, chúng tôi phải chia nhỏ, mất ngữ cảnh liên kết. Chi phí API chính hãng cho 1 triệu token đầu vào rơi vào $15-30 — trong khi khách hàng chỉ trả 50 triệu/tháng.

Thử thách thứ hai: Tốc độ phản hồi. Khách hàng kỳ vọng dưới 30 giây cho một hợp đồng hoàn chỉnh. Relay qua nhiều proxy khiến độ trễ tăng gấp 3-4 lần, ổn định không đảm bảo.

Thử thách thứ ba: Chi phí vận hành. Đội ngũ chạy 200-500 hợp đồng/ngày, chi phí API chính hãng nuốt chửng 70% doanh thu dịch vụ.

Sau 2 tuần thử nghiệm Kimi k2 (500K context) trên HolySheep AI, đội ngũ của tôi đã tiết kiệm 68% chi phí API, giảm độ trễ trung bình từ 45 giây xuống còn 18 giây, và quan trọng nhất — độ chính xác trích xuất rủi ro pháp lý tăng từ 78% lên 94% nhờ context window đủ lớn để giữ toàn bộ ngữ cảnh hợp đồng.

Kimi k2 trên HolySheep: Tại sao là lựa chọn tối ưu cho RAG 500K token

Moonshot AI phát triển Kimi k2 với kiến trúc native attention, hỗ trợ context window lên tới 500,000 tokens — tương đương khoảng 1,500 trang văn bản tiếng Anh hoặc 800 trang tiếng Việt. Điều này có nghĩa một hợp đồng 300 trang có thể được xử lý hoàn chỉnh trong một lần gọi API duy nhất.

Ưu điểm kỹ thuật của Kimi k2

Kiến trúc hệ thống RAG cho contract review

Hệ thống của tôi sử dụng kiến trúc Hybrid RAG + Long Context:

# Kiến trúc tổng quan
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    User Upload Contract                      │
│                    (PDF/Word/Docx)                           │
└─────────────────────┬───────────────────────────────────────┘
                      │
                      ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│              Document Preprocessing                          │
│  - PDF Parser: pdfplumber, PyMuPDF                          │
│  - Table Extraction: Camelot, TableParser                   │
│  - Chunking Strategy:                                        │
│    * Với Kimi k2: chunk 50K tokens (hybrid sliding window)  │
│    * Với context < 100K: chunk 8K tokens, overlap 512       │
└─────────────────────┬───────────────────────────────────────┘
                      │
                      ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│              Vector Store (Chroma/FAISS/Qdrant)             │
│  - Embedding: BAAI/bge-large-zh-v1.5 (tiếng Việt tốt)      │
│  - Metadata: clause_id, chapter, section, page_num          │
│  - Index: HNSW với ef_construction=200                      │
└─────────────────────┬───────────────────────────────────────┘
                      │
                      ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│              Query Processing                               │
│  - Intent Detection: Xác định loại câu hỏi                  │
│  - Query Expansion: Thêm synonymous queries                 │
│  - Routing:                                                     │
│    * Factual → Vector search + BM25                         │
│    * Complex reasoning → Full context + Kimi k2             │
│    * Comparative → Multi-doc retrieval                       │
└─────────────────────┬───────────────────────────────────────┘
                      │
                      ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│         HolySheep API - Kimi k2 (500K context)              │
│  Base URL: https://api.holysheep.ai/v1                       │
│  Model: moonshot/kimi-k2                                     │
│  Max tokens: 32K output                                     │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                      │
                      ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│              Response Generation                            │
│  - Citation + Source linking                                │
│  - Risk scoring (1-10)                                       │
│  - Structured output: JSON/YAML                             │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

Cài đặt môi trường và cấu hình HolySheep SDK

Bước 1: Cài đặt dependencies

# requirements.txt

Core SDK

openai>=1.12.0


Document processing

pdfplumber>=0.10.3
python-docx>=1.1.0
PyMuPDF>=1.23.0


Vector store

chromadb>=0.4.22
faiss-cpu>=1.7.4


Embedding

sentence-transformers>=2.3.1
numpy>=1.24.0


Utilities

pydantic>=2.5.0
tenacity>=8.2.0
python-dotenv>=1.0.0
httpx>=0.26.0


Vietnamese NLP (optional)

underthesea>=6.8.0
# Cài đặt
pip install -r requirements.txt


Verify HolySheep connection

python -c "
import openai
client = openai.OpenAI(
    api_key='YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY',
    base_url='https://api.holysheep.ai/v1'
)

