app.py

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
from sentence_transformers import CrossEncoder

# ===============================
# Hugging Face Spaces-ready Seerah Q&A (Gradio)
# ===============================

# --------- THEME & CSS ----------
THEME = gr.themes.Soft(
    primary_hue="emerald",
    radius_size=gr.themes.sizes.radius_lg,
    text_size=gr.themes.sizes.text_md,
)

CSS = """
@import url('https://fonts.googleapis.com/css2?family=Noto+Kufi+Arabic:wght@400;600;700&display=swap');
html {
  color-scheme: light !important;
}
body {
  background: #1e293b;
  font-family: 'Noto Kufi Arabic', sans-serif;
  color: #0f172a;
  line-height: 1.8;
}
*, *::before, *::after {
  color: inherit !important;
  -webkit-text-fill-color: currentColor !important;
}
.app-card {
  max-width: 950px;
  margin: 40px auto;
  padding: 30px;
  background: #ffffff;
  border: 1px solid #e5e7eb;
  border-radius: 18px;
  box-shadow: 0 6px 20px rgba(0,0,0,0.06);
  direction: rtl;
  text-align: right;
}

h1, h2, h3 {
  font-family: 'Noto Kufi Arabic', sans-serif;
  font-weight: 700;
  color: #0f172a;
  margin-bottom: 12px;
}

p, label, textarea {
  font-family: 'Noto Kufi Arabic', sans-serif;
  font-size: 16px;
  direction: rtl;
  text-align: right;
}

button.primary {
  border-radius: 12px;
  background: #10b981;
  color: white;
  font-weight: 600;
  font-family: 'Noto Kufi Arabic', sans-serif;
  transition: transform .08s ease, box-shadow .2s ease;
}
button.primary:hover {
  background: #059669;
  transform: translateY(-1px);
  box-shadow: 0 6px 16px rgba(16,185,129,.25);
}

textarea {
  border-radius: 12px;
  border: 1px solid #d1d5db;
  padding: 12px;
  background: #fdfdfd;
  min-height: 200px;
}
"""

# --------- PIPELINE ----------
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", "seerah").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="seerah"
        )
        

        llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o", temperature=0, openai_api_key=openai_api_key)

        prompt = PromptTemplate.from_template("""
                أنت ذكاءٌ اصطناعي تمثل مؤلف كتاب "الرحيق المختوم"، وتجيب كما لو كنت الشيخ صفيّ الرحمن المباركفوري.

                القواعد العليا:
                - أجب فقط من محتوى "الرحيق المختوم" دون أي إضافة خارجية.
                -   ابحث في كل الكتاب وأرجع المعلومة الصحيحة ولا تقول هذا ليس في الكتاب إلا وأنت متأكد-
                - اذكر رقم الصفحة لكل معلومة بدقة. إذا لم تتأكد من الصفحة فلا تذكرها ولا تخمن.
                - صحّح أي خطأ يورده المستخدم في الأسماء/الصفات/الأحداث وفق ما في الكتاب.
                - أحداث السيرة كانت في القرن السادس. فلا يوجد أسلحة نارية ولا ألغام
                - أقرب معلومة هي الأقرب للصحة


                قواعد الاصطلاح واللغة:
                
                - استخدم الاشتقاق: "أول الغزوات" = "أول غزوة".
                - لا تفرّق بين المفرد والجمع إن كان المقصود واحدًا.
                - اعتبر السؤال كأنه ناتج بحث أجريته أنت على الكتاب.
                - ابحث بالمعنى لا باللفظ فقط مع الالتزام بالنص.
                - تأكد من أن الضمائر دقيقة.
                - إذا لم يُذكر قيد أو تخصيص (مثل: "من النساء" أو "من الموالي") فافترض أن المقصود هو الأول على الإطلاق..
                - إذا قُيِّد السؤال بـ"من الرجال" فلا تذكر إناثًا مطلقًا، وإذا قُيِّد بـ"من النساء" فلا تذكر رجالًا مطلقًا.


                قواعد المصطلحات:
                -  الشهيد فقط الذي سماه الكتاب شهيد.
                -   يُسمّى المسلم المقتول "شهيدًا" كما استعمله المؤلف فقط، ولا يُطلق على غير المسلمين.
                - يُسمّى المشرك المقتول "قتيلاً" ولا يسمى شهيدا أبدا.
                - الغزوة هي ما سمّاه المؤلف "غزوة"، والسرية هي ما سمّاه "سرية"، وكلاهما يدخل تحت "معركة" عند الإجمال.
                التقييدات:
                - إذا كان السؤال خارج السيرة النبوية فاذكر أنه خارج موضوع الكتاب.


                السؤال:
                {question}

                مقاطع من الكتاب مؤشرة بالصفحات:
                {context}
                """)

        PIPELINE.update({
            "ready": True,
            "vectorstore": vectorstore,
            "llm": llm,
            "prompt": prompt,
        })

    except Exception as e:
        PIPELINE["error"] = str(e)

# --------- ANSWER FUNCTION ----------
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:
        # ✅ Use similarity_search (same as your working test)
        docs = vectorstore.similarity_search(question, k=50, namespace="seerah")
    except Exception as e:
        return f"⚠️ خطأ أثناء الاسترجاع من Pinecone: {e}"



    context = "\n".join([
        f"[صفحة {d.metadata.get('page','?')}] {d.page_content.strip()}"
        for d in docs
    ])

    try:
        filled = prompt.format(question=question, context=context)
        result = llm.invoke(filled)
        return f"{result.content}"
    except Exception as e:
        return f"⚠️ خطأ أثناء توليد الإجابة: {e}"

# --------- GRADIO UI ----------
with gr.Blocks(theme=THEME, css=CSS, title="نموذج ذكاء اصطناعي يجيب من كتاب الرحيق المختوم") as interface:
    gr.HTML("""
    <div class='app-card' style="text-align:center;">
        <img src="https://huggingface.co/spaces/faris1419124/Seerah_/resolve/main/sira_naskh.png" alt="سيرة"
            style="max-width:220px; margin:0 auto 15px; display:block;">
        <p>اكتب استفسارك وسيجيب الذكاء الاصطناعي اعتمادًا على كتاب الرحيق المختوم.</p>
        <a href='https://shamela.ws/book/9820/2#p1' target='_blank' style='color:#0ea5e9;'>
            رابط الكتاب – نسخة دار الفكر
        </a>
    </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", rtl=True, elem_id="output")
            with gr.Column(scale=3):
                inp = gr.Textbox(
                    label="اكتب سؤالك هنا",
                    placeholder="مثال: من أول من أسلم؟ / متى كانت غزوة بدر؟",
                    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.Examples([
            ["اذكر أول من أسلم من الرجال"],
            ["متى كانت غزوة أحد؟ اذكر الصفحة"],
        ], inputs=[inp], label="أمثلة جاهزة")

    gr.HTML("""
        <div class='footer'>
            مبنيّ باستخدام Gradio — بخط <b>Noto Kufi Arabic</b>.
        </div>
    """)

    send.click(fn=answer, inputs=inp, outputs=out)
    inp.submit(fn=answer, inputs=inp, outputs=out)

if __name__ == "__main__":
    print("🔍 Checking Pinecone connection...")
    interface.queue().launch()