Update app.py

app.py

@@ -191,7 +191,7 @@ CAT_SINGLE = {
 
 KEYWORD_INTENTS = {
     "greeting": ["السلام عليكم", "سلام عليكم", "وعليكم السلام", "اهلا", "أهلا", "هلا", "هاي", "مرحبا", "صباح الخير", "مساء الخير", "سلام", "hi", "hello", "hey",
-                 "عامل ايه", "عامل إيه", "عاملة ايه", "عاملة إيه", "اخبارك ايه", "أخبارك ايه", "اخبارك إيه", "ازيك", "ازيّك", "ازيك ايه", "ايه الاخبار", "ايه أخبارك", "عامل ايه انهارده"],
+                 "عامل ايه", "عامل إيه", "عاملة ايه", "عاملة إيه", "اخبارك ايه", "أخبارك ايه", "اخبارك إيه", "ازيك", "ازيّك", "ازيك ايه", "ايه الاخبار", "ايه أخبارك", "عامل ايه انهارده", "مساء الفل", "مساء النور"],
     "thanks": ["شكرا", "شكراً", "تسلم", "تسلمي", "يسلمو", "مشكور", "thanks", "thank you"],
     "goodbye": ["مع السلامة", "مع السلامه", "باي", "وداعا", "bye", "goodbye"],
     "confirm": ["تمام", "اوك", "أوك", "ماشي", "حاضر", "اه", "اها", "ايوه", "نعم"],
@@ -984,7 +984,7 @@ def clean_item_query(text: str) -> str:
         "دلوقتي", "حاليا", "الان", "هلا", "النهارده", "مني", "لي",
         "اروح", "هروح", "اشوف", "هشوف", "اتاكل", "أتاكل", "اقدر", "الاقي", "الاقيه",
         "ادور", "هدور", "اديني", "اديلي", "جيبلي", "ازاي", "انا", "أنا",
-        "اقترحلي", "اقترح", "رشحلي", "رشح", "منه", "منها", "بسرعه", "بسرعة", "بسرع",
+        "اقترحلي", "اقترح", "رشحلي", "رشح", "منه", "منها", "بسرعه", "بسرعة", "بسرع", "ينفع", "تدلني", "دلني", "يوجد", "حاسس", "حاسه", "حاسة", "اني", "إني", "انهي", "أنهي", "ليا", "قوليلي", "عندكم", "والله",
         "جعان", "جعانة", "جوعان", "جوعانة", "تعبان", "تعبانة", "عيان", "عيانة",
         "افطر", "أفطر", "اتغدى", "أتغدى", "اتعشى", "أتعشى", "هفطر", "هتغدى", "هتعشى", "عشاء", "عشا", "غداء", "غدا", "فطار", "فطور",
     ]
@@ -1050,7 +1050,7 @@ def extract_item_query(text: str) -> str:
 # fall through to category/location handling instead of becoming a bogus
 # item_query.
 STRONG_ITEM_PATTERN_WORDS = [
-    "عنده", "عندها", "عندو", "عندهم", "عندكو", "عندك", "بيقدم", "بتقدم", "بيعمل", "بتعمل",
+    "عنده", "عندها", "عندو", "عندهم", "عندكو", "عندك", "عندكم", "بيقدم", "بتقدم", "بيعمل", "بتعمل",
     "اشتري", "اشترى", "اشتر", "اجيب", "محتاج", "محتاجه", "محتاجة",
     "has", "have", "with", "serve", "serves", "selling",
 ]
@@ -1186,6 +1186,8 @@ def extract_location_suffix(text: str) -> tuple:
                 for cand in (cw, cw_no_wow):
                     if not cand:
                         continue
+                    if cand in {"حاجه", "حاجة", "شويه", "شوية"}:
+                        return True
                     if infer_category(cand) or has_any(cand, OPEN_WORDS + NEAR_WORDS) or _has_item_pattern(cand):
                         return True
                 return False
@@ -1246,7 +1248,7 @@ def _strip_category_words(q: str) -> str:
         "ادور", "هدور", "اديني", "اديلي", "هات", "جيبلي", "فين",
         # generic "something to eat" filler — "حتة اكل"/"حته اكل" means "a
         # bite to eat" in general, not a specific dish; never a real item.
