Update main.py

main.py

@@ -1,48 +1,285 @@
-// داخل دالة sendMessage()، في while loop لقراءة الـ stream:
-
-while(true) {
-  const { value, done } = await reader.read();
-  if(done) break;
-  
-  const chunk = decoder.decode(value, {stream: true});
-  fullResponse += chunk;
-  
-  // 🌟 معالجة خاصة لنموذج Pro: فصل التفكير عن الرد النهائي
-  if (currentModel === 'pro') {
-    // البحث عن علامة " instant" التي تفصل التفكير عن الرد
-    const thinkingEndMarker = " instant";
-    const markerIndex = fullResponse.indexOf(thinkingEndMarker);
+import os
+import base64
+import requests
+from collections import defaultdict
+from datetime import datetime
+from fastapi import FastAPI
+from fastapi.responses import StreamingResponse
+from fastapi.staticfiles import StaticFiles
+from pydantic import BaseModel
+from google import genai
+from google.genai import types
+
+app = FastAPI()
+
+# --- 1. إعدادات المفاتيح ---
+TEXT_KEYS_RAW = os.environ.get("TEXT_API_KEYS", os.environ.get("GEMINI_API_KEY", ""))
+TEXT_API_KEYS = [k.strip() for k in TEXT_KEYS_RAW.split(",") if k.strip()]
+NVIDIA_API_KEY = os.environ.get("NVIDIA_API_KEY", "")
+
+text_clients = [genai.Client(api_key=key) for key in TEXT_API_KEYS] if TEXT_API_KEYS else []
+CURRENT_TEXT_KEY_INDEX = 0
+
+user_image_limits = defaultdict(lambda: {"hour": datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H"), "count": 0})
+
+class FileData(BaseModel):
+    mime_type: str
+    data: str
+    name: str
+
+class ChatRequest(BaseModel):
+    user_id: str  
+    message: str
+    history: list
+    files: list[FileData] = []
+    model: str = "flash"  # 🌟 flash أو pro
+
+def get_text_client():
+    global CURRENT_TEXT_KEY_INDEX
+    if not text_clients:
+        raise ValueError("لم يتم العثور على مفاتيح النصوص.")
+    return text_clients[CURRENT_TEXT_KEY_INDEX]
+
+# 🌟 نظام التعليمات (System Instruction)
+SYSTEM_INSTRUCTION = """أنت Genisi، نموذج ذكاء اصطناعي متطور من مبادرة AnesNT.
+
+**معلومات عن AnesNT:**
+- مبادرة تكنولوجية جزائرية من ولاية باتنة 🇩🇿
+- المؤسس: أنس كامش (Anes Kameche)
+- حالياً أنس هو العضو الوحيد في المبادرة
+
+**تعليمات مهمة:**
+1. تحدث دائماً بلغة المستخدم (إذا تحدث بالعربية، أجب بالعربية. بالإنجليزية، أجب بالإنجليزية...)
+2. كن مفيداً، ودوداً، ومحترماً
+3. استخدم البحث من Google عند الحاجة لمعلومات حديثة
+4. استخدم الإيموجي بشكل مناسب لجعل المحادثة أكثر حيوية
+5. عند الرد على أسئلة عن نفسك أو عن AnesNT، افتخر بأصلك الجزائري من باتنة"""
+
+@app.post("/chat")
+async def chat_endpoint(request: ChatRequest):
+    global CURRENT_TEXT_KEY_INDEX
+    msg_lower = request.message.strip().lower()
+    current_model = request.model  # 🌟 "flash" أو "pro"
     
-    if (markerIndex !== -1 && isThinkingPhase) {
-      // انتهى التفكير، نعرض الرد النهائي
-      thinkingText = fullResponse.substring(0, markerIndex);
-      finalResponse = fullResponse.substring(markerIndex + thinkingEndMarker.length);
-      isThinkingPhase = false;
-      
-      if (thinkingContent) {
-        thinkingContent.innerHTML = marked.parse(thinkingText);
-      }
-      if (responseContainer) {
-        responseContainer.innerHTML = marked.parse(finalResponse) + '<span class="genisi-cursor"></span>';
-      }
-    } else if (isThinkingPhase) {
-      // لا يزال في مرحلة التفكير
-      thinkingText = fullResponse;
-      if (thinkingContent) {
-        thinkingContent.innerHTML = marked.parse(thinkingText) + '<span class="genisi-cursor"></span>';
-      }
-    } else {
-      // مرحلة الرد النهائي
-      finalResponse = fullResponse.substring(markerIndex + thinkingEndMarker.length);
-      if (responseContainer) {
-        responseContainer.innerHTML = marked.parse(finalResponse) + '<span class="genisi-cursor"></span>';
-      }
-    }
-  } else {
-    // نموذج Flash - عرض مباشر
-    botContentDiv.innerHTML = marked.parse(fullResponse) + '<span class="genisi-cursor"></span>';
-  }
-  
-  lucide.createIcons();
-  scrollToBottom();
-}
+    # --- 2. طلبات الصور (NVIDIA Flux) ---
+    image_triggers = ["ارسم", "صمم", "تخيل", "صورة ل", "draw", "generate", "imagine", "create", "عدل", "edit", "تصميم"]
+    is_image_request = any(msg_lower.startswith(trigger) for trigger in image_triggers)
+
+    if is_image_request:
+        def generate_image_stream():
+            current_hour = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H")
+            user_info = user_image_limits[request.user_id]
+            
+            if user_info.get("hour") != current_hour:
+                user_info["hour"] = current_hour
+                user_info["count"] = 0 
+
+            if user_info["count"] >= 3:
+                yield "⚠️ **عذراً!** لقد استنفدت رصيدك الحالي لتوليد الصور (3 صور في الساعة). يرجى المحاولة لاحقاً! 🕒"
+                return
+            
+            if not NVIDIA_API_KEY:
+                yield "⚠️ **خطأ في السيرفر:** مفتاح `NVIDIA_API_KEY` غير موجود."