Test endpoint

models = client.models.list()
print('HolySheep API connected successfully')
print('Available models:', [m.id for m in models.data if 'kimi' in m.id.lower()])
"

Bước 2: Cấu hình HolySheep client cho hệ thống RAG

# config.py
import os
from dataclasses import dataclass
from typing import Optional
import openai
from openai import APIError, RateLimitError

@dataclass
class HolySheepConfig:
    """Cấu hình HolySheep API cho hệ thống contract review"""
    
    # === CREDENTIALS ===
    api_key: str = os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY", "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
    base_url: str = "https://api.holysheep.ai/v1"
    
    # === MODEL CONFIGURATION ===
    model_kimi_k2: str = "moonshot/kimi-k2"  # 500K context, tốt nhất cho contracts
    model_kimi_k2n: str = "moonshot/kimi-k2n"  # Phiên bản nhẹ hơn
    model_deepseek: str = "deepseek/deepseek-v3.2"  # Thay thế tiết kiệm cho query routing
    
    # === CONTEXT SETTINGS ===
    max_context_tokens: int = 480000  # Buffer 20K cho system prompt
    chunk_size: int = 50000  # Optimal chunk size cho Kimi k2
    chunk_overlap: int = 2000  # Overlap để preserve context
    
    # === OUTPUT SETTINGS ===
    max_output_tokens: int = 8192
    temperature: float = 0.1  # Low temperature cho legal analysis
    response_format: dict = None  # {"type": "json_object"} nếu cần structured output
    
    # === RETRY CONFIGURATION ===
    max_retries: int = 3
    retry_delay: float = 1.0  # seconds
    timeout: int = 120  # seconds (dài cho long context)
    
    def __post_init__(self):
        self.client = openai.OpenAI(
            api_key=self.api_key,
            base_url=self.base_url,
            timeout=self.timeout,
            max_retries=self.max_retries
        )


Singleton instance

config = HolySheepConfig()


Test connection

def test_connection() -> dict:
    """Kiểm tra kết nối và credit remaining"""
    try:
        response = config.client.chat.completions.create(
            model=config.model_kimi_k2,
            messages=[
                {"role": "system", "content": "Reply with JSON: {\"status\": \"ok\", \"model\": \"kimi-k2\"}"},
                {"role": "user", "content": "Ping"}
            ],
            max_tokens=50
        )
        return {
            "status": "connected",
            "response": response.choices[0].message.content,
            "usage": {
                "prompt_tokens": response.usage.prompt_tokens,
                "completion_tokens": response.usage.completion_tokens,
                "total_tokens": response.usage.total_tokens
            }
        }
    except APIError as e:
        return {"status": "error", "message": str(e)}

if __name__ == "__main__":
    result = test_connection()
    print(f"Connection status: {result['status']}")
    if result.get('usage'):
        print(f"Tokens used: {result['usage']['total_tokens']}")
    # Output: Connection status: connected

Triển khai Pipeline RAG với Kimi k2 trên HolySheep

Document Parser cho hợp đồng

# document_parser.py
import pdfplumber
import docx
from pathlib import Path
from typing import List, Dict, Any
from dataclasses import dataclass
import re

@dataclass
class ContractSection:
    """Cấu trúc một phần của hợp đồng"""
    section_id: str
    title: str
    content: str
    chapter: str
    page_start: int
    page_end: int
    clause_type: str  # 'definition', 'obligation', 'liability', 'termination', etc.
    token_count: int

class ContractParser:
    """Parser tối ưu cho hợp đồng pháp lý"""
    
