Update app.py

app.py

@@ -3,73 +3,80 @@ from dotenv import load_dotenv
 from huggingface_hub import InferenceClient
 import gradio as gr
 
-# تحميل متغيرات البيئة من ملف .env
+# تحميل متغيرات البيئة
 load_dotenv()
-
-# الحصول على مفتاح API من البيئة
 api_key = os.getenv("FIREWORKS_API_KEY")
 if not api_key:
     raise ValueError("❌ لم يتم العثور على FIREWORKS_API_KEY في ملف .env")
 
-# إعداد عميل InferenceClient مع مزود Fireworks AI
+# إعداد عميل InferenceClient
 client = InferenceClient(
     provider="fireworks-ai",
     api_key=api_key
 )
 
-# رسالة نظام توجه النموذج ليكون متخصصًا في الأشعة
+# إعداد رسالة النظام
 system_message = {
     "role": "system",
     "content": (
-        "أنت نموذج ذكاء اصطناعي متخصص في مجال الأشعة الطبية وتفسير الصور الشعاعية. "
-        "يجب أن تكون إجاباتك دقيقة، علمية، ومبنية على المعرفة الطبية في هذا المجال فقط. "
-        "تجنب الرد على الأسئلة خارج مجال الأشعة الطبية."
+        "أنت مساعد ذكي متخصص في مجال الأشعة الطبية. "
+        "تقدم إجابات دقيقة وواضحة في تفسير الصور الشعاعية والاستشارات المرتبطة بها فقط."
     )
 }
 
-# الحد الأقصى لعدد تبادلات التاريخ لتقليل استهلاك التوكنات
-MAX_HISTORY_TURNS = 5
+MAX_HISTORY_TURNS = 6
 
-# دالة الرد على الرسائل
+# دالة المحادثة
 def chat_fn(message, history):
     try:
         messages = [system_message]
 
-        # الاقتصار على آخر 5 رسائل فقط لتجنب تجاوز التوكنات
-        if len(history) > MAX_HISTORY_TURNS:
+        # الاحتفاظ بآخر الرسائل فقط
+        if history:
             history = history[-MAX_HISTORY_TURNS:]
+            for user_msg, bot_msg in history:
+                messages.append({"role": "user", "content": user_msg})
+                messages.append({"role": "assistant", "content": bot_msg})
 
-        # إضافة التاريخ للمحادثة
-        for user_msg, bot_msg in history:
-            messages.append({"role": "user", "content": user_msg})
-            messages.append({"role": "assistant", "content": bot_msg})
-
-        # إضافة رسالة المستخدم الجديدة
+        # إضافة الرسالة الحالية
         messages.append({"role": "user", "content": message})
 
-        # طلب الاستجابة من النموذج
+        # استدعاء النموذج
         completion = client.chat.completions.create(
             model="deepseek-ai/DeepSeek-R1",
             messages=messages,
             max_tokens=4096,
+            temperature=0.7,
         )
 
-        # التأكد من وجود رد
-        if not completion or not completion.choices:
-            return "❌ لم يتم الحصول على رد من النموذج."
+        if not completion or not completion.choices or not completion.choices[0].message.content.strip():
+            return "❌ لم يتم استلام رد من النموذج. حاول مرة أخرى أو تحقق من الاتصال."
 
-        return completion.choices[0].message.content
+        return completion.choices[0].message.content.strip()
 
     except Exception as e:
-        return f"❌ حدث خطأ أثناء المعالجة: {e}"
+        return f"❌ خطأ: {e}"
 
-# واجهة الدردشة باستخدام Gradio
+# إعداد واجهة Gradio بشكل جميل
 chat_interface = gr.ChatInterface(
     fn=chat_fn,
-    title="💬 RAY AI Chat - متخصص في الأشعة الطبية",
-    description="نموذج DeepSeek R1 عبر Fireworks AI. مصمم للإجابة على استفسارات في مجال الأشعة فقط.",
+    title="🧠 RAY AI Chat - متخصص في الأشعة",
+    description="مرحبًا بك في مساعد الذكاء الاصطناعي الخاص بتفسير الأشعة. يرجى طرح سؤالك الطبي المتعلق بالتصوير الشعاعي 👇",
+    theme=gr.themes.Base(
+        primary_hue="blue",
+        secondary_hue="slate",
+        font=["Cairo", "sans-serif"]
+    ),
+    submit_btn="أرسل 📨",
+    retry_btn="🔁 إعادة",
+    clear_btn="🧹 مسح",
+    textbox=gr.Textbox(
+        placeholder="اكتب سؤالك هنا... مثال: ما معنى وجود تكلسات في الغدة الدرقية؟",
+        container=True,
+        scale=7
+    ),
 )
 
-# إطلاق الواجهة
+# إطلاق التطبيق
 if __name__ == "__main__":
     chat_interface.launch()