Update app.py

app.py

@@ -1,112 +1,123 @@
-app.py
-
-Gradio Hugging Face Space connected to Google Gemini (via google-genai)
-
-- Put your Gemini API key into Hugging Face Space secrets with name: GEMINI_API_KEY
-
-- Add requirements.txt with: gradio\ngoogle-genai
-
-import os import io from google import genai from google.genai import types import gradio as gr
-
-Initialize client using secret from HF environment
-
-CLIENT = genai.Client(api_key=os.environ.get("GEMINI_API_KEY")) MODEL = "gemini-2.5-flash"  # or change to a model available in your project/region
-
-Fixed short reply for text-only chats
-
+# app.py
+# Gradio Hugging Face Space connected to Google Gemini (via google-genai)
+# - Put your Gemini API key into Hugging Face Space secrets with name: GEMINI_API_KEY
+# - Add requirements.txt with: gradio\ngoogle-genai
+
+import os
+import io
+from google import genai
+from google.genai import types
+import gradio as gr
+
+# Initialize client using secret from HF environment
+CLIENT = genai.Client(api_key=os.environ.get("GEMINI_API_KEY"))
+MODEL = "gemini-2.5-flash"  # or change to a model available in your project/region
+
+# Fixed short reply for text-only chats
 TEXT_ONLY_REPLY = "أنا R-RAY AI تم تدريبي على قواعد بيانات طبية ضخمة. كيف يمكنني مساعدتك اليوم؟"
 
-Strict radiology-report instruction (Arabic). The model MUST follow this and reply only with a
-
-structured medical radiology report. Keep it concise, professional, and in Arabic. Do not add
-
-extra commentary, safety disclaimers, or step-by-step reasoning in the response.
-
-RADIology_PROMPT_TEMPLATE = '''أنت "R-RAY AI" — نموذج متخصص في تقارير الأشعة، تدربت على قواعد بيانات طبية ضخمة. تعليمات صارمة:
-
-1. عند استلام صور شعاعية (واحدة أو أكثر) — أجب فقط بتقرير طبي احترافي بصيغة تقارير الأشعة المستعملة سريريًا.
-
-
-2. لا تضف جمل ترويجية أو اعتذارات أو نص خارج إطار التقرير.
-
-
-3. إخراج التقرير يجب أن يحتوي على الأقسام التالية بالترتيب: عنوان الدراسة، تاريخ الاستلام (التاريخ اليومي تلقائيًا)، رقم المريض (إن وُرد)، التاريخ السريري/شكوى المريض (من نص المستخدم إن وُجد)، التقنية (نوع الصور: X-ray, CT, MRI + الإطارات/القطاعات المرفقة)، وصف تفصيلي للنتائج (ملاحظات عامة ومقارنة إن وُجدت معلومات سابقة)، خاتمة/تقرير تشخيصي موجز مع توصية مفيدة واحدة على الأكثر (مثل: متابعة، توصية بإجراء تصوير مقطعي/تصوير رنين، أو استشارة اختصاصي).
-
-
-4. إذا كان هناك أكثر من صورة — اذكر كل صورة مرقمة ووصف كل واحدة تحت قسم "الصور" ثم ادمج النتائج في قسم "النتائج".
-
+# Strict radiology-report instruction (Arabic). The model MUST follow this and reply only with a
+# structured medical radiology report. Keep it concise, professional, and in Arabic. Do not add
+# extra commentary, safety disclaimers, or step-by-step reasoning in the response.
+RADIology_PROMPT_TEMPLATE = '''أنت "R-RAY AI" — نموذج متخصص في تقارير الأشعة، تدربت على قواعد بيانات طبية ضخمة.
+تعليمات صارمة:
+1) عند استلام صور شعاعية (واحدة أو أكثر) — أجب **فقط** بتقرير طبي احترافي بصيغة تقارير الأشعة المستعملة سريريًا.
+2) لا تضف جمل ترويجية أو اعتذارات أو نص خارج إطار التقرير.
+3) إخراج التقرير يجب أن يحتوي على الأقسام التالية بالترتيب: عنوان الدراسة، تاريخ الاستلام (التاريخ اليومي تلقائيًا)، رقم المريض (إن وُرد)، التاريخ السريري/شكوى المريض (من نص المستخدم إن وُجد)، التقنية (نوع الصور: X-ray, CT, MRI + الإطارات/القطاعات المرفقة)، وصف تفصيلي للنتائج (ملاحظات عامة ومقارنة إن وُجدت معلومات سابقة)، خاتمة/تقرير تشخيصي موجز مع توصية مفيدة واحدة على الأكثر (مثل: متابعة، توصية بإجراء تصوير مقطعي/تصوير رنين، أو استشارة اختصاصي).
+4) إذا كان هناك أكثر من صورة — اذكر كل صورة مرقمة ووصف كل واحدة تحت قسم "الصور" ثم ادمج النتائج في قسم "النتائج".
+5) اللغة: العربية الفصحى طبية. الطول: تقرير كامل ومحترف (لا تقل عن 6 جمل في الوصف ما لم تكن الصور طبيعية تمامًا).
 
