Update app.py

app.py

@@ -2,96 +2,167 @@ import gradio as gr
 from huggingface_hub import InferenceClient
 import zipfile
 import os
-import fitz  # PyMuPDF
-import docx
+import fitz  # مكتبة PyMuPDF لقراءة ملفات PDF
+import docx  # مكتبة لقراءة ملفات Word
 
-def process_files(files):
-    """معالجة كافة أنواع الملفات المستلمة وتحويلها لنصوص"""
-    combined_text = ""
-    for file in files:
-        file_name = os.path.basename(file.name)
+# --- إعدادات المعالجة ---
+MAX_CHAR_LIMIT = 50000  # أقصى عدد حروف يتم قراءته من الملفات لتجنب تجاوز ذاكرة النموذج
+MAX_ZIP_FILES_PREVIEW = 20  # عدد الملفات التي يتم قراءتها من داخل المجلد المضغوط
+
+def extract_text_from_file(file_path):
+    """دالة شاملة لاستخراج النصوص بناءً على نوع الملف"""
+    try:
+        filename = os.path.basename(file_path)
+        ext = filename.split('.')[-1].lower()
+        
+        # 1. معالجة PDF
+        if ext == 'pdf':
+            text = ""
+            with fitz.open(file_path) as doc:
+                for page in doc:
+                    text += page.get_text()
+            return f"\n--- بداية ملف PDF: {filename} ---\n{text[:MAX_CHAR_LIMIT]}\n--- نهاية الملف ---\n"
+        
+        # 2. معالجة Word (DOCX)
+        elif ext == 'docx':
+            doc = docx.Document(file_path)
+            text = "\n".join([para.text for para in doc.paragraphs])
+            return f"\n--- بداية ملف Word: {filename} ---\n{text[:MAX_CHAR_LIMIT]}\n--- نهاية الملف ---\n"
         
-        # 1. التعامل مع ملفات ZIP
-        if file_name.endswith('.zip'):
-            combined_text += f"\n--- محتوى ملف مضغوط: {file_name} ---\n"
-            with zipfile.ZipFile(file.name, 'r') as z:
-                file_list = z.namelist()
-                combined_text += f"قائمة الملفات الموجودة ({len(file_list)} ملف):\n"
-                combined_text += "\n".join(file_list[:50]) # عرض أول 50 ملف كفهرس
-                if len(file_list) > 50: combined_text += "\n...وغيرها الكثير."
+        # 3. معالجة الملفات النصية والبرمجية (txt, py, md, json, html, csv)
+        elif ext in ['txt', 'py', 'js', 'html', 'css', 'md', 'json', 'csv', 'xml']:
+            with open(file_path, "r", encoding="utf-8", errors="ignore") as f:
+                content = f.read()
+            return f"\n--- بداية ملف نصي: {filename} ---\n{content[:MAX_CHAR_LIMIT]}\n--- نهاية الملف ---\n"
+            
+        # 4. معالجة ملفات ZIP (الذكية)
+        elif ext == 'zip':
+            report = f"\n--- تحليل مجلد مضغوط: {filename} ---\n"
+            with zipfile.ZipFile(file_path, 'r') as z:
+                all_files = z.namelist()
+                report += f"المجلد يحتوي على {len(all_files)} ملف/مجلد.\n"
+                report += "قائمة الملفات (أول 50):\n" + "\n".join(all_files[:50]) + "\n"
                 
