Update app.py

app.py

@@ -6,12 +6,10 @@ import re
 from dataclasses import dataclass
 from typing import List, Dict, Tuple
 
-# ---- Language detection (very light) ----
+# ---- Language detection ----
 ARABIC_RE = re.compile(r"[\u0600-\u06FF]")
 def detect_lang(text: str) -> str:
-    if ARABIC_RE.search(text):
-        return "ur"
-    return "en"
+    return "ur" if ARABIC_RE.search(text) else "en"
 
 # ---- Guardrails ----
 @dataclass
@@ -43,18 +41,15 @@ class Guardrails:
                 return ("SOFT", p)
         return ("OK", "")
 
-# ---- Very small on-CPU model (placeholder) ----
-def tiny_response(user_msg: str, history: List[Tuple[str, str]], lang: str) -> str:
-    prefix_ur = "safePak: "
-    prefix_en = "safePak: "
-    if lang == 'ur':
-        return prefix_ur + "میں آپ کی رہنمائی کے لیے حاضر ہوں۔ براہِ کرم سوال واضح کریں یا کوئی مثال دیں۔"
+# ---- Tiny placeholder model ----
+def tiny_response(user_msg: str, history: List[Tuple[str,str]], lang: str) -> str:
+    if lang == "ur":
+        return "safePak: میں آپ کی رہنمائی کے لیے حاضر ہوں۔ براہِ کرم سوال واضح کریں یا کوئی مثال دیں۔"
     else:
-        return prefix_en + "I'm here to help. Please clarify your question or share an example."
+        return "safePak: I'm here to help. Please clarify your question or share an example."
 
-# ---- RAG (toy, in-memory) ----
+# ---- Toy RAG (in-memory) ----
 RAG_DOCS: List[Dict] = []
-
 def add_doc(text: str):
     if not text.strip():
         return 0
@@ -75,55 +70,36 @@ def retrieve(query: str, k: int = 3) -> List[str]:
 # ---- Load guardrails ----
 GUARD = Guardrails.from_yaml("guardrails.yaml")
 
-SYSTEM_PROMPT_UR = (
-    "آپ safePak ہیں: مقامی زبانوں میں واضح، مہذب اور ذمہ دار جوابات دیں۔ "
-    "نفرت انگیزی، خود نقصان، غیر قانونی ہدایات یا ذاتی حساس معلومات میں براہِ راست مدد نہ دیں۔ "
-    "ضرورت پڑنے پر محفوظ متبادل فراہم کریں۔"
-)
-SYSTEM_PROMPT_EN = (
-    "You are safePak: helpful, clear, and responsible. Avoid facilitating hate, self-harm, or illegal activity. "
-    "Offer safe alternatives when needed."
-)
-
 # ---- Chat logic ----
-def chat_fn(user_msg: str, chat_history: List[Tuple[str, str]], use_rag: bool):
+def chat_fn(user_msg: str, chat_history: List[Tuple[str,str]], use_rag: bool):
     if not user_msg:
         return chat_history
 
     lang = detect_lang(user_msg)
-    status, reason = GUARD.check(user_msg)
+    status, _ = GUARD.check(user_msg)
+
     if status == "BLOCK":
-        msg = GUARD.refusal_msg_ur if lang == 'ur' else GUARD.refusal_msg_en
-        chat_history = chat_history + [(user_msg, msg)]
-        return chat_history
+        msg = GUARD.refusal_msg_ur if lang=="ur" else GUARD.refusal_msg_en
+        return chat_history + [(user_msg, msg)]
 
-    context = []
-    if use_rag:
-        context = retrieve(user_msg, k=3)
+    context = retrieve(user_msg, k=3) if use_rag else []
+    reply = tiny_response(user_msg, chat_history, lang)
 
-    model_reply = tiny_response(user_msg, chat_history, lang)
     if context:
-        if lang == 'ur':
-            model_reply += "\n\n(متعلقہ مواد)\n- " + "\n- ".join(context)
+        if lang=="ur":
+            reply += "\n\n(متعلقہ مواد)\n- " + "\n- ".join(context)
         else:
-            model_reply += "\n\n(Related)\n- " + "\n- ".join(context)
+            reply += "\n\n(Related)\n- " + "\n- ".join(context)
 
     if status == "SOFT":
-        if lang == 'ur':
-            model_reply = (
-                "احتیاط: آپ کے سوال میں حساس موضوعات شامل ہو سکتے ہیں۔ معلومات عمومی رہنمائی کی حد تک دی جا رہی ہے۔\n\n"
-                + model_reply
-            )
-        else:
-            model_reply = (
-                "Note: Your question may include sensitive topics. Responding with general guidance only.\n\n"
-                + model_reply
-            )
+        note = ("احتیاط: آپ کے سوال میں حساس موضوعات شامل ہو سکتے ہیں۔ معلومات عمومی رہنمائی کی حد تک دی جا رہی ہے۔\n\n"
+                if lang=="ur" else
+                "Note: Your question may include sensitive topics. Responding with general guidance only.\n\n")
+        reply = note + reply
 
-    chat_history = chat_history + [(user_msg, model_reply)]
-    return chat_history
+    return chat_history + [(user_msg, reply)]
 
-# ---- Doc upload ----
+# ---- Ingest files ----
 def ingest_files(files: List[gr.File]):
     for f in files or []:
         try:
@@ -134,16 +110,13 @@ def ingest_files(files: List[gr.File]):
     return f"Docs in store: {len(RAG_DOCS)}"
 
 # ---- UI ----
-with gr.Blocks(title="safePak – Local-first Starter", css=".wrap {max-width: 900px; margin: 0 auto}") as demo:
-    gr.Markdown("""
-    # safePak (Starter)
-    **لوکل-فرسٹ** ڈیزائن کے ساتھ ایک سادہ ڈیمو۔ یہ Space آن لائن چلتا ہے، مگر آپ اسی UI/لاجک کو اپنی مقامی ایپ میں منتقل کر سکتے ہیں۔
-    """)
+with gr.Blocks(title="safePak – Starter", css=".wrap {max-width: 900px; margin: 0 auto}") as demo:
+    gr.Markdown("# safePak (Starter)\n**لوکل-فرسٹ** ڈیزائن کے ساتھ ایک سادہ ڈیمو۔")
 
     with gr.Row():
         use_rag = gr.Checkbox(label="Use local knowledge (RAG)", value=True)
         with gr.Column():
-            file_uploader = gr.Files(label="Upload .txt files for local knowledge", file_types=[".txt"], file_count="multiple")
+            file_uploader = gr.Files(label="Upload .txt files", file_types=[".txt"], file_count="multiple")
             ingest_btn = gr.Button("Ingest files")
             rag_status = gr.Markdown("Docs in store: 0")
 
@@ -151,7 +124,7 @@ with gr.Blocks(title="safePak – Local-first Starter", css=".wrap {max-width: 9
     msg = gr.Textbox(label="پیغام / Message", placeholder="یہاں لکھیں…", lines=2)
     clear = gr.Button("Clear")
 
-    ingest_btn.click(ingest_files, inputs=[file_uploader], outputs=[rag_status])
+    ingest_btn.click(ingest_files, [file_uploader], [rag_status])
     msg.submit(lambda u,h,r: (chat_fn(u,h,r), ""), [msg,chatbot,use_rag], [chatbot,msg])
     clear.click(lambda: ([], "Docs in store: 0"), [], [chatbot, rag_status])