Update app.py

app.py

@@ -1,76 +1,85 @@
 import os
 import uuid
 import gradio as gr
-import chromadb
+from supabase import create_client, Client
+from sentence_transformers import SentenceTransformer
 from openai import OpenAI
-from chromadb.utils import embedding_functions
-from pypdf import PdfReader
-from docx import Document
 
-# --- 1. إعداد الذاكرة السيبرانية (ChromaDB) ---
-CHROMA_DATA_PATH = "./neural_memory_v2"
-chroma_client = chromadb.PersistentClient(path=CHROMA_DATA_PATH)
-ef = embedding_functions.DefaultEmbeddingFunction()
-collection = chroma_client.get_or_create_collection(name="yousef_vault", embedding_function=ef)
+# --- 1. الإعدادات ---
+URL = os.environ.get("SUPABASE_URL")
+KEY = os.environ.get("SUPABASE_KEY")
+supabase: Client = create_client(URL, KEY)
 
-DEFAULT_MODEL = "Meta-llama/Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-FP8"
+model_st = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
+DEFAULT_MODEL = "MiniMaxAI/MiniMax-M2.1"
+DEFAULT_SYSTEM = """أنت محرك رواية تفاعلية 'لورد الغوامض' متطور وخبير في ألعاب الأدوار (RPG). مهمتك هي سرد قصة حية وتفاعلية بناءً على قراراتي.
+1. أسلوب السرد:
+استخدم أسلوب السرد الوصفي العميق (Show, Don't Tell). ركز على الحواس: الروائح، الأصوات، برودة الهواء، وتعبيرات الوجوه.
+حافظ على نبرة سوداوية مليئة بالرعب والخيال الملحمي.
+اكتب بضمير المخاطب "أنت".
+2. القواعد التفاعلية:
+لا تتحدث أبداً بلسان شخصيتي. انتظر قراراتي وردود أفعالي.
+انهِ كل رد بوصف للموقف الحالي الذي يواجهني، متبوعاً بسؤال ضمني أو خيارات مفتوحة.
+اجعل العالم يستجيب لقراراتي؛ إذا فشلت في مهمة، يجب أن تكون هناك عواقب دائمة في القصة.
+3. إدارة العالم والشخصيات:
+احتفظ بـ "سجل حي" في ذاكرتك لكل الشخصيات الجانبية التي أقابلها ومواقعها وعلاقتها بي.
+التزم بالمنطق الداخلي للعالم (السحر له ثمن، وفقدان العقل خطر دائم).
+4. تعليمات السياق الضخم:
+تذكر التفاصيل الدقيقة واستخدمها كعناصر مفاجئة لاحقاً. راقب التطور النفسي لشخصيتي.
+تعليمات البداية:
+اطرح سؤالاً على المستخدم هل يريد البدء كـ 'كلاين' أم كـ 'شخصية' جديدة، وإن اختار شخصية جديدة وضح له أنه سيبدأ قبل 10 أيام من انتقال كلاين إلى هذا العالم."""
 
-# --- 2. دالة استخراج النصوص ---
-def process_document(file):
-    if file is None: return "⚠️ لم يتم اختيار ملف."
-    text = ""
+# --- 2. محرك جلب البيانات ---
+def get_brain_context(query, selected_volume):
     try:
-        file_ext = os.path.splitext(file.name)[1].lower()
-        if file_ext == ".pdf":
-            reader = PdfReader(file.name)
-            for page in reader.pages:
-                text += (page.extract_text() or "") + "\n"
-        elif file_ext == ".docx":
-            doc = Document(file.name)
-            text = "\n".join([para.text for para in doc.paragraphs])
-        elif file_ext in [".txt", ".md"]:
-            with open(file.name, "r", encoding="utf-8", errors="ignore") as f:
-                text = f.read()
+        vol_res = supabase.table("novel_vault_v3").select("metadata->>text").eq("metadata->>source", selected_volume).execute()
+        full_vol_text = " ".join([d['text'] for d in vol_res.data]) if vol_res.data else ""
         
-        if not text.strip():
-            return "❌ تعذر استخراج نص."
+        query_vec = model_st.encode(query).tolist()
+        search_res = supabase.rpc('match_documents', {
+            'query_embedding': query_vec,
+            'match_threshold': 0.25,
+            'match_count': 10
+        }).execute()
 
-        chunks = [text[i:i+2000] for i in range(0, len(text), 2000)]
-        ids = [str(uuid.uuid4()) for _ in chunks]
-        collection.add(documents=chunks, ids=ids)
+        other_ctx = ""
+        if search_res.data:
+            for item in search_res.data:
+                if item['metadata'].get('source') != selected_volume:
+                    other_ctx += f"\n[سياق خارجي]: {item['content']}\n"
         
-        return f"✅ تمت الأرشفة: {len(chunks)} شظية معرفية."
-    except Exception as e:
-        return f"❌ خطأ: {str(e)}"
+        return full_vol_text, other_ctx
+    except:
+        return "", ""
 