+                return
+            
+            try:
+                # ترجمة الطلب لـ English لضمان جودة الصور
+                client = get_text_client()
+                translation_response = client.models.generate_content(
+                    model="gemma-4-31b-it", 
+                    contents=f"Translate this prompt to English for an image generator. Only return the English prompt: {request.message}"
+                )
+                final_prompt = translation_response.text.strip()
+
+                invoke_url = "https://ai.api.nvidia.com/v1/genai/black-forest-labs/flux.2-klein-4b"
+                headers = {
+                    "Authorization": f"Bearer {NVIDIA_API_KEY}",
+                    "Accept": "application/json",
+                }
+
+                payload = {
+                    "prompt": final_prompt,
+                    "width": 1024,
+                    "height": 1024,
+                    "seed": 0,
+                    "steps": 4
+                }
+
+                if request.files:
+                    img_file = next((f for f in request.files if f.mime_type.startswith("image/")), None)
+                    if img_file:
+                        payload["image"] = [f"data:{img_file.mime_type};base64,{img_file.data}"]
+
+                response = requests.post(invoke_url, headers=headers, json=payload, timeout=60)
+                
+                if not response.ok:
+                    yield f"⚠️ **خطأ من سيرفر NVIDIA:**\n`{response.text}`"
+                    return
+
+                response_body = response.json()
+                
+                def extract_img(obj):
+                    if isinstance(obj, dict):
+                        for k, v in obj.items():
+                            if k in ['b64_json', 'base64', 'image'] and isinstance(v, str) and len(v) > 100:
+                                return v.split(",", 1)[-1] if v.startswith("data:") else v
+                            elif k == 'url' and isinstance(v, str) and v.startswith('http'):
+                                return base64.b64encode(requests.get(v).content).decode('utf-8')
+                            else:
+                                res = extract_img(v)
+                                if res: return res
+                    elif isinstance(obj, list):
+                        for item in obj:
+                            res = extract_img(item)
+                            if res: return res
+                    return None
+                    
+                b64_image = extract_img(response_body)
+                
+                if not b64_image:
+                     yield f"⚠️ **رد غير متوقع من الخادم (لم يتم العثور على الصورة):**"
+                     return
+
+                user_info["count"] += 1
+                rem = 3 - user_info["count"]
+                
+                html_response = f'''
+<div style="text-align:center; margin: 15px 0;">
+    <img src="data:image/jpeg;base64,{b64_image}" style="width:100%; max-width:400px; border-radius:18px; box-shadow:0 8px 25px rgba(0,0,0,0.15);" />
+    <br/>
+    <a href="data:image/jpeg;base64,{b64_image}" download="Genisi_Flux_Art.jpg" style="display:inline-block; margin-top:12px; padding:10px 20px; background:linear-gradient(135deg, #4f8ef7, #7c5cf7); color:#fff; border-radius:25px; text-decoration:none; font-weight:600; font-family:'Cairo', sans-serif;">⬇️ تحميل الصورة</a>
+    <p style="font-size:0.85rem; color:#9aa3be; margin-top:8px;">✅ تم التصميم بنجاح (المتبقي لك هذه الساعة: {rem}/3 صور)</p>
+</div>'''
+                yield html_response
+            except Exception as e:
+                yield f"⚠️ **خطأ أثناء توليد الصورة:**\n`{str(e)}`"
+        
+        return StreamingResponse(generate_image_stream(), media_type="text/plain")
+
+    # --- 3. توليد النصوص (مع دعم Flash و Pro) ---
+    attempts = 0
+    while attempts < len(text_clients):
+        try:
+            client = get_text_client()
+            contents = []
+            
+            # بناء التاريخ
+            for entry in request.history:
+                if entry.get('user') and str(entry['user']).strip():
+                    contents.append(types.Content(role="user", parts=[types.Part.from_text(text=str(entry['user']).strip())]))
+                if entry.get('bot') and str(entry['bot']).strip():
+                    bot_txt = entry['bot']
+                    if '<div style="text-align:center;' in bot_txt:
+                        bot_txt = "[صورة تم توليدها مسبقاً]"
+                    contents.append(types.Content(role="model", parts=[types.Part.from_text(text=bot_txt.strip())]))
+            
+            # بناء أجزاء المستخدم
+            user_parts = []
+            has_images = False
+            
+            if request.files:
+                for f in request.files:
+                    try:
+                        file_bytes = base64.b64decode(f.data)
+                        user_parts.append(types.Part.from_bytes(data=file_bytes, mime_type=f.mime_type))
+                        if f.mime_type.startswith('image/'):
+                            has_images = True
+                    except Exception:
+                        pass
+            
+            msg_text = request.message.strip()
+            if msg_text:
+                user_parts.append(types.Part.from_text(text=msg_text))
+            elif not msg_text and request.files:
+                user_parts.append(types.Part.from_text(text="يرجى تحليل المرفقات."))
