app.py

import gradio as gr
from models.space_a import summarize_question
from models.space_b import generate_mentalqa_answer
from models.space_er import extract_entities

# CSS styling for RTL layout
css = """
body {
  direction: rtl;
  text-align: right;
}

.container-box {
  padding-top: 20px !important;
  margin-top: 0 !important;
  text-align: right;
}

.output-box {
  text-align: right;
  direction: rtl;
}
"""

# Task handler
def analyze_text(text, task, classification_type):
    if not text.strip():
        return "الرجاء إدخال نص للتحليل."
    try:
        if task == "classification":
            return generate_mentalqa_answer(text)
        elif task == "summarization":
            return summarize_question(text)
        elif task == "entity_recognition":
            return extract_entities(text)
        else:
            return "❌ المهمة غير مدعومة حالياً."
    except Exception as e:
        return f"❌ حدث خطأ أثناء المعالجة: {str(e)}"

# Dynamic UI visibility for classification type dropdown
def update_ui(task):
    return gr.update(visible=(task == "classification"))

# Gradio interface
with gr.Blocks(css=css, title="منصة الصحة النفسية") as demo:
    with gr.Column(elem_classes=["container-box"]):
        gr.Markdown("## 🧠 تجربة منصة الصحة النفسية")

        task_selector = gr.Dropdown(
            choices=[
                ("تصنيف الأسئلة والأجوبة", "classification"),
                ("تلخيص النصوص", "summarization"),
                ("التعرف على الكيانات", "entity_recognition")
            ],
            label="اختيار نوع المهمة",
            value="classification"
        )

        user_input = gr.Textbox(
            placeholder="أدخل النص هنا لتحليله...",
            lines=4,
            show_label=False
        )

        classification_dropdown = gr.Dropdown(
            choices=["تصنيف سؤال", "تصنيف إجابة"],
            label="نوع التصنيف",
            visible=True
        )

        submit_btn = gr.Button("ابدأ التحليل")

        output = gr.Textbox(
            label="النتيجة",
            elem_classes=["output-box"]
        )

    # Events
    task_selector.change(fn=update_ui, inputs=task_selector, outputs=classification_dropdown)
    submit_btn.click(fn=analyze_text, inputs=[user_input, task_selector, classification_dropdown], outputs=output)

if __name__ == "__main__":
    demo.launch()