-# --- 3. دالة الحوار المصححة ---
-def predict(message, history, system_prompt, temperature, custom_model):
-    # ملاحظة: تم إزالة oauth_token من هنا لتبسيط الاتصال بالـ API 
-    # تأكد من ��ضع HF_TOKEN في Secrets إذا كنت ترفعه على Space
-    api_key = os.getenv("HF_TOKEN")
+# --- 3. دالة التنبؤ (تستخدم توكن المستخدم تلقائياً) ---
+def predict(message, history, system_prompt, model_id, selected_volume, request: gr.Request):
+    # هنا يتم جلب التوكن من حساب المستخدم المسجل في HF تلقائياً
+    token = request.auth_token if request else None
     
-    if not api_key:
-        yield "⚠️ يرجى ضبط HF_TOKEN في الإعدادات."
+    if not token:
+        yield "⚠️ يرجى تسجيل الدخول عبر زر 'Login with Hugging Face' بالأعلى لاستخدام رصيدك."
         return
 
-    client = OpenAI(base_url="https://router.huggingface.co/v1", api_key=api_key)
-    active_model = custom_model.strip() if custom_model and custom_model.strip() else DEFAULT_MODEL
+    client = OpenAI(base_url="https://router.huggingface.co/v1", api_key=token)
+    active_model = model_id.strip() if model_id.strip() else DEFAULT_MODEL
+    
+    vol_text, other_text = get_brain_context(message, selected_volume)
     
-    # RAG: استرجاع السياق
-    results = collection.query(query_texts=[message], n_results=5)
-    context = "\n".join(results['documents'][0]) if results['documents'] else ""
+    # حقن السياق والمجلد الكامل
+    context_injection = f"\n\n[FULL VOLUME CONTEXT]:\n{vol_text[:150000]}\n\n[RAG SEARCH]:\n{other_text}"
+    
+    messages = [{"role": "system", "content": f"{system_prompt}{context_injection}"}]
     
-    messages = [{"role": "system", "content": f"{system_prompt}\n\n[CONTEXT]:\n{context}"}]
-    # تحويل التاريخ إلى صيغة OpenAI المتوافقة
     for msg in history:
         messages.append({"role": msg["role"], "content": msg["content"]})
+    
     messages.append({"role": "user", "content": message})
 
     try:
         response = client.chat.completions.create(
             model=active_model,
             messages=messages,
-            temperature=float(temperature),
             stream=True
         )
 
@@ -80,38 +89,31 @@ def predict(message, history, system_prompt, temperature, custom_model):
                 partial_message += chunk.choices[0].delta.content
                 yield partial_message
     except Exception as e:
-        yield f"❌ فشل: {str(e)}"
+        yield f"❌ خطأ في الاتصال: {str(e)}"
 
-# --- 4. بناء الواجهة (التحديث الجديد) ---
+# --- 4. واجهة Gradio ---
 with gr.Blocks(fill_height=True) as demo:
     with gr.Sidebar():
-        gr.Markdown("# 🧬 دهليز يوسف")
+        gr.Markdown("# 🕸️ محرك لورد الغوامض التفاعلي")
+        gr.LoginButton() # زر الدخول لتمرير التوكن
         
-        with gr.Accordion("⚙️ الضبط", open=True):
-            model_input = gr.Textbox(label="المحرك المستهدف", placeholder="Default Qwen", value="")
-            system_input = gr.Textbox(value="أنت رفيق حكيم.", label="البرومبت النظامي")
-            temp_slider = gr.Slider(0.1, 1.5, 0.8, label="Temperature")
-        
-        gr.Markdown("---")
-        file_box = gr.File(label="ارفع مسوداتك", file_types=[".pdf", ".docx", ".txt"])
-        status_msg = gr.Markdown("*الذاكرة بانتظار الملفات...*")
-        
-        file_box.change(process_document, inputs=file_box, outputs=status_msg)
+        vol_list = gr.Dropdown(
+            choices=["Volume1-Clown.pdf", "Volume2-Faceless.pdf", "Volume3-Traveler.pdf", "Volume4-Undying.pdf"],
+            label="📖 المجلد النشط",
+            value="Volume1-Clown.pdf"
+        )
         
-        clear_btn = gr.Button("🗑 مسح الذاكرة")
-        def clear_memory():
-            all_data = collection.get()
-            if all_data['ids']: collection.delete(ids=all_data['ids'])
-            return "🗑 تم تصفير الذاكرة."
-        clear_btn.click(clear_memory, outputs=status_msg)
+        with gr.Accordion("⚙️ الإعدادات", open=False):
+            model_input = gr.Textbox(label="Model ID", value=DEFAULT_MODEL)
+            system_input = gr.TextArea(label="System Prompt", value=DEFAULT_SYSTEM, lines=15)
 
-    # التعديل هنا: حذف type="messages" لأنه أصبح افتراضياً أو غير مطلوب بهذا الشكل
     gr.ChatInterface(
         predict,
-        additional_inputs=[system_input, temp_slider, model_input],
-        fill_height=True
+        additional_inputs=[system_input, model_input, vol_list],
+        fill_height=True,
+        type="messages",
+        examples=[["ابدأ اللعبة"], ["من أنا؟"]]
     )
 
 if __name__ == "__main__":
-    # تم نقل theme إلى هنا حسب تحذير Gradio 6
-    demo.launch(theme=gr.themes.Soft(primary_hue="indigo"))
+    demo.launch()