Update src/streamlit_app.py

src/streamlit_app.py

@@ -1,40 +1,71 @@
-import altair as alt
-import numpy as np
-import pandas as pd
+import os
 import streamlit as st
+import pandas as pd
+from io import StringIO
+from transformers import pipeline
 
-"""
-# Welcome to Streamlit!
+# ✅ إعداد التخزين المؤقت للنماذج
+os.environ["HF_HOME"] = "/tmp"
+os.environ["TRANSFORMERS_CACHE"] = "/tmp"
+
+# ---- تحميل نموذج GPT-2 ----
+@st.cache_resource
+def load_gpt2():
+    return pipeline("text-generation", model="gpt2", model_kwargs={"cache_dir": "/tmp"})
+
+gpt2_pipeline = load_gpt2()
+
+# ---- إعداد صفحة Streamlit ----
+st.set_page_config(page_title="رصد الإعلانات المخالفة")
+st.title("📢 نظام رصد الإعلانات المخالفة")
+
+st.markdown("""
+### 🧠 هذا النظام يستخدم الذكاء الاصطناعي لرصد الإعلانات المخالفة
+ارفع نص إعلان وسنقوم بتحليله واكتشاف أي محتوى مخالف بناءً على قواعد محددة.
+""")
+
+# ---- رفع نص الإعلان ----
+uploaded_text = st.text_area("✍️ أدخل نص الإعلان هنا:", height=150)
+
+# ---- قاعدة بيانات كلمات/عبارات مخالفة ----
+offensive_keywords = [
+    "مطلوب سعودية", "مظهر لائق", "براتب 1500", "للرجال فقط", "بدون عقد",
+    "يفضل سعودية", "شرط العمر", "جنسية معينة", "تحمل ضغط العمل", "الوظيفة للذكور فقط"
+]
+
+# ---- تحليل النص ----
+if st.button("🔍 تحليل الإعلان") and uploaded_text:
+    violations = [kw for kw in offensive_keywords if kw in uploaded_text]
+
+    if violations:
+        st.error("❌ الإعلان يحتوي على عبارات مخالفة!")
+        st.write("**العبارات المكتشفة:**")
+        for v in violations:
+            st.write(f"- {v}")
+        violation_score = min(5 + len(violations) * 20, 95)
+    else:
+        st.success("✅ الإعلان لا يحتوي على عبارات مخالفة ظاهرة.")
+        violation_score = 5
+
+    st.metric(label="نسبة المخالفة المتوقعة", value=f"{violation_score}%")
+
+# ---- نموذج GPT-2 لتوليد توصيات ----
+st.subheader("🧠 توصيات الذكاء الاصطناعي (GPT-2)")
 
-Edit `/streamlit_app.py` to customize this app to your heart's desire :heart:.
-If you have any questions, checkout our [documentation](https://docs.streamlit.io) and [community
-forums](https://discuss.streamlit.io).
+if uploaded_text:
+    gpt_prompt = f"""
+You are an AI that checks for violations in job advertisements based on Saudi labor laws.
+Here is the ad:
+"{uploaded_text}"
 
-In the meantime, below is an example of what you can do with just a few lines of code:
+Please identify any potential violations and give recommendations to fix them.
+Violations:
 """
 
-num_points = st.slider("Number of points in spiral", 1, 10000, 1100)
-num_turns = st.slider("Number of turns in spiral", 1, 300, 31)
-
-indices = np.linspace(0, 1, num_points)
-theta = 2 * np.pi * num_turns * indices
-radius = indices
-
-x = radius * np.cos(theta)
-y = radius * np.sin(theta)
-
-df = pd.DataFrame({
-    "x": x,
-    "y": y,
-    "idx": indices,
-    "rand": np.random.randn(num_points),
-})
-
-st.altair_chart(alt.Chart(df, height=700, width=700)
-    .mark_point(filled=True)
-    .encode(
-        x=alt.X("x", axis=None),
-        y=alt.Y("y", axis=None),
-        color=alt.Color("idx", legend=None, scale=alt.Scale()),
-        size=alt.Size("rand", legend=None, scale=alt.Scale(range=[1, 150])),
-    ))
+    with st.spinner("يتم الآن تحليل الإعلان بواسطة GPT-2..."):
+        try:
+            result = gpt2_pipeline(gpt_prompt, max_new_tokens=150)[0]["generated_text"]
+            st.success("✅ تم تحليل الإعلان")
+            st.text_area("📋 مخرجات GPT-2:", result, height=300)
+        except Exception as e:
+            st.error(f"حدث خطأ أثناء استخدام GPT-2: {str(e)}")