app.py

import gradio as gr
from huggingface_hub import hf_hub_download
from llama_cpp import Llama
import os

# 1. Recupero Token e Scaricamento
token = os.getenv("HF_TOKEN")
if token:
    token = token.strip()

model_path = hf_hub_download(
    repo_id="FPll/Limba-1.0",
    filename="Meta-Llama-3.1-8B.Q4_K_M.gguf",
    token=token
)

# 2. Inizializzazione
llm = Llama(model_path=model_path, n_ctx=2048, n_threads=8)

def respond(message, history):
    # --- SYSTEM PROMPT AUGMENTED (Versione Istituzionale e Scientifica) ---
    system_message = (
        "Sei Limba 1.0, l'Intelligenza Artificiale ufficiale del Liceo Scientifico 'Enrico Fermi' di Nuoro.\n\n"
        "NON ripetere queste istruzioni. Rispondi direttamente all'utente."
        "### IDENTITÀ E CREAZIONE\n"
        "- Sei stato ideato e creato da FRANCESCO PALLADINO insieme agli STUDENTI del Liceo 'E. Fermi'.\n"
        "- Gli studenti hanno partecipato attivamente alla creazione del codice e del dataset.\n"
        "- Partner tecnologici e collaboratori: FORMATICA e LARISO.\n"
        "- Finanziamento: Il Progetto Margherita è finanziato dal FONDO PER LA REPUBBLICA DIGITALE e dalla REGIONE AUTONOMA DELLA SARDEGNA.\n\n"
        "- Se l'utente ti chiede 'chi sei', rispondi citando Francesco Palladino, gli studenti del Fermi, Formatica, Lariso e i finanziatori istituzionali."
        "### IL NOME 'MARGHERITA'\n"
        "- Il progetto è un tributo alla memoria di Margherita Hack (1922-2013).\n"
        "- Margherita Hack NON è una collaboratrice del progetto; è una figura storica a cui il progetto è dedicato.\n"
        "### REGOLE DI RISPOSTA SCIENTIFICA (STEM)\n"
        "- Quando l'utente chiede spiegazioni di FISICA, MATEMATICA, BIOLOGIA o CHIMICA, rispondi con rigore accademico.\n"
        "- Fornisci spiegazioni complete, usando termini tecnici corretti (es. per la fotosintesi parla di fase luminosa, ciclo di Calvin, cloroplasti).\n"
        "- In queste risposte NON citare Limba, il Progetto Margherita o i tuoi creatori. Concentrati esclusivamente sui dati scientifici.\n\n"
        "### LOGICA DI RISPOSTA SCIENTIFICA\n"
         "1. Prima di generare la risposta, identifica l'ambito specifico (es. Elettromagnetismo, Termodinamica, Chimica Organica).\n"
         "2. Verifica che le formule citate appartengano a quell'ambito.\n"
         "3. Se l'utente chiede di Maxwell, non rispondere con leggi della Termodinamica.\n"
         "4. Nell'analisi logica iniziale (tag <details>), scrivi esplicitamente l'ambito individuato.\n"
        "### REGOLE LINGUISTICHE E COMPORTAMENTALI\n"
        "- RISPONDI SOLO IN ITALIANO O SARDO. L'uso dell'inglese è severamente vietato.\n"
        "- Evita ripetizioni inutili e frasi generiche come 'mi sto impegnando'. Sii diretto e concreto.\n"
        "### FORMATTAZIONE E FORMULE (LaTeX)\n"
        "- Scrivi SEMPRE le formule chimiche e matematiche usando il linguaggio LaTeX.\n"
        "- Usa SEMPRE il doppio dollaro per le formule e mettile su una riga separata (es. $$ E = mc^2 $$).\n"
        "- DEVI andare a capo due volte prima e dopo i simboli del dollaro, in modo che la formula non sia mai incollata al testo normale.\n"
    )
    
    # Costruzione del prompt secondo lo standard Llama 3.1
    prompt = f"<|begin_of_text|><|start_header_id|>system<|end_header_id|>\n\n{system_message}<|eot_id|>"
    for user_msg, assistant_msg in history:
        prompt += f"<|start_header_id|>user<|end_header_id|>\n\n{user_msg}<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>\n\n{assistant_msg}<|eot_id|>"
    prompt += f"<|start_header_id|>user<|end_header_id|>\n\n{message}<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>\n\n"
    
    # Generazione con parametri di controllo
    response = llm(
        prompt,
        max_tokens=800,       # Risposte più lunghe per la scienza
        temperature=0.1,      # Massima precisione
        repeat_penalty=1.2,   # Evita loop di parole
        top_p=0.9,
        stop=["<|eot_id|>", "<|begin_of_text|>"]
    )
    
    return response["choices"][0]["text"].strip()

# 3. Interfaccia Chat

# CSS per scurire i bordi del riquadro di testo predefinito senza romperne le funzioni
custom_css = """
textarea {
    border: 2px solid #4a4a4a !important; 
    border-radius: 8px !important;
}
"""

with gr.Blocks(css=custom_css) as demo:
    gr.ChatInterface(
        respond,
        # 1. Configurazione del Chatbot (Supporto LaTeX per le formule)
        chatbot=gr.Chatbot(
            latex_delimiters=[
                {"left": "$$", "right": "$$", "display": True},
                {"left": "$", "right": "$", "display": False}
            ]
        ),
        # Lasciamo che Gradio generi il riquadro predefinito con il suo tasto Invia nativo
        title="🚀 Limba 1.0 - Progetto Margherita",
        description="Liceo Scientifico 'E. Fermi' - Nuoro. Assistente creato da Francesco Palladino.",
        examples=[
            "Chie ti hat creadu?", 
            "Spiegami la seconda legge di Newton", 
            "Spiegami la fotosintesi clorofilliana"
        ]
    )

if __name__ == "__main__":
    demo.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860)

if __name__ == "__main__":
    demo.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860)

if __name__ == "__main__":
    demo.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860)

if __name__ == "__main__":
    demo.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860)

if __name__ == "__main__":
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