-                # قراءة محتوى أول ملفات نصية كعينة
-                for f_inner in file_list[:5]:
-                    if f_inner.endswith(('.txt', '.py', '.md', '.json')):
-                        with z.open(f_inner) as f:
+                # قراءة محتوى عينة من الملفات داخل الـ ZIP
+                read_count = 0
+                for sub_file in all_files:
+                    if read_count >= MAX_ZIP_FILES_PREVIEW: break
+                    if sub_file.endswith(('/', '\\')): continue # تجاهل المجلدات الفارغة
+                    
+                    # محاولة قراءة الملفات النصية داخل الـ ZIP
+                    if sub_file.lower().endswith(('.txt', '.py', '.md', '.json', '.csv')):
+                        with z.open(sub_file) as f:
                             content = f.read().decode('utf-8', errors='ignore')
-                            combined_text += f"\nمحتوى عينة {f_inner}:\n{content[:500]}...\n"
+                            report += f"\n[محتوى ملف داخل ZIP: {sub_file}]\n{content[:2000]}...\n"
+                        read_count += 1
+            return report + "\n--- نهاية المجلد المضغوط ---\n"
 
-        # 2. التعامل مع PDF
-        elif file_name.endswith('.pdf'):
-            with fitz.open(file.name) as doc:
-                text = "".join([page.get_text() for page in doc])
-                combined_text += f"\n--- محتوى PDF: {file_name} ---\n{text[:20000]}\n"
+        else:
+            return f"\n⚠️ تنبيه: الملف {filename} بصيغة غير مدعومة للقراءة النصية المباشرة.\n"
 
-        # 3. التعامل مع Word
-        elif file_name.endswith('.docx'):
-            doc = docx.Document(file.name)
-            text = "\n".join([p.text for p in doc.paragraphs])
-            combined_text += f"\n--- محتوى Word: {file_name} ---\n{text[:20000]}\n"
-
-    return combined_text
+    except Exception as e:
+        return f"\n⚠️ خطأ أثناء قراءة الملف {os.path.basename(file_path)}: {str(e)}\n"
 
-def respond(message, history, system_message, max_tokens, temperature, top_p, hf_token: gr.OAuthToken):
-    if not hf_token:
-        yield "⚠️ يرجى تسجيل الدخول باستخدام زر Hugging Face في القائمة الجانبية."
+def respond(
+    message,
+    history: list[dict[str, str]],
+    system_message,
+    max_tokens,
+    temperature,
+    top_p,
+    hf_token: gr.OAuthToken,
+):
+    # 1. التحقق من التوكن
+    if not hf_token or not hf_token.token:
+        yield "⚠️ **خطأ:** يرجى تسجيل الدخول بحساب Hugging Face أولاً من الزر الموجود في الأعلى."
         return
 
-    client = InferenceClient(model="moonshotai/Kimi-K2-Instruct", token=hf_token.token)
-    
-    # استخراج النصوص من الرسالة المتعددة الوسائط
+    # إعداد العميل (Client)
+    client = InferenceClient(
+        model="moonshotai/Kimi-K2-Instruct", 
+        token=hf_token.token
+    )
+
+    # 2. استخراج البيانات من رسالة المستخدم
     user_text = message.get("text", "")
     files = message.get("files", [])
     
-    file_context = ""
+    # 3. معالجة الملفات (إن وجدت)
+    extracted_knowledge = ""
     if files:
-        yield "⏳ جاري تحليل الملفات..."
-        file_context = process_files(files)
-
-    # بناء سياق المحادثة
-    full_user_message = f"{file_context}\n\nالسؤال: {user_text}" if file_context else user_text
+        yield "⏳ **جاري تحليل الملفات وقراءة محتوياتها...**"
+        for file_obj in files:
+            # Gradio يعيد مسار الملف في file_obj أو file_obj['path']
+            path = file_obj if isinstance(file_obj, str) else file_obj.name
+            extracted_knowledge += extract_text_from_file(path)
+    
+    # 4. بناء الرسالة النهائية للنموذج
+    full_prompt = ""
+    if extracted_knowledge:
+        full_prompt = f"البيانات المستخرجة من الملفات المرفقة:\n{extracted_knowledge}\n\n"
+    
+    full_prompt += f"سؤال/طلب المستخدم: {user_text}"
     
+    # 5. تجهيز سجل المحادثة
     messages = [{"role": "system", "content": system_message}]
     messages.extend(history)
-    messages.append({"role": "user", "content": full_user_message})
+    messages.append({"role": "user", "content": full_prompt})
 
