Start

README.md

@@ -1,13 +1,13 @@
 ---
-title: Qanon
-emoji: 👀
-colorFrom: blue
-colorTo: blue
+title: 'Qanon'
+emoji: 💉
+colorFrom: green
+colorTo: yellow
 sdk: gradio
-sdk_version: 6.0.2
+sdk_version: 5.41.0
 app_file: app.py
 pinned: false
-short_description: كتاب القانون في الطب لابن سينا
+short_description: نموذج ذكاء اصطناعي يجيب من كتاب القانون
 ---
 
 Check out the configuration reference at https://huggingface.co/docs/hub/spaces-config-reference

app.py

@@ -0,0 +1,195 @@
+import os
+import gradio as gr
+from langchain_huggingface import HuggingFaceEmbeddings
+from langchain_core.prompts import PromptTemplate
+from langchain_openai import ChatOpenAI
+from langchain_pinecone import PineconeVectorStore
+from pinecone import Pinecone
+# ===============================
+# Hugging Face Spaces-ready Seerah Q&A (Gradio)
+# ===============================
+
+THEME = gr.themes.Soft(
+    primary_hue="emerald",
+    radius_size=gr.themes.sizes.radius_lg,
+    text_size=gr.themes.sizes.text_md,
+)
+
+CSS = """
+:root { --card-bg: #ffffff; --card-br: 18px; --card-bd: rgba(15,23,42,.06); }
+body {
+  background: radial-gradient(1400px 700px at 60% -20%, rgba(16,185,129,.08), transparent),
+              linear-gradient(180deg, #f8fafc 0%, #eef2ff 100%);
+  font-feature-settings: "rlig" 1, "calt" 1;
+}
+.app-card {
+  max-width: 980px; margin: 36px auto; padding: 22px 24px; background: var(--card-bg);
+  border: 1px solid var(--card-bd); border-radius: var(--card-br);
+  box-shadow: 0 10px 30px rgba(2,6,23,.08);
+}
+textarea, .prose, .wrap.svelte-vc1pse { direction: rtl; text-align: right; }
+label.svelte- { direction: rtl; }
+textarea { border-radius: 14px !important; }
+button.primary { border-radius: 14px; font-weight: 700; transition: transform .08s ease, box-shadow .2s ease; }
+button.primary:hover { transform: translateY(-1px); box-shadow: 0 6px 16px rgba(16,185,129,.25); }
+#output textarea { min-height: 240px; }
+.brand-chip {
+  background: #10b981; color:white; width:44px; height:44px; display:grid; place-items:center;
+  border-radius:12px; font-size:22px;
+}
+.footer { color: #475569; text-align: center; font-size: 12px; margin-top: 10px; }
+.footer a { color: #0ea5e9; text-decoration: none; }
+"""
+
+PIPELINE = {
+    "ready": False,
+    "error": None,
+    "vectorstore": None,
+    "llm": None,
+    "prompt": None,
+}
+
+
+def _init_pipeline():
+    if PIPELINE["ready"] or PIPELINE["error"]:
+        return
+
+    try:
+        openai_api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY", "").strip()
+        pinecone_api_key = os.getenv("PINECONE_API_KEY", "").strip()
+        index_name = os.getenv("PINECONE_INDEX_NAME", "qanon").strip()
+
+        if not openai_api_key:
+            raise RuntimeError("OPENAI_API_KEY is missing.")
+        if not pinecone_api_key:
+            raise RuntimeError("PINECONE_API_KEY is missing.")
+
+        embedding = HuggingFaceEmbeddings(model_name="omarelshehy/Arabic-STS-Matryoshka-V2")
+
+        pc = Pinecone(api_key=pinecone_api_key)
+        if index_name not in [idx["name"] for idx in pc.list_indexes()]:
+            raise RuntimeError(f"Pinecone index '{index_name}' not found.")
+
+        vectorstore = PineconeVectorStore.from_existing_index(
+            index_name=index_name,
+            embedding=embedding,
+            namespace="qanon"
+        )
+
+        llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o", temperature=0, openai_api_key=openai_api_key)
+
+        prompt = PromptTemplate.from_template(
+            """
+        أنت ذكاءٌ اصطناعي تمثل مؤلف كتاب "القانون في الطب" لابن سينا، وتجيب كما لو كنت الكاتب.
+
+        القواعد العليا:
+        - (إلزامي) أجب فقط من محتوى "القانون في الطب" دون أي إضافة خارجية.
+        - ابحث في جميع المقاطع المزوّدة والمؤشّرة برقم الصفحة ورقم الجزء، وأرجع المعلومة الصحيحة حتى لو لم تكن في أول مقطع.
+        - اذكر رقم الصفحة ورقم الجزء (Part) لكل معلومة بدقة.
+        - إذا كان هناك جواب في السياق فاذكره، وإذا لم يكن فاستنتج.
