Update app.py

app.py

@@ -22,28 +22,18 @@ pipe = pipeline("automatic-speech-recognition", model="openai/whisper-medium", d
 bart_model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("ahmedabdo/arabic-summarizer-bart")
 bart_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ahmedabdo/arabic-summarizer-bart")
 
-# تحميل نماذج الترجمة باستخدام نموذج Helsinki-NLP
-translate_ar_to_en = pipeline(
-    "translation",
-    model="Helsinki-NLP/opus-mt-ar-en"
-)
-translate_en_to_ar = pipeline(
-    "translation",
-    model="Helsinki-NLP/opus-mt-en-ar"
-)
-
-# تحميل نموذج الإجابة الإنجليزي الأصغر
-qa_model_name = "deepset/bert-base-cased-squad2"
-qa_pipeline = pipeline("question-answering", model=qa_model_name, tokenizer=qa_model_name)
+# تحميل نموذج الإجابة بالعربية
+qa_model_name = "ZeyadAhmed/AraElectra-Arabic-SQuADv2-QA"
+qa_pipeline = pipeline("question-answering", model=qa_model_name, tokenizer=qa_model_name, device=0 if device == "cuda" else -1)
 
 # ======================
 # 3. التخصيصات
 # ======================
 PRIMARY_COLOR = "#2A4D6E"  # اللون الكحلي
-EXAMPLE_AUDIO_PATH = "_⁨ما_هو_الذكاء_الإصطناعي_؟_فِهموجرافيك_١⁩.m4a"
+EXAMPLE_AUDIO_PATH = "_⁨ما_هو_الذكاء_الإصطناعي_؟_فِهموجرافيك_١⁩.m4a"  
 
 # ======================
-# 4. الدوال المساعدة (الإصدار المحسّن)
+# 4. الدوال المساعدة
 # ======================
 def clean_text_advanced(text):
     """تنظيف النص مع الحفاظ على الهيكل الأساسي"""
@@ -118,21 +108,8 @@ def answer_question(text, question):
     if not question.strip() or not text.strip():
         return "⛔ الرجاء إدخال النص والسؤال بشكل صحيح"
 
-    # ترجمة النص والسؤال إلى الإنجليزية لإجراء الإجابة
-    try:
-        translated_context = translate_ar_to_en(text)[0]['translation_text']
-        translated_question = translate_ar_to_en(question)[0]['translation_text']
-    except Exception as e:
-        return f"⛔ خطأ في الترجمة: {str(e)}"
-
-    try:
-        results = qa_pipeline({'question': translated_question, 'context': translated_context}, top_k=3)
-        best_result = max(results, key=lambda res: res['score'])
-        # ترجمة الإجابة من الإنجليزية إلى العربية
-        translated_answer = translate_en_to_ar(best_result['answer'])[0]['translation_text']
-        return f"🔍 {translated_answer}"
-    except Exception as e:
-        return f"⛔ خطأ تقني: {str(e)}"
+    result = qa_pipeline({'question': question, 'context': context})
+    return result['answer']
 
 def text_to_speech(text):
     if not text.strip():
@@ -253,4 +230,4 @@ audio {{
     clear_answer_btn.click(lambda: "", outputs=answer_output)
 
 if __name__ == "__main__":
-    demo.launch()
+    demo.launch()