Update response_generator.py

response_generator.py

@@ -1,4 +1,4 @@
-from openai import OpenAI  # نستخدم نفس المكتبة!
+import google.generativeai as genai
 from utils import setup_logger
 from config import Config
 
@@ -6,48 +6,41 @@ logger = setup_logger('response_generator')
 
 class ResponseGenerator:
     def __init__(self):
-        logger.info("Response generator initialized (Groq Llama-3 mode)")
+        logger.info("Response generator initialized (Google Gemini Flash mode)")
         
-        if not Config.GROQ_API_KEY:
-            logger.error("GROQ_API_KEY is missing.")
-            self.client = None
+        if not Config.GOOGLE_API_KEY:
+            logger.error("GOOGLE_API_KEY is missing.")
+            self.model = None
         else:
-            # هنا السحر: نوجه العميل إلى رابط Groq
-            self.client = OpenAI(
-                api_key=Config.GROQ_API_KEY,
-                base_url="https://api.groq.com/openai/v1"
-            )
+            # إعداد مكتبة جوجل
+            genai.configure(api_key=Config.GOOGLE_API_KEY)
+            self.model = genai.GenerativeModel(Config.GENAI_MODEL)
 
     def generate_response(self, query, relevant_docs):
         if len(relevant_docs) == 0:
             return "عذرًا، لم أجد أي معلومات ذات صلة في المستندات."
 
-        if not self.client:
-            return "عذرًا، لم يتم إعداد مفتاح API."
+        if not self.model:
+            return "عذرًا، لم يتم إعداد مفتاح API الخاص بجوجل."
 
         try:
+            # دمج النصوص المسترجعة
             context_text = "\n\n".join(relevant_docs['content'].tolist())
 
-            system_instruction = (
-                "أنت مساعد ذكي تتحدث العربية بطلاقة. مهمتك الإجابة بدقة بناءً على السياق فقط."
-                "إذا لم تجد الإجابة في السياق، قل 'لا تتوفر معلومات'."
-                "اجعل إجابتك رسمية، قصيرة، ومباشرة."
-            )
-
-            user_message = f"السياق:\n{context_text}\n\nالسؤال: {query}"
-
-            response = self.client.chat.completions.create(
-                model=Config.LLM_MODEL,
-                messages=[
-                    {"role": "system", "content": system_instruction},
-                    {"role": "user", "content": user_message}
-                ],
-                temperature=0.3,
-                max_tokens=300
+            # صياغة البرومبت (التعليمات)
+            prompt = (
+                f"أنت مساعد ذكي لطلاب السنة الأولى المشتركة. "
+                f"استخدم المعلومات التالية للإجابة على سؤال الطالب بدقة ومباشرة.\n"
+                f"معلومات من اللائحة:\n{context_text}\n\n"
+                f"سؤال الطالب: {query}\n\n"
+                f"الإجابة (تحدث بصيغة رسمية وودودة، وإذا لم تكن المعلومة موجودة قل لا أعلم):"
             )
 
-            return response.choices[0].message.content.strip()
+            # إرسال الطلب
+            response = self.model.generate_content(prompt)
+            
+            return response.text.strip()
 
         except Exception as e:
-            logger.error(f"Error generating response: {e}")
-            return "عذرًا، حدث خطأ أثناء المعالجة."
+            logger.error(f"Error generating Gemini response: {e}")
+            return "عذرًا، واجهت مشكلة أثناء صياغة الإجابة."