import gradio as gr
import openai
import pandas as pd
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.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"))

# راه‌اندازی رابط کاربری
demo = create_ui()
demo.launch()