Update app.py

app.py

@@ -1,22 +1,31 @@
 import gradio as gr
 from transformers import pipeline
 
-# نستخدم نموذج جاهز من Hugging Face للإجابة النصية
-chatbot = pipeline("text-generation", model="gpt2")
+# نستخدم نموذج محادثة مخصص (يدعم الحوار أفضل من gpt2)
+chatbot = pipeline("conversational", model="microsoft/DialoGPT-medium")
 
-# دالة المحادثة
-def ask_bot(question):
-    response = chatbot(question, max_length=200, num_return_sequences=1, do_sample=True)
-    return response[0]["generated_text"]
+# نخزن المحادثة
+def chat(history, user_message):
+    from transformers import Conversation
+    conv = Conversation(user_message)
+    chatbot(conv)
+    bot_reply = conv.generated_responses[-1]
+    history.append((user_message, bot_reply))
+    return history, ""
 
-# واجهة Gradio
-demo = gr.Interface(
-    fn=ask_bot,
-    inputs=gr.Textbox(label="✍️ اكتب سؤالك هنا"),
-    outputs=gr.Textbox(label="🤖 جواب البوت"),
-    title="شات بوت ذكي",
-    description="تطبيق محادثة بسيط يعمل بالذكاء الاصطناعي للإجابة على أي سؤال.\n\n👨‍💻 المطور: حسين محمد"
-)
+# واجهة Gradio (شات مثل واتساب)
+with gr.Blocks() as demo:
+    gr.Markdown("## 🤖 شات بوت عربي تجريبي")
+    gr.Markdown("👨‍💻 المطوّر: **حسين محمد**")
+
+    chatbot_ui = gr.Chatbot()
+    msg = gr.Textbox(label="اكتب رسالتك")
+    clear = gr.Button("مسح المحادثة")
+
+    state = gr.State([])
+
+    msg.submit(chat, [state, msg], [chatbot_ui, msg])
+    clear.click(lambda: ([], ""), None, [chatbot_ui, msg])
 
 if __name__ == "__main__":
     demo.launch()