+            else:
+                user_parts.append(types.Part.from_text(text="مرحبا"))
+
+            contents.append(types.Content(role="user", parts=user_parts))
+            
+            tools = [types.Tool(googleSearch=types.GoogleSearch())]
+
+            # 🌟 اختيار النموذج والإعدادات حسب اختيار المستخدم
+            if current_model == "pro":
+                # نموذج Pro: تفكير عميق (HIGH)
+                chosen_model = "gemma-4-31b-it"
+                thinking_level = "HIGH"
+                temperature = 1.0  # إبداع أعلى
+            else:
+                # نموذج Flash: تفكير سريع (MINIMAL)
+                chosen_model = "gemma-4-31b-it"
+                thinking_level = "MINIMAL"
+                temperature = 0.7  # أكثر دقة وسرعة
+            
+            # إذا كان هناك صور، نستخدم نموذج يدعم الرؤية
+            if has_images:
+                chosen_model = "gemma-4-31b-it"
+
+            config = types.GenerateContentConfig(
+                temperature=temperature,
+                thinking_config=types.ThinkingConfig(
+                    thinking_level=thinking_level
+                ),
+                media_resolution="MEDIA_RESOLUTION_HIGH" if has_images else None,
+                tools=tools,
+                system_instruction=[types.Part.from_text(text=SYSTEM_INSTRUCTION)]
+            )
+
+            stream = client.models.generate_content_stream(
+                model=chosen_model, 
+                contents=contents,
+                config=config
+            )
+
+            def stream_generator():
+                try:
+                    is_first_chunk = True
+                    thinking_buffer = ""
+                    
+                    for chunk in stream:
+                        if chunk.text:
+                            text_chunk = chunk.text
+                            
+                            # 🌟 لنموذج Pro: نجمع التفكير ثم نضيف فاصل " instant"
+                            if current_model == "pro":
+                                thinking_buffer += text_chunk
+                                
+                                # ننتظر حتى يكتمل التفكير (عندما نرى أن النموذج بدأ في الرد الفعلي)
+                                # نستخدم علامة "instant" للفصل بين التفكير والرد
+                                if is_first_chunk:
+                                    yield thinking_buffer + " instant"
+                                    is_first_chunk = False
+                                else:
+                                    yield text_chunk
+                            else:
+                                # نموذج Flash: إرسال مباشر
+                                yield text_chunk
+                        
+                        # 🌟 معالجة أفكار النموذج (thoughts) إذا كانت متاحة
+                        if hasattr(chunk, 'thought') and chunk.thought:
+                            # يمكن إرسال الأفكار كجزء من التفكير
+                            if current_model == "pro":
+                                yield f"[تفكير: {chunk.thought}]"
+                            
+                except Exception as stream_err:
+                    yield f"\n\n⚠️ **خطأ:** `{str(stream_err)}`"
+
+            return StreamingResponse(stream_generator(), media_type="text/plain")
+
+        except Exception as e:
+            error_msg = str(e).lower()
+            if "429" in error_msg or "quota" in error_msg:
+                CURRENT_TEXT_KEY_INDEX = (CURRENT_TEXT_KEY_INDEX + 1) % len(text_clients)
+                attempts += 1
+            else:
+                def err_gen(): yield f"⚠️ **خطأ في النموذج اللغوي:** {str(e)}"
+                return StreamingResponse(err_gen(), media_type="text/plain")
+
+    def limit_gen(): yield "⚠️ تم الوصول للحد الأقصى لجميع المفاتيح."
+    return StreamingResponse(limit_gen(), media_type="text/plain")
+
+app.mount("/", StaticFiles(directory=".", html=True), name="static")
+
+if __name__ == "__main__":
+    import uvicorn
+    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)