-    response = ""
+    # 6. البث المباشر للإجابة (Streaming)
+    response_text = ""
     try:
-        for msg in client.chat_completion(messages, max_tokens=max_tokens, stream=True, temperature=temperature, top_p=top_p):
-            token = msg.choices[0].delta.content
-            if token:
-                response += token
-                yield response
+        for msg in client.chat_completion(
+            messages,
+            max_tokens=max_tokens,
+            stream=True,
+            temperature=temperature,
+            top_p=top_p,
+        ):
+            if msg.choices:
+                token = msg.choices[0].delta.content
+                if token:
+                    response_text += token
+                    yield response_text
     except Exception as e:
-        yield f"⚠️ حدث خطأ أثناء الاتصال بالنموذج: {str(e)}"
+        yield f"⚠️ **حدث خطأ من المصدر:** {str(e)}\n\nتأكد من أن الملفات ليست ضخمة جداً (أكبر من سياق النموذج) أو حاول تقليل عدد الملفات."
 
-# واجهة Gradio الاحترافية
-with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as demo:
-    gr.Markdown("# 🤖 Kimi-K2 Advanced Chatbot (File Analyzer)")
+# --- واجهة المستخدم (UI) ---
+with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft(), title="Advanced AI Assistant") as demo:
+    gr.Markdown(
+        """
+        # 🤖 المساعد الذكي المتكامل (تحليل ملفات + دردشة)
+        قم برفع ملفات PDF, Word, أو ZIP (حتى لو كانت كبيرة) واسأل عنها مباشرة.
+        """
+    )
     
-    with gr.Sidebar():
-        gr.LoginButton()
-        gr.Markdown("---")
-        system_input = gr.Textbox(value="أنت مساعد خبير في تحليل البيانات والملفات.", label="تعليمات النظام")
-        max_tokens = gr.Slider(100, 8192, 2048, label="Max Tokens")
-        temp = gr.Slider(0.1, 1.5, 0.7, label="Temperature")
+    with gr.Row():
+        with gr.Column(scale=1):
+            gr.LoginButton(value="تسجيل دخول Hugging Face")
+            
+            with gr.Accordion("⚙️ إعدادات النموذج", open=False):
+                system_msg = gr.Textbox(
+                    value="أنت مساعد ذكي ومحلل بيانات خبير. قم بالإجابة باللغة العربية بوضوح.",
+                    label="تعليمات النظام (System Prompt)",
+                    lines=3
+                )
+                max_tokens = gr.Slider(512, 8192, value=2048, step=64, label="طول الإجابة (Max Tokens)")
+                temperature = gr.Slider(0.1, 2.0, value=0.6, step=0.1, label="الإبداع (Temperature)")
+                
+                # ... تكملة السطر الأخير الذي توقف عندك
+                top_p = gr.Slider(0.1, 1.0, value=0.9, step=0.05, label="Top-p")
 
-    chat = gr.ChatInterface(
-        respond,
-        additional_inputs=[system_input, max_tokens, temp, gr.State(0.95)],
-        multimodal=True,
-        type="messages",
-        examples=[{"text": "لخص محتويات هذا الملف", "files": []}]
-    )
+        with gr.Column(scale=4):
+            # إعداد واجهة الدردشة
+            gr.ChatInterface(
+                respond,
+                chatbot=gr.Chatbot(height=600, type="messages"), # تحديد الطول والنوع
+                type="messages",
+                multimodal=True,  # ضروري لظهور زر رفع الملفات
+                additional_inputs=[system_msg, max_tokens, temperature, top_p],
+                title="Kimi-K2 File Analysis Bot",
+                description="ارفع ملفاتك (ZIP, PDF, DOCX) وسأقوم بتحليلها والإجابة عن أسئلتك.",
+            )
 
 if __name__ == "__main__":
-    demo.launch()
+    demo.queue().launch()
+