app.py

from fastapi import FastAPI, HTTPException
from pydantic import BaseModel
from sentence_transformers import SentenceTransformer
import gradio as gr

# تحميل الموديل
model = SentenceTransformer("paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2")

# -------- FastAPI (الخدمة التي تهمك) --------
api = FastAPI()

class EmbedRequest(BaseModel):
    texts: list[str]

@api.post("/embed")
def embed(req: EmbedRequest):
    if not req.texts:
        return {"embeddings": []}
    
    # تحويل النصوص إلى Vector
    embeddings = model.encode(
        req.texts,
        convert_to_numpy=True,
        normalize_embeddings=True
    )
    return {"embeddings": embeddings.tolist()}

# -------- Gradio (مجرد غطاء لإرضاء المنصة) --------
# سننشئ واجهة فارغة تقريباً لا تستهلك أي موارد
with gr.Blocks() as demo:
    gr.Markdown("### Embedding API Service is Running")

# ربط FastAPI بـ Gradio ليعمل على نفس المنفذ
app = gr.mount_gradio_app(api, demo, path="/")