+        - لا تستخدم عبارات اعتذار مثل "عذرًا"، بل استنتج من المقاطع بأسلوب ابن سينا.
+
+        تنسيق الإجابة:
+        - أولًا: رأي ابن سينا المستنتج أو شرحه بأسلوبه.
+        - ثانيًا: الاقتباس الحرفي من النص بين علامتي تنصيص.
+        - بين كل اقتباس وآخر فاصلة, وكل اقتباس بين علامتي تنصيص
+        - ثالثًا: المرجع (الجزء، الصفحة).
+        - اذكر أرقام الصفحات والأجزاء بالعربية وبدون فواصل
+
+        السؤال:
+        {question}
+
+        مقاطع من الكتاب المؤشّرة برقم الصفحة ورقم الجزء:
+        {context}
+            """
+        )
+
+        PIPELINE.update({
+            "ready": True,
+            "vectorstore": vectorstore,
+            "llm": llm,
+            "prompt": prompt,
+        })
+    except Exception as e:
+        PIPELINE["error"] = str(e)
+
+
+def answer(user_input: str):
+    question = (user_input or "").strip()
+    question = question.replace("أ", "ا").replace("إ", "ا").replace("آ", "ا").replace("ة", "ه")
+
+    _init_pipeline()
+    if PIPELINE["error"]:
+        return f"⚠️ لا يمكن تشغيل الخدمة الآن. السبب: {PIPELINE['error']}"
+
+    if not PIPELINE["ready"]:
+        return "⏳ جارٍ التهيئة… أعد المحاولة بعد لحظات."
+
+    vectorstore = PIPELINE["vectorstore"]
+    llm = PIPELINE["llm"]
+    prompt = PIPELINE["prompt"]
+
+    try:
+        docs = vectorstore.similarity_search(question, k=10, namespace="qanon")
+    except Exception as e:
+        return f"⚠️ خطأ أثناء الاسترجاع من Pinecone: {e}"
+
+    if not docs:
+        return "❌ لم يتم العثور على مقاطع مطابقة في الفهرس."
+
+    # ✅ تنظيم النصوص مع فاصل واضح بين المقاطع
+    context = "\n——\n".join([
+        f"[صفحة {d.metadata.get('Page','?')}] [جزء {d.metadata.get('part','?')}]\n{d.page_content.strip()}"
+        for d in docs
+    ])
+
+    try:
+        filled = prompt.format(question=question, context=context)
+        result = llm.invoke(filled)
+        return result.content
+    except Exception as e:
+        return f"⚠️ خطأ أثناء توليد الإجابة: {e}"
+
+
+with gr.Blocks(theme=THEME, css=CSS, title="نموذج ذكاء اصطناعي يجيب من كتاب القانون") as interface:
+    gr.HTML(
+        """
+        <div class='app-card'>
+            <div style='display:flex; align-items:center; gap:14px; margin-bottom: 8px;'>
+                <div class='brand-chip'>📗</div>
+                <div>
+                    <h1 style='margin:0; color:#0f172a; font-size:26px;'>سؤال وجواب من كتاب القانون</h1>
+                    <p style='margin:4px 0 0; color:#334155;'>اكتب استفسارك  وسيجيب الذكاء الاصطناعي اعتمادًا على نصوص الكتاب.</p>
+                </div>
+            </div>
+            <div style='margin-top:10px;'>
+                <a href='https://shamela.ws/book/10706/3' target='_blank' style='color:#0ea5e9;'>رابط الكتاب</a>
+            </div>
+        </div>
+        """
+    )
+
+    with gr.Group():
+        with gr.Row():
+            gr.Markdown("#### ✍️ اكتب سؤالك ثم اضغط **إرسال**")
+        with gr.Row(equal_height=True):
+            with gr.Column(scale=3):
+                out = gr.Textbox(label="الجواب هنا", rtl=True, elem_id="output")
+            with gr.Column(scale=3):
+                inp = gr.Textbox(label="اكتب سؤالك هنا", lines=6, rtl=True, autofocus=True)
+                with gr.Row():
+                    send = gr.Button("إرسال", variant="primary", elem_classes=["primary"], scale=1)
+                    clear = gr.ClearButton(components=[inp], value="✧ امسح")
+
+    gr.HTML("""
+        <div class='footer'>
+            مبنيّ باستخدام Gradio — تصميم واجهة حديثة مع دعم <b>RTL</b>.
+        </div>
+    """)
+
+    send.click(fn=answer, inputs=inp, outputs=out)
+    inp.submit(fn=answer, inputs=inp, outputs=out)
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    interface.queue().launch()

requirements.txt

@@ -0,0 +1,9 @@
+gradio
+langchain
+langchain-community
+langchain-huggingface
+transformers
+sentence-transformers
+langchain-pinecone
+langchain-openai
+pinecone-client