Update app.py

app.py

@@ -261,15 +261,45 @@ retriever = HybridRetriever(kb)
 class ResponseGenerator:
     def __init__(self):
         self.response_templates = {
-            'definition': "📖 **تعريف {topic}:**\n\n{content}\n\n",
-            'how': "🔧 **كيفية {topic}:**\n\n{content}\n\n",
-            'why': "💡 **أسباب {topic}:**\n\n{content}\n\n",
-            'list': "📋 **قائمة {topic}:**\n\n{content}\n\n",
-            'general': "💬 **حول {topic}:**\n\n{content}\n\n"
+            'definition': {
+                'icon': '📖',
+                'title': 'التعريف والمفهوم',
+                'structure': 'definition'
+            },
+            'how': {
+                'icon': '🔧',
+                'title': 'الآلية والطريقة',
+                'structure': 'process'
+            },
+            'why': {
+                'icon': '💡',
+                'title': 'الأسباب والمبررات',
+                'structure': 'reasons'
+            },
+            'who': {
+                'icon': '👥',
+                'title': 'الأشخاص والجهات',
+                'structure': 'entities'
+            },
+            'when': {
+                'icon': '📅',
+                'title': 'التوقيت والمراحل',
+                'structure': 'timeline'
+            },
+            'list': {
+                'icon': '📋',
+                'title': 'القائمة والعناصر',
+                'structure': 'list'
+            },
+            'general': {
+                'icon': '💬',
+                'title': 'معلومات عامة',
+                'structure': 'general'
+            }
         }
     
     def generate_response(self, question: str, retrieved_chunks: List[Tuple[str, float, str]], question_type: str) -> str:
-        """Generate contextually appropriate Arabic responses"""
+        """Generate professionally formatted Arabic responses"""
         try:
             if not retrieved_chunks:
                 return self._generate_fallback_response(question)
@@ -281,89 +311,191 @@ class ResponseGenerator:
                     sections[section] = []
                 sections[section].append((chunk, score))
             
-            # Build response
-            response = f"**بخصوص سؤالك:** {question}\n\n"
+            # Get template info
+            template_info = self.response_templates.get(question_type, self.response_templates['general'])
             
-            # Main section (highest scoring)
-            main_section = max(sections.keys(), 
-                             key=lambda k: max(score for _, score in sections[k]))
-            
-            main_content = self._format_section_content(sections[main_section], main_section)
-            
-            # Apply appropriate template
-            topic = self._extract_topic(question)
-            template = self.response_templates.get(question_type, self.response_templates['general'])
-            response += template.format(topic=topic, content=main_content)
-            
-            # Add related information from other sections
-            other_sections = [s for s in sections.keys() if s != main_section]
-            if other_sections and len(other_sections) <= 2:
-                response += "🔍 **معلومات ذات صلة:**\n\n"
-                for section in other_sections[:2]:
-                    content = self._format_section_content(sections[section][:2], section)
-                    response += f"**{section}:**\n{content}\n\n"
-            
-            # Add helpful suggestions
-            response += self._generate_suggestions(sections.keys(), question_type)
+            # Build professional response
+            response = self._build_response_header(question, template_info)
+            response += self._build_main_content(sections, template_info)
+            response += self._build_additional_info(sections)
+            response += self._build_suggestions(sections.keys(), question_type)
+            response += self._build_footer()
             
             return response
             
         except Exception as e:
             logger.error(f"Response generation failed: {str(e)}")
-            return "⚠️ حدث خطأ أثناء تحضير الإجابة. يرجى إعادة صياغة السؤال."
+            return self._generate_error_response()
     
-    def _format_section_content(self, chunk_list: List[Tuple[str, float]], section_name: str) -> str:
-        """Format content from chunks in a section"""
-        content_parts = []
-        for chunk, score in sorted(chunk_list, key=lambda x: x[1], reverse=True):
-            # Extract content after section name
-            if ":" in chunk:
-                content = chunk.split(":", 1)[1].strip()
-                content_parts.append(f"• {content}")
+    def _build_response_header(self, question: str, template_info: Dict) -> str:
+        """Build professional response header"""
+        header = f"""
+╔══════════════════════════════════════════════════════════════╗
+║  {template_info['icon']} **{template_info['title']}**
+╚══════════════════════════════════════════════════════════════╝
+
+**🔍 استعلامك:** {question}
+
+"""
+        return header
+    
+    def _build_main_content(self, sections: Dict, template_info: Dict) -> str:
+        """Build the main content section"""
+        if not sections:
+            return ""
+        
+        # Find the most relevant section
+        main_section = max(sections.keys(), 
+                          key=lambda k: max(score for _, score in sections[k]))
         
