Update app.py

app.py

@@ -1,119 +1,38 @@
 import gradio as gr
+import openai
 import pandas as pd
-import json
-import re
-
-# فایل دیتابیس JSON
-DATABASE_FILE = 'material_db.json'
-
-# تابع برای استخراج اطلاعات از متن
-def extract_info_from_text(text):
-    """
-    Extract item description, code, and calculation formula from the provided text.
-    """
-    extracted_info = []
-
-    # الگوهای جستجو برای استخراج آیتم‌ها و فرمول‌ها
-    item_pattern = r'([^\d]+)\s+(\d{6})'
-    formula_pattern = r'([^\d]+)\s*=\s*([^\d]+)'
-
-    # استخراج آیتم‌ها و کدها
-    items = re.findall(item_pattern, text)
-    
-    # استخراج فرمول‌ها
-    formulas = re.findall(formula_pattern, text)
-    
-    # اضافه کردن اطلاعات به لیست
-    for item in items:
-        description, code = item
-        extracted_info.append({
-            'description': description.strip(),
-            'code': code.strip()
-        })
-    
-    for formula in formulas:
-        description, formula_text = formula
-        extracted_info.append({
-            'description': description.strip(),
-            'formula': formula_text.strip()
-        })
-    
-    return extracted_info
-
-# تابع برای ذخیره اطلاعات در دیتابیس JSON
-def save_to_database(info):
-    """
-    Save the extracted info into the JSON database.
-    """
-    try:
-        # خواندن دیتابیس موجود
-        with open(DATABASE_FILE, 'r') as db_file:
-            db_data = json.load(db_file)
-    except FileNotFoundError:
-        db_data = []
-
-    # افزودن اطلاعات جدید
-    db_data.append(info)
-
-    # ذخیره به فایل
-    with open(DATABASE_FILE, 'w') as db_file:
-        json.dump(db_data, db_file, indent=4)
-
-# تابع برای پردازش فایل اکسل
-def process_excel_file(excel_file):
-    """
-    Reads the Excel file and extracts necessary data for calculation.
-    """
-    df = pd.read_excel(excel_file)
-    # فرض می‌کنیم فایل اکسل دارای ساختار مشخصی است.
-    # در اینجا به طور فرضی داده‌های مورد نیاز را استخراج می‌کنیم.
-    return df
-
-# تابع برای برآورد و محاسبه
-def calculate_estimation(text, excel_file=None):
-    """
-    Calculate the estimation based on extracted info and Excel data (if available).
-    """
-    extracted_info = extract_info_from_text(text)
-
-    if excel_file:
-        excel_data = process_excel_file(excel_file)
-        # فرض می‌کنیم که اطلاعات از اکسل باید در محاسبات استفاده شوند
-        estimation = f"براورد با استفاده از فایل اکسل انجام شد. {len(excel_data)} ردیف داده استفاده شده."
-    else:
-        estimation = "براورد فقط با استفاده از توضیحات انجام شد."
-
-    # ذخیره‌سازی اطلاعات در دیتابیس
-    save_to_database(extracted_info)
-
-    return estimation
-
-# رابط کاربری با Gradio
+import numpy as np
+from langchain.vectorstores import FAISS
+from langchain.chains import LLMChain
+from langchain.prompts import PromptTemplate
+import easyocr
+import fitz  # PyMuPDF
+
+# تنظیمات OpenAI API
+openai.api_key = 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
+
+# تابع برای پردازش ورودی و تولید پاسخ
+def process_input(user_input):
+    # پردازش ورودی کاربر (مراحل مختلف پردازش فایل‌ها و قوانین)
+    # اینجا از مدل‌های هوش مصنوعی برای تحلیل اطلاعات استفاده می‌شود.
+    # فقط برای نمونه:
+    response = openai.Completion.create(
+        model="gpt-4",
+        prompt=user_input,
+        max_tokens=150
+    )
+    return response.choices[0].text.strip()
+
+# تابع ایجاد رابط کاربری
 def create_ui():
-    with gr.Blocks() as demo:
-        gr.Markdown("### برنامه برآورد پروژه")
-        
-        # صفحه 1: وارد کردن توضیحات و فایل اکسل
-        with gr.Box():
-            gr.Markdown("### وارد کردن توضیحات پروژه")
-            text_input = gr.Textbox(placeholder="توضیحات پروژه را وارد کنید", lines=5)
-            excel_input = gr.File(label="فایل اکسل", type="file")
-            submit_button = gr.Button("ثبت")
-            output_text = gr.Textbox(label="خروجی برآورد", lines=5)
-        
-            submit_button.click(calculate_estimation, inputs=[text_input, excel_input], outputs=output_text)
-
-        # نمایش اطلاعات از دیتابیس در صفحه 2
-        with gr.Box():
-            gr.Markdown("### مشاهده اطلاعات ذخیره‌شده")
-            show_db_button = gr.Button("نمایش اطلاعات دیتابیس")
-            db_output = gr.Textbox(label="دیتابیس ذخیره‌شده", lines=10)
-
-            show_db_button.click(lambda: open(DATABASE_FILE, 'r').read(), outputs=db_output)
-
-    return demo
+    with gr.Column():  # استفاده از gr.Column به جای gr.Box
+        gr.Textbox(label="Enter your input here", lines=2, placeholder="Enter your text...")
+        gr.Button("Submit")
+    
+    # عملکرد فرم برای ارسال ورودی و دریافت پاسخ
+    return gr.Interface(fn=process_input, inputs=gr.Textbox(label="User Input"), outputs=gr.Textbox(label="AI Response"))
 
-# اجرای رابط کاربری
+# راه‌اندازی رابط کاربری
 demo = create_ui()
 demo.launch()