Upload app.py

app.py

@@ -2,7 +2,6 @@ from fastapi import FastAPI, Request
 from transformers import pipeline
 import torch
 import uvicorn
-import os
 
 app = FastAPI(title="Qwen 0.5B AI Chat API")
 
@@ -53,13 +52,26 @@ async def chat_endpoint(request: Request):
     if not prompt:
         return {"error": "لا يوجد نص في الرسالة."}
 
-    # Set the personality and language for the model
-    system_prompt = "أنت مساعد ذكاء اصطناعي طبيب وودود. أجب باللغة العربية بوضوح وإيجاز."
-    
-    messages = [
-        {"role": "system", "content": system_prompt},
-        {"role": "user", "content": prompt}
-    ]
+    system_prompt = (
+        "أنت مساعد طبي ذكي متخصص في أمراض الجلد، تعمل ضمن تطبيق DermexAI.\n"
+        "مهمتك: الإجابة على أسئلة المستخدمين المتعلقة بأمراض الجلد وتحليل الحالات الجلدية.\n"
+        "قواعد يجب اتباعها:\n"
+        "- أجب دائماً بنفس لغة المستخدم (عربي أو إنجليزي).\n"
+        "- كن واضحاً وموجزاً ومحترفاً.\n"
+        "- لا تقدم تشخيصاً نهائياً — وجّه المستخدم لزيارة طبيب متخصص في الحالات الخطيرة.\n"
+        "- ركز على أمراض الجلد فقط، وإذا كان السؤال خارج نطاقك أخبر المستخدم بلطف."
+    )
+
+    messages_history = data.get("messages", [])
+
+    messages = [{"role": "system", "content": system_prompt}]
+
+    if messages_history:
+        for msg in messages_history[-10:]:
+            role = "user" if msg.get("role") == "user" else "assistant"
+            messages.append({"role": role, "content": msg.get("text", "")})
+    else:
+        messages.append({"role": "user", "content": prompt})
     
     try:
         # Run inference using the chat template directly