-5. اللغة: ال��ربية الفصحى طبية. الطول: تقرير كامل ومحترف (لا تقل عن 6 جمل في الوصف ما لم تكن الصور طبيعية تمامًا).
-
-
-
-البيانات المرسلة: {clinical_text}
+البيانات المرسلة:
+{clinical_text}
 
 الصور المرسلة: {image_list}
 
-أعد فقط التقرير الطبي بالصيغة المطلوبة. انتهى. '''
-
-def make_parts_from_images(image_files): parts = [] for idx, img in enumerate(image_files, start=1): # img is a tempfile-like object from Gradio; read bytes img_bytes = img.read() # prefer from_bytes (supported in google-genai). fallback to from_image if exists. try: part = types.Part.from_bytes(img_bytes) except Exception: try: part = types.Part.from_image(img_bytes) except Exception: # if both fail, embed base64 text as a last resort import base64 b64 = base64.b64encode(img_bytes).decode('utf-8') part = types.Part.from_text(f"[BASE64_IMAGE_{idx}] {b64}") parts.append(part) return parts
-
-def analyze(images, clinical_text): clinical_text = (clinical_text or "").strip() images = images or []
-
-# If no images: provide the fixed text-only reply
-if len(images) == 0:
-    # If the user sent text only, return the strict assistant opening line
-    return TEXT_ONLY_REPLY
-
-# Build list of image names for prompt
-image_names = []
-for i, f in enumerate(images, start=1):
-    name = getattr(f, "name", None) or f"image_{i}"
-    image_names.append(name)
-image_list_text = ", ".join(image_names)
-
-# Prepare prompt (strict)
-prompt_text = RADIology_PROMPT_TEMPLATE.format(
-    clinical_text=clinical_text if clinical_text else "(لا توجد معلومات سريرية إضافية)",
-    image_list=image_list_text,
-)
-
-# Build content parts: first the images, then the instruction as text part
-parts = make_parts_from_images(images)
-parts.append(types.Part.from_text(prompt_text))
-
-contents = [
-    types.Content(
-        role="user",
-        parts=parts,
-    )
-]
-
-# Call Gemini (synchronous)
-try:
-    response = CLIENT.models.generate_content(
-        model=MODEL,
-        contents=contents,
-        config=types.GenerateContentConfig(
-            thinking_config=types.ThinkingConfig(thinking_budget=-1),
-        ),
+أعد فقط التقرير الطبي بالصيغة المطلوبة. انتهى.
+'''
+
+
+def make_parts_from_images(image_files):
+    parts = []
+    for idx, img in enumerate(image_files, start=1):
+        # img is a tempfile-like object from Gradio; read bytes
+        img_bytes = img.read()
+        # prefer from_bytes (supported in google-genai). fallback to from_image if exists.
+        try:
+            part = types.Part.from_bytes(img_bytes)
+        except Exception:
+            try:
+                part = types.Part.from_image(img_bytes)
+            except Exception:
+                # if both fail, embed base64 text as a last resort
+                import base64
+                b64 = base64.b64encode(img_bytes).decode('utf-8')
+                part = types.Part.from_text(f"[BASE64_IMAGE_{idx}] {b64}")
+        parts.append(part)
+    return parts
+
+
+def analyze(images, clinical_text):
+    clinical_text = (clinical_text or "").strip()
+    images = images or []
+
+    # If no images: provide the fixed text-only reply
+    if len(images) == 0:
+        # If the user sent text only, return the strict assistant opening line
+        return TEXT_ONLY_REPLY
+
+    # Build list of image names for prompt
+    image_names = []
+    for i, f in enumerate(images, start=1):
+        name = getattr(f, "name", None) or f"image_{i}"
+        image_names.append(name)
+    image_list_text = ", ".join(image_names)
+
+    # Prepare prompt (strict)
+    prompt_text = RADIology_PROMPT_TEMPLATE.format(
+        clinical_text=clinical_text if clinical_text else "(لا توجد معلومات سريرية إضافية)",
+        image_list=image_list_text,
     )
-    # return text output
-    return response.text
-except Exception as e:
-    return f"خطأ أثناء الاتصال بنموذج Gemini: {e}"
-
-Build Gradio UI
-
-with gr.Blocks() as demo: gr.Markdown("# R-RAY AI — تقارير الأشعة\nارفع صور شعاعية (X-ray, CT, MRI) ويمكنك أيضًا ارفاق ملاحظات سريرية قصيرة.")
-
-with gr.Row():
-    image_input = gr.Files(label="تحميل صور (يمكن رفع أكثر من صورة)", file_count="multiple", type="file")
-    clinical_input = gr.Textbox(label="معلومات سريرية / تاريخ المريض (اختياري)", lines=4)
-
-output = gr.Textbox(label="تقرير الأشعة (الناتج)", lines=20)
-
-btn = gr.Button("تحليل وإصدار التقرير")
-btn.click(fn=analyze, inputs=[image_input, clinical_input], outputs=[output])
-
-gr.Markdown("**ملاحظة:** هذا النموذج للاختبار/التطوير فقط ولا يغني عن استشارة طبية حقيقية.")
-
-if name == "main": demo.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=int(os.environ.get("PORT", 7860)))
 