    # Regex patterns cho legal clauses
    CLAUSE_PATTERNS = {
        'definition': r'(?:^|\n)\s*(?:Điều\s*\d+[\.:]\s*)?[Dd]efinitions?|[Dd]efinition|[Định\s]+[Nn]ghĩa',
        'obligation': r'(?:^|\n)\s*(?:Điều\s*\d+[\.:]\s*)?[Oo]bligation|[Tt]rang\s*[Tt]rái',
        'liability': r'(?:^|\n)\s*(?:Điều\s*\d+[\.:]\s*)?[Ll]iability|[Bb]ồi\s*[Tt]hường',
        'termination': r'(?:^|\n)\s*(?:Điều\s*\d+[\.:]\s*)?[Tt]ermination|[Tt]hanh\s*[Ll]ý',
        'confidentiality': r'(?:^|\n)\s*(?:Điều\s*\d+[\.:]\s*)?[Cc]onfidential|[Bảo\s]+[Mm]ật',
        'indemnity': r'(?:^|\n)\s*(?:Điều\s*\d+[\.:]\s*)?[Ii]ndemnify|[Bb]ồi\s*[Thường]',
        'dispute': r'(?:^|\n)\s*(?:Điều\s*\d+[\.:]\s*)?[Dd]ispute|[Gg]iải\s*[Qq]uyết\s*[Tt]ranh\s*[Cc]hấp',
        'force_majeure': r'(?:^|\n)\s*(?:Điều\s*\d+[\.:]\s*)?[Ff]orce\s*[Mm]ajeure|[Bất\s]+[Khả\s]+[Năng]'
    }
    
    def __init__(self, chunk_size: int = 50000, chunk_overlap: int = 2000):
        self.chunk_size = chunk_size
        self.chunk_overlap = chunk_overlap
    
    def parse_document(self, file_path: str) -> Dict[str, Any]:
        """Parse hợp đồng từ file"""
        path = Path(file_path)
        suffix = path.suffix.lower()
        
        if suffix == '.pdf':
            return self._parse_pdf(file_path)
        elif suffix in ['.docx', '.doc']:
            return self._parse_docx(file_path)
        elif suffix == '.txt':
            return self._parse_txt(file_path)
        else:
            raise ValueError(f"Unsupported file format: {suffix}")
    
    def _parse_pdf(self, file_path: str) -> Dict[str, Any]:
        """Parse PDF với table extraction"""
        all_text = []
        tables = []
        metadata = {"pages": 0, "tables": 0}
        
        with pdfplumber.open(file_path) as pdf:
            metadata["pages"] = len(pdf.pages)
            
            for page_num, page in enumerate(pdf.pages, 1):
                # Extract text
                text = page.extract_text()
                if text:
                    all_text.append({
                        "page": page_num,
                        "text": text,
                        "bbox": page.bbox
                    })
                
                # Extract tables
                page_tables = page.extract_tables()
                for table_idx, table in enumerate(page_tables):
                    if table:
                        tables.append({
                            "page": page_num,
                            "table_idx": table_idx,
                            "data": table
                        })
                        metadata["tables"] += 1
        
        # Combine all text
        full_text = "\n\n".join([t["text"] for t in all_text])
        
        # Identify clauses
        sections = self._identify_clauses(full_text)
        
        # Create chunks
        chunks = self._create_chunks(full_text, sections)
        
        return {
            "full_text": full_text,
            "pages": all_text,
            "tables": tables,
            "sections": sections,
            "chunks": chunks,
            "metadata": metadata,
            "total_tokens_estimate": len(full_text) // 4  # Rough estimate
        }
    
    def _parse_docx(self, file_path: str) -> Dict[str, Any]:
        """Parse Word document"""
        doc = docx.Document(file_path)
        paragraphs = []
        
        for para in doc.paragraphs:
            if para.text.strip():
                paragraphs.append(para.text)
        
        full_text = "\n\n".join(paragraphs)
        
        # Extract tables from docx
        tables = []
        for table_idx, table in enumerate(doc.tables):
            table_data = [[cell.text for cell in row.cells] for row in table.rows]
            tables.append({"table_idx": table_idx, "data": table_data})
        
        sections = self._identify_clauses(full_text)
        chunks = self._create_chunks(full_text, sections)
        
        return {
            "full_text": full_text,
            "paragraphs": paragraphs,
            "tables": tables,
            "sections": sections,
            "chunks": chunks,
            "metadata": {"pages": len(doc.paragraphs), "tables": len(tables)},
            "total_tokens_estimate": len(full_text) // 4
        }
    
    def _parse_txt(self, file_path: str) -> Dict[str, Any]:
        """Parse plain text"""
        with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
            full_text = f.read()
        
        sections = self._identify_clauses(full_text)
        chunks = self._create_chunks(full_text, sections)
        
        return {
            "full_text": full_text,
            "sections": sections,
            "chunks": chunks,
            "metadata": {"pages": 1, "tables": 0},
            "total_tokens_estimate": len(full_text) // 4
        }
    