-        "حته", "حتة", "اكل", "أكل", "انا", "أنا", "لو سمحت", "لو سمحتي", "ممكن", "من فضلك", "من فضلكم", "اقترحلي", "اقترح", "رشحلي", "رشح", "منه", "منها", "بسرعه", "بسرعة", "بسرع",
+        "حته", "حتة", "اكل", "أكل", "انا", "أنا", "لو سمحت", "لو سمحتي", "ممكن", "من فضلك", "من فضلكم", "اقترحلي", "اقترح", "رشحلي", "رشح", "منه", "منها", "بسرعه", "بسرعة", "بسرع", "ينفع", "تدلني", "دلني", "يوجد", "حاسس", "حاسه", "حاسة", "اني", "إني", "انهي", "أنهي", "ليا", "قوليلي", "عندكم", "والله",
     ]
     for w in generic_words:
         cw = clean_text(w)
@@ -1591,7 +1593,7 @@ def extract_place_name_from_text(text: str) -> str:
         "عايزه", "عاوزه", "عاوز", "محتاج", "محتاجة", "محتاجه", "اشتري", "اشترى", "اشتر", "اجيب", "نفسي",
         "اروح", "هروح", "ازاي", "اشوف", "هشوف", "اتاكل", "أتاكل", "اقدر", "الاقي", "الاقيه",
         "ادور", "هدور", "اديني", "اديلي", "جيبلي", "هل", "الوقت", "ده", "دي", "انا", "أنا",
-        "لو سمحت", "لو سمحتي", "ممكن", "من فضلك", "من فضلكم", "اقترحلي", "اقترح", "رشحلي", "رشح", "منه", "منها", "بسرعه", "بسرعة", "بسرع",
+        "لو سمحت", "لو سمحتي", "ممكن", "من فضلك", "من فضلكم", "اقترحلي", "اقترح", "رشحلي", "رشح", "منه", "منها", "بسرعه", "بسرعة", "بسرع", "ينفع", "تدلني", "دلني", "يوجد", "حاسس", "حاسه", "حاسة", "اني", "إني", "انهي", "أنهي", "ليا", "قوليلي", "عندكم", "والله",
         "جعان", "جعانة", "جوعان", "جوعانة", "تعبان", "تعبانة", "عيان", "عيانة",
         "افطر", "أفطر", "اتغدى", "أتغدى", "اتعشى", "أتعشى", "هفطر", "هتغدى", "هتعشى", "عشاء", "عشا", "غداء", "غدا", "فطار", "فطور",
         "قريب", "اقرب", "مفتوح", "فاتح", "دلوقتي", "في", "من", "عند",
@@ -1977,7 +1979,23 @@ def apply_filters(df: pd.DataFrame, category: str = "", location: str = "", pric
             def _loc_match(r):
                 field = clean_text(str(r.get("location", "")) + " " + str(r.get("address", "")))
                 field_words = set(field.split()) | {_strip_al(w) for w in field.split()}
-                return any(p in field or p in field_words or any(p in fw or fw in p for fw in field_words if len(fw) > 1) for p in parts)
+                for p in parts:
+                    if len(p) < 2:
+                        continue
+                    # Exact whole-word match is always safe, regardless of length.
+                    if p in field_words:
+                        return True
+                    # Raw substring containment is ONLY safe for longer
+                    # strings. A short fragment like "حي" (from "الحي
+                    # الثالث") is a literal substring of totally unrelated
+                    # words like "سياحي" (tourist) — that false positive is
+                    # exactly what caused an unrelated restaurant in كورنيش
+                    # to wrongly appear for a "الحي الثالث" query.
+                    if len(p) >= 5:
+                        for fw in field_words:
+                            if len(fw) >= 5 and (p in fw or fw in p):
+                                return True
+                return False
 
             mask = f.apply(_loc_match, axis=1)
             loc_filtered = f[mask]