-        return "\n".join(content_parts[:3])  # Limit to top 3 for readability
+        content = f"## 📌 **{main_section}**\n\n"
+        
+        # Format main content based on structure type
+        main_content = self._format_section_content_professional(
+            sections[main_section], template_info['structure']
+        )
+        
+        content += main_content + "\n\n"
+        content += "---\n\n"
+        
+        return content
     
-    def _extract_topic(self, question: str) -> str:
-        """Extract the main topic from the question"""
-        # Simple topic extraction - can be enhanced
-        keywords = query_processor.extract_keywords(question)
-        if keywords:
-            return " ".join(keywords[:2])  # Take first 2 keywords
-        return "الموضوع المطلوب"
+    def _build_additional_info(self, sections: Dict) -> str:
+        """Build additional information section"""
+        other_sections = list(sections.keys())[1:3]  # Take up to 2 additional sections
+        
+        if not other_sections:
+            return ""
+        
+        content = "## 🔍 **معلومات إضافية ذات صلة**\n\n"
+        
+        for i, section in enumerate(other_sections, 1):
+            content += f"### {i}. **{section}**\n"
+            section_content = self._format_section_content_professional(
+                sections[section][:2], 'general'
+            )
+            content += section_content + "\n\n"
+        
+        content += "---\n\n"
+        return content
     
-    def _generate_suggestions(self, available_sections: List[str], question_type: str) -> str:
-        """Generate helpful suggestions based on available content"""
+    def _build_suggestions(self, available_sections: List[str], question_type: str) -> str:
+        """Build suggestions section"""
         suggestions = []
         
         # Section-based suggestions
         for section in list(available_sections)[:3]:
-            if len(section.split()) <= 4:  # Only short section names
-                suggestions.append(f"المزيد عن {section}")
+            if len(section.split()) <= 4:
+                suggestions.append(f"المزيد حول {section}")
         
         # Type-based suggestions
-        if question_type == 'definition':
-            suggestions.append("أهداف وفوائد الموازنة التشاركية")
-        elif question_type == 'how':
-            suggestions.append("خطوات المشاركة في الموازنة")
+        type_suggestions = {
+            'definition': ["الأهداف والفوائد", "التطبيق العملي"],
+            'how': ["الخطوات التفصيلية", "المتطلبات والشروط"],
+            'who': ["الأدوار والمسؤوليات", "التواصل والاتصال"],
+            'when': ["الجدول الزمني", "المراحل القادمة"]
+        }
+        
+        if question_type in type_suggestions:
+            suggestions.extend(type_suggestions[question_type])
         
         if suggestions:
-            return "✨ **يمكنك أيضاً الاستفسار عن:**\n" + "\n".join(f"• {s}" for s in suggestions[:3])
+            content = "## ✨ **اقتراحات للاستفسارات الإضافية**\n\n"
+            for i, suggestion in enumerate(suggestions[:4], 1):
+                content += f"{i}. {suggestion}\n"
+            content += "\n"
+            return content
         
         return ""
     