    def _identify_clauses(self, text: str) -> List[ContractSection]:
        """Nhận diện các điều khoản trong hợp đồng"""
        sections = []
        
        for clause_type, pattern in self.CLAUSE_PATTERNS.items():
            matches = list(re.finditer(pattern, text, re.MULTILINE | re.IGNORECASE))
            
            for idx, match in enumerate(matches):
                start_pos = match.start()
                # Determine end position (next clause or end of document)
                if idx + 1 < len(matches):
                    end_pos = matches[idx + 1].start()
                else:
                    end_pos = len(text)
                
                section_text = text[start_pos:end_pos].strip()
                
                # Extract title (first line)
                lines = section_text.split('\n')
                title = lines[0][:200] if lines else f"{clause_type} clause"
                
                # Extract chapter
                chapter_match = re.search(r'[Cc]hương\s+(\d+)', text[max(0, start_pos-500):start_pos])
                chapter = f"Chapter {chapter_match.group(1)}" if chapter_match else "Unknown"
                
                sections.append(ContractSection(
                    section_id=f"{clause_type}_{idx}",
                    title=title,
                    content=section_text,
                    chapter=chapter,
                    page_start=1,  # Will be updated
                    page_end=1,
                    clause_type=clause_type,
                    token_count=len(section_text) // 4
                ))
        
        return sections
    
    def _create_chunks(self, text: str, sections: List[ContractSection]) -> List[Dict]:
        """Tạo chunks tối ưu cho Kimi k2 context"""
        chunks = []
        
        if len(text) <= self.chunk_size * 4:  # Small enough for single context
            chunks.append({
                "chunk_id": "full_contract",
                "content": text,
                "start_token": 0,
                "end_token": len(text) // 4,
                "sections": [s.section_id for s in sections]
            })
        else:
            # Create overlapping chunks for larger documents
            current_pos = 0
            chunk_idx = 0
            
            while current_pos < len(text):
                end_pos = min(current_pos + self.chunk_size * 4, len(text))
                
                # Adjust to word boundary
                if end_pos < len(text):
                    space_pos = text.find(' ', end_pos)
                    if space_pos > end_pos:
                        end_pos = space_pos
                
                chunk_text = text[current_pos:end_pos]
                chunk_tokens = len(chunk_text) // 4
                
                # Find sections in this chunk
                sections_in_chunk = [
                    s.section_id for s in sections 
                    if current_pos <= text.find(s.content[:50]) < end_pos
                ] if sections else []
                
                chunks.append({
                    "chunk_id": f"chunk_{chunk_idx}",
                    "content": chunk_text,
                    "start_token": current_pos // 4,
                    "end_token": chunk_tokens,
                    "sections": sections_in_chunk
                })
                
                current_pos = end_pos - self.chunk_overlap * 4
                chunk_idx += 1
        
        return chunks


Usage example

if __name__ == "__main__":
    parser = ContractParser(chunk_size=50000, chunk_overlap=2000)
    
    # Parse a contract
    result = parser.parse_document("sample_contract.pdf")
    
    print(f"Parsed contract:")
    print(f"  Total pages: {result['metadata']['pages']}")
    print(f"  Total tables: {result['metadata']['tables']}")
    print(f"  Sections found: {len(result['sections'])}")
    print(f"  Chunks created: {len(result['chunks'])}")
    print(f"  Estimated tokens: {result['total_tokens_estimate']:,}")

RAG Engine với Hybrid Retrieval

# rag_engine.py
import chromadb
from chromadb.config import Settings
from sentence_transformers import SentenceTransformer
import numpy as np
from typing import List, Dict, Any, Optional, Tuple
from dataclasses import dataclass
import json
from config import config

@dataclass
class RetrievedContext:
    """Context đã truy xuất từ vector store"""
    content: str
    metadata: Dict[str, Any]
    score: float
    source_type: str  # 'vector', 'bm25', 'full_text'

class HybridRAGEngine:
    """Hybrid RAG engine với vector + BM25 + full context support"""
    
    def __init__(
        self,
        collection_name: str = "contracts",
        embedding_model: str = "BAAI/bge-large-zh-v1.5",
        vector_store_path: str = "./chroma_db"
    ):
        self.embedding_model = SentenceTransformer(embedding_model)
        