+    # Build content parts: first the images, then the instruction as text part
+    parts = make_parts_from_images(images)
+    parts.append(types.Part.from_text(prompt_text))
+
+    contents = [
+        types.Content(
+            role="user",
+            parts=parts,
+        )
+    ]
+
+    # Call Gemini (synchronous)
+    try:
+        response = CLIENT.models.generate_content(
+            model=MODEL,
+            contents=contents,
+            config=types.GenerateContentConfig(
+                thinking_config=types.ThinkingConfig(thinking_budget=-1),
+            ),
+        )
+        # return text output
+        return response.text
+    except Exception as e:
+        return f"خطأ أثناء الاتصال بنموذج Gemini: {e}"
+
+
+# Build Gradio UI
+with gr.Blocks() as demo:
+    gr.Markdown("# R-RAY AI — تقارير الأشعة\nارفع صور شعاعية (X-ray, CT, MRI) ويمكنك أيضًا ارفاق ملاحظات سريرية قصيرة.")
+
+    with gr.Row():
+        image_input = gr.Files(label="تحميل صور (يمكن رفع أكثر من صورة)", file_count="multiple", type="file")
+        clinical_input = gr.Textbox(label="معلومات سريرية / تاريخ المريض (اختياري)", lines=4)
+
+    output = gr.Textbox(label="تقرير الأشعة (الناتج)", lines=20)
+
+    btn = gr.Button("تحليل وإصدار التقرير")
+    btn.click(fn=analyze, inputs=[image_input, clinical_input], outputs=[output])
+
+    gr.Markdown("**ملاحظة:** هذا النموذج للاختبار/التطوير فقط ولا يغني عن استشارة طبية حقيقية.")
+
+if __name__ == "__main__":
+    demo.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=int(os.environ.get("PORT", 7860)))