Hugging Face's logo

Spaces:
mkfallah
/
asl01
Sleeping

App Files Community
asl01
File size: 2,645 Bytes 
01a49dc
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
 
import gradio as gr
import pdfplumber
import fitz  # PyMuPDF
from sentence_transformers import SentenceTransformer, util
import faiss
import numpy as np
import re

# تابع استخراج متن از PDF
def extract_text_from_pdf(file):
    text = ""
    with pdfplumber.open(file.name) as pdf:
        for page in pdf.pages:
            page_text = page.extract_text()
            if page_text:
                text += page_text + "\n"
    return text

# تابع پاک‌سازی متن
def clean_text(text):
    text = re.sub(r'\n+', '\n', text)
    text = re.sub(r'[ \t]+', ' ', text)
    return text.strip()

# تابع تقسیم‌بندی متن به بخش‌های معنادار
def chunk_text(text, chunk_size=500, overlap=50):
    sentences = re.split(r'(?<=[.!?]) +', text)
    chunks = []
    current_chunk = ""
    for sentence in sentences:
        if len(current_chunk) + len(sentence) <= chunk_size:
            current_chunk += " " + sentence
        else:
            chunks.append(current_chunk.strip())
            current_chunk = sentence
    if current_chunk:
        chunks.append(current_chunk.strip())
    return chunks

# بارگذاری مدل تعبیه
model = SentenceTransformer("sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2")

# تابع اصلی برای پاسخ به پرسش‌ها
def answer_question(pdf_file, question):
    # استخراج و پاک‌سازی متن
    raw_text = extract_text_from_pdf(pdf_file)
    cleaned_text = clean_text(raw_text)
    
    # تقسیم‌بندی متن
    chunks = chunk_text(cleaned_text)
    
    # تعبیه بخش‌ها
    embeddings = model.encode(chunks)
    
    # ساخت ایندکس FAISS
    index = faiss.IndexFlatL2(embeddings.shape[1])
    index.add(np.array(embeddings))
    
    # تعبیه پرسش
    question_embedding = model.encode([question])
    
    # جستجوی نزدیک‌ترین بخش‌ها
    D, I = index.search(np.array(question_embedding), k=3)
    
    # جمع‌آوری پاسخ‌ها
    answers = [chunks[i] for i in I[0]]
    return "\n\n---\n\n".join(answers)

# رابط کاربری Gradio
iface = gr.Interface(
    fn=answer_question,
    inputs=[
        gr.File(label="آپلود فایل PDF", file_types=[".pdf"]),
        gr.Textbox(label="پرسش خود را وارد کنید")
    ],
    outputs="text",
    title="پاسخ به پرسش‌ها از روی فایل PDF",
    description="یک سیستم RAG ساده برای پاسخ به پرسش‌ها از روی محتوای فایل PDF"
)

iface.launch()