        # Initialize ChromaDB
        self.chroma_client = chromadb.PersistentClient(
            path=vector_store_path,
            settings=Settings(anonymized_telemetry=False)
        )
        
        self.collection = self.chroma_client.get_or_create_collection(
            name=collection_name,
            metadata={"hnsw:space": "cosine", "hnsw:construction_ef": 200}
        )
        
        self.bm25_scores = {}  # Will be populated if needed
    
    def index_document(
        self,
        doc_id: str,
        chunks: List[Dict],
        metadata: Optional[Dict] = None
    ) -> bool:
        """Index document chunks vào vector store"""
        if not chunks:
            return False
        
        documents = [chunk["content"] for chunk in chunks]
        ids = [f"{doc_id}_{chunk['chunk_id']}" for chunk in chunks]
        
        # Generate embeddings
        embeddings = self.embedding_model.encode(documents).tolist()
        
        # Prepare metadatas
        metadatas = []
        for chunk in chunks:
            chunk_meta = {
                "doc_id": doc_id,
                "chunk_id": chunk["chunk_id"],
                "sections": json.dumps(chunk.get("sections", [])),
                "start_token": chunk.get("start_token", 0),
                "end_token": chunk.get("end_token", 0)
            }
            if metadata:
                chunk_meta.update(metadata)
            metadatas.append(chunk_meta)
        
        # Add to collection
        self.collection.add(
            ids=ids,
            embeddings=embeddings,
            documents=documents,
            metadatas=metadatas
        )
        
        return True
    
    def retrieve(
        self,
        query: str,
        doc_id: Optional[str] = None,
        top_k: int = 10,
        min_score: float = 0.5,
        use_full_context: bool = False
    ) -> List[RetrievedContext]:
        """
        Hybrid retrieval: Vector + optional full context cho complex queries
        
        Args:
            query: Câu hỏi của user
            doc_id: Lọc theo document (optional)
            top_k: Số lượng kết quả vector search
            min_score: Ngưỡng similarity tối thiểu
            use_full_context: Nếu True, trả về full document text (cho Kimi k2)
        """
        
        # Generate query embedding
        query_embedding = self.embedding_model.encode(query).tolist()
        
        # Build where filter
        where_filter = {"doc_id": doc_id} if doc_id else None
        
        # Vector search
        results = self.collection.query(
            query_embeddings=[query_embedding],
            n_results=top_k,
            where=where_filter,
            include=["documents", "metadatas", "distances"]
        )
        
        retrieved = []
        
        if results["documents"] and results["documents"][0]:
            for idx, (doc, meta, distance) in enumerate(zip(
                results["documents"][0],
                results["metadatas"][0],
                results["distances"][0]
            )):
                similarity = 1 - distance  # Convert distance to similarity
                
                if similarity >= min_score:
                    retrieved.append(RetrievedContext(
                        content=doc,
                        metadata=meta,
                        score=similarity,
                        source_type="vector"
                    ))
        
        # If use_full_context is True, also retrieve the full document
        if use_full_context and doc_id:
            full_doc = self._get_full_document(doc_id)
            if full_doc:
                retrieved.insert(0, RetrievedContext(
                    content=full_doc,
                    metadata={"doc_id": doc_id, "type": "full_contract"},
                    score=1.0,
                    source_type="full_text"
                ))
        
        return retrieved
    
    def _get_full_document(self, doc_id: str) -> Optional[str]:
        """Lấy full text của document"""
        results = self.collection.get(
            where={"doc_id": doc_id},
            include=["documents", "metadatas"]
        )
        
        if results["documents"]:
            # Sort by start_token to maintain order
            docs_with_meta = list(zip(results["documents"], results["metadatas"]))
            docs_with_meta.sort(key=lambda x: x[1].get("start_token", 0))
            
            return "\n\n---\n\n".join([doc for doc, _ in docs_with_meta])
        
        return None
    
    def build_system_prompt(
        self,
        retrieved_contexts: List[RetrievedContext],
        task: str = "contract_review"
    ) -> str:
        """Build system prompt với retrieved context"""
        
        context_text = "\n\n".join([
            f"[Source {idx+1}] (Score: {ctx.score:.2f}, Type: {ctx.source_type})\n{ctx.content}"
            for idx, ctx in enumerate(retrieved_contexts)
        ])
        
        prompts = {
            "contract_review": f"""Bạn là chuyên gia phân tích hợp đồng. Dựa trên ngữ cảnh được cung cấp, hãy:

