Update app.py

app.py

@@ -103,6 +103,7 @@ def get_or_create_embeddings(
     documents: List[Document], 
     save_path: str = "embeddings",
     model_name: str = "intfloat/multilingual-e5-large"
+
 ) -> FAISS:
     """
     Create new embeddings every time (skip loading saved ones)
@@ -169,17 +170,14 @@ def setup_chains(vectorstore: FAISS):
 # 4. Question processing function
 def process_question(question: str, rephrase_chain, qa_chain, chat_history: list) -> tuple:
     """معالجة السؤال وإرجاع الإجابة بالتنسيق الجديد"""
-    # إعادة صياغة السؤال
+    
     rewritten = rephrase_chain.invoke({"question": question})
     fusha_question = rewritten.content.strip()
     
-    # الحصول على الإجابة
     result = qa_chain.invoke(fusha_question)
     answer = result["result"]
     
-    # تحديث سجل المحادثة بالتنسيق الجديد
-    chat_history.append({"role": "user", "content": question})  # ← التنسيق الجديد
-    chat_history.append({"role": "assistant", "content": answer})  # ← التنسيق الجديد
+    chat_history.append((question, answer))
     
     return "", chat_history
 # 5. Gradio interface
@@ -191,7 +189,7 @@ def create_gradio_interface(rephrase_chain: LLMChain, qa_chain: RetrievalQA) ->
         gr.Markdown("## نظام المعلومات التأمينية الشاملة")
         gr.Markdown("اسأل عن أي معلومات في وثائق التأمين")
 
-        chatbot = gr.Chatbot(label="المحادثة", height=500, bubble_full_width=False )
+        chatbot = gr.Chatbot(label="المحادثة", height=500,  type="tuples" )
         question_box = gr.Textbox(label="اكتب سؤالك هنا", placeholder="مثال: ما هي شروط تغيير وحدة الرعاية؟")
 
         with gr.Row():