Update app.py

app.py

@@ -1,4 +1,3 @@
-
 import gradio as gr
 import pandas as pd
 import numpy as np
@@ -7,27 +6,33 @@ from datasets import load_dataset
 from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
 from PIL import Image
 
-# טעינת המודל והנתונים
+# 1. טעינת המשאבים (Startup)
 print("⏳ Loading Model and Data...")
 model = SentenceTransformer('clip-ViT-B-32')
+
+# טעינת המטא-דאטה מהקובץ ששמרנו
 df = pd.read_parquet("ven_inventory.parquet")
 inventory_embeddings = np.stack(df['embedding'].values)
 
-# טעינת התמונות (דורש חיבור אינטרנט ב-Space)
+# טעינת התמונות מהדאטה-סט
 dataset = load_dataset("detection-datasets/fashionpedia", split='train')
 subset = dataset.select(range(5050))
 
-def recommend(input_data, input_mode):
-    # המרת קלט לוקטור
+# פונקציית ההמלצה המעודכנת - מקבלת את כל הקלטים
+def recommend(text_query, image_query, input_mode):
     if input_mode == "Text":
-        query_emb = model.encode([input_data])
+        if not text_query: return None
+        query_emb = model.encode([text_query])
     else:
-        img = Image.fromarray(input_data).convert("RGB")
+        if image_query is None: return None
+        # המרת התמונה ל-PIL אם היא מגיעה כמערך נומפי
+        img = Image.fromarray(image_query).convert("RGB")
         query_emb = model.encode([img])
     
+    # נורמליזציה
     query_emb = query_emb / np.linalg.norm(query_emb)
     
-    # חישוב דמיון
+    # חישוב דמיון קוסינוס
     scores = cosine_similarity(query_emb, inventory_embeddings)[0]
     top_indices = np.argsort(scores)[::-1][:3]
     
@@ -40,24 +45,38 @@ def recommend(input_data, input_mode):
         ))
     return results
 
-# ממשק Gradio
+# 2. בניית ממשק המשתמש (UI)
 with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as demo:
     gr.Markdown("# 🌿 Ven Community - Fashion Recommender")
     gr.Markdown("Search Ven's inventory by text or image.")
     
     with gr.Row():
         with gr.Column():
-            mode = gr.Radio(["Text", "Image"], label="Input Type", value="Text")
-            txt = gr.Textbox(label="Description", visible=True)
-            img = gr.Image(label="Upload Image", visible=False)
-            btn = gr.Button("Find Similar Items", variant="primary")
+            input_mode = gr.Radio(["Text", "Image"], label="Input Type", value="Text")
+            
+            # יצירת שני רכיבי הקלט
+            text_input = gr.Textbox(label="Description", placeholder="e.g., White sneakers", visible=True)
+            image_input = gr.Image(label="Upload Image", visible=False)
+            
+            search_btn = gr.Button("Find Similar Items", variant="primary")
         
         with gr.Column():
-            gallery = gr.Gallery(label="Results", columns=3)
+            output_gallery = gr.Gallery(label="Results", columns=3)
+
+    # עדכון נראות הרכיבים לפי הבחירה ב-Radio
+    def update_visibility(mode):
+        if mode == "Text":
+            return gr.update(visible=True), gr.update(visible=False)
+        else:
+            return gr.update(visible=False), gr.update(visible=True)
 
-    mode.change(lambda m: (gr.update(visible=m=="Text"), gr.update(visible=m=="Image")), 
-                inputs=mode, outputs=[txt, img])
+    input_mode.change(update_visibility, inputs=input_mode, outputs=[text_input, image_input])
     
-    btn.click(fn=recommend, inputs=[txt if mode.value=="Text" else img, mode], outputs=gallery)
+    # שליחת כל הרכיבים לפונקציה - זה התיקון הקריטי
+    search_btn.click(
+        fn=recommend, 
+        inputs=[text_input, image_input, input_mode], 
+        outputs=output_gallery
+    )
 
-demo.launch()
+demo.launch()