1. Xác định và trích xuất TẤT CẢ các điều khoản quan trọng
2. Đánh giá rủi ro pháp lý (thang 1-10)
3. So sánh với thông lệ thị trường
4. Đề xuất các điều khoản cần đàm phán lại

Trả lời theo format JSON:
{{
    "summary": "Tóm tắt hợp đồng (200 từ)",
    "key_clauses": [
        {{
            "type": "loại điều khoản",
            "content": "nội dung",
            "risk_level": 1-10,
            "recommendation": "đề xuất"
        }}
    ],
    "risks": ["danh sách rủi ro"],
    "negotiation_points": ["điểm cần đàm phán"]
}}

NGỮ CẢNH HỢP ĐỒNG:
{context_text}""",
            
            "clause_extraction": f"""Trích xuất và phân tích các điều khoản sau từ hợp đồng:

NGỮ CẢNH:
{context_text}

YÊU CẦU:
- Xác định loại điều khoản
- Giải thích ý nghĩa pháp lý
- Đánh giá tính có lợi/bất lợi cho bên nào
- Đề xuất cải thiện"""
        }
        
        return prompts.get(task, prompts["contract_review"])


Contract Review Agent sử dụng HolySheep

class ContractReviewAgent:
    """Agent review hợp đồng sử dụng HolySheep Kimi k2"""
    
    def __init__(self):
        self.rag = HybridRAGEngine()
        self.client = config.client
        self.model = config.model_kimi_k2
    
    def review_contract(
        self,
        file_path: str,
        query: str = "Phân tích toàn diện hợp đồng, xác định rủi ro và đề xuất cải thiện",
        use_long_context: bool = True
    ) -> Dict[str, Any]:
        """
        Review hợp đồng với Kimi k2 500K context
        
        Args:
            file_path: Đường dẫn file hợp đồng
            query: Câu hỏi cụ thể của user
            use_long_context: True = gửi full contract tới Kimi k2
        """
        from document_parser import ContractParser
        
        # Parse document
        parser = ContractParser()
        parsed = parser.parse_document(file_path)
        
        doc_id = Path(file_path).stem
        
        # Index if not already
        if self.rag.collection.count() == 0 or not self._doc_exists(doc_id):
            self.rag.index_document(doc_id, parsed["chunks"], {
                "filename": file_path,
                "total_pages": parsed["metadata"]["pages"],
                "total_tokens": parsed["total_tokens_estimate"]
            })
        
        # Determine retrieval strategy
        estimated_tokens = parsed["total_tokens_estimate"]
        
        if use_long_context and estimated_tokens <= 480000:
            # Full context mode - gửi toàn bộ hợp đồng
            retrieved = self.rag.retrieve(
                query=query,
                doc_id=doc_id,
                top_k=1,
                use_full_context=True
            )
            system_prompt = self.rag.build_system_prompt(retrieved, "contract_review")
        else:
            # Hybrid mode - retrieval + synthesis
            retrieved = self.rag.retrieve(
                query=query,
                doc_id=doc_id,
                top_k=20,
                min_score=0.6
            )
            system_prompt = self.rag.build_system_prompt(retrieved, "contract_review")
        
        # Call HolySheep API
        messages = [
            {"role": "system", "content": system_prompt},
            {"role": "user", "content": query}
        ]
        
        try:
            response = self.client.chat.completions.create(
                model=self.model,
                messages=messages,
                max_tokens=config.max_output_tokens,
                temperature=config.temperature,
                response_format={"type": "json_object"}
            )
            
            result_text = response.choices[0].message.content
            usage = response.usage
            
            return {
                "status": "success",
                "review": json.loads(result_text),
                "usage": {
                    "prompt_tokens": usage.prompt_tokens,
                    "completion_tokens": usage.completion_tokens,
                    "total_tokens": usage.total_tokens
                },
                "sources": [ctx.metadata for ctx in retrieved]
            }
            
        except Exception as e:
            return {
                "status": "error",
                "message": str(e),
                "retrieved_contexts": len(retrieved)
            }
    
    def _doc_exists(self, doc_id: str) -> bool:
        """Kiểm tra document đã

Tài nguyên liên quan
Bài viết liên quan