+    def _build_footer(self) -> str:
+        """Build response footer"""
+        footer = """
+---
+📞 **للمزيد من المعلومات:** تواصل مع وحدة الشفافية والمشاركة المجتمعية
+🌐 **المصدر:** وزارة المالية - جمهورية مصر العربية
+"""
+        return footer
+    
+    def _format_section_content_professional(self, chunk_list: List[Tuple[str, float]], structure_type: str) -> str:
+        """Format content professionally based on structure type"""
+        content_parts = []
+        
+        for chunk, score in sorted(chunk_list, key=lambda x: x[1], reverse=True)[:3]:
+            if ":" in chunk:
+                content = chunk.split(":", 1)[1].strip()
+                
+                if structure_type == 'definition':
+                    content_parts.append(f"🔸 **{content}**")
+                elif structure_type == 'process':
+                    content_parts.append(f"➤ {content}")
+                elif structure_type == 'list':
+                    content_parts.append(f"• {content}")
+                elif structure_type == 'entities':
+                    content_parts.append(f"👤 {content}")
+                elif structure_type == 'timeline':
+                    content_parts.append(f"📅 {content}")
+                else:  # general
+                    content_parts.append(f"▪ {content}")
+        
+        return "\n\n".join(content_parts)
+    
+    def _extract_topic(self, question: str) -> str:
+        """Extract the main topic from the question"""
+        keywords = query_processor.extract_keywords(question)
+        if keywords:
+            return " ".join(keywords[:2])
+        return "الموضوع المطلوب"
+    
     def _generate_fallback_response(self, question: str) -> str:
-        """Generate response when no relevant content is found"""
-        suggestions = [
-            "حاول صياغة سؤالك بطريقة مختلفة مثل: 'ما هي أهداف الموازنة التشاركية؟'",
-            "ابحث في الموضوعات الرئيسية مثل 'الشفافية المالية' أو 'المشاركة المجتمعية'",
-            "راجع الوثائق الرسمية لوزارة المالية للمزيد من التفاصيل"
-        ]
-        
-        return (
-            f"🔍 **لم أتمكن من العثور على إجابة محددة لسؤالك:** {question}\n\n"
-            "💡 **اقتراحات للبحث:**\n"
-            + "\n".join(f"• {suggestion}" for suggestion in suggestions)
-        )
+        """Generate professional fallback response"""
+        return f"""
+╔══════════════════════════════════════════════════════════════╗
+║  🔍 **البحث في قاعدة المعرفة**
+╚══════════════════════════════════════════════════════════════╝
+
+**🔍 استعلامك:** {question}
+
+## ⚠️ **لم يتم العثور على نتائج مطابقة**
+
+لم أتمكن من العثور على معلومات محددة تجيب على استفسارك في قاعدة المعرفة الحالية.
+
+## 💡 **اقتراحات لتحسين البحث**
+
+1. **إعادة صياغة السؤال:** جرب استخدام كلمات مفتاحية مختلفة
+2. **البحث في الموضوعات الرئيسية:** 
+   - الموازنة التشاركية
+   - الشفافية المالية
+   - المشاركة المجتمعية
+   - وحدة الشفافية
+
+3. **أمثلة على أسئلة مفيدة:**
+   - ما هي أهداف الموازنة التشاركية؟
+   - كيف يمكن للمواطن المشاركة؟
+   - من هم أعضاء فريق العمل؟
+
+---
+📞 **للمزيد من المعلومات:** تواصل مع وحدة الشفافية والمشاركة المجتمعية
+"""
+    
+    def _generate_error_response(self) -> str:
+        """Generate professional error response"""
+        return """
+╔══════════════════════════════════════════════════════════════╗
+║  ⚠️ **خطأ في النظام**
+╚══════════════════════════════════════════════════════════════╝
+
+حدث خطأ غير متوقع أثناء معالجة استفسارك.
+
+## 🔄 **الخطوات المقترحة**
+
+1. تأكد من صحة صياغة السؤال
+2. أعد المحاولة بعد قليل
+3. تواصل مع الدعم الفني إذا استمر الخطأ
+
+---
+📞 **الدعم الفني:** وحدة الشفافية والمشاركة المجتمعية
+"""
 
 # Initialize response generator
 response_generator = ResponseGenerator()
@@ -395,13 +527,13 @@ def answer_question(question: str) -> str:
         logger.error(f"Question processing failed: {str(e)}")
         return "⏳ حدث خطأ غير متوقع. يرجى المحاولة مرة أخرى."
 
-# Enhanced UI with better styling
+# Enhanced UI with better styling for professional responses
 css = """
 .arabic-ui {
     direction: rtl;
     text-align: right;
     font-family: 'Tahoma', 'Arial', sans-serif;
-    line-height: 1.6;
+    line-height: 1.8;
 }
 .header {
     background: linear-gradient(135deg, #2c3e50, #3498db);
@@ -428,14 +560,55 @@ css = """
     background: #fafafa;
 }
 .answer-box {
-    min-height: 250px;
+    min-height: 300px;
     line-height: 1.8;
     font-size: 14px;
+    font-family: 'Tahoma', 'Arial', monospace;
+    background: #ffffff;
+    border: 1px solid #e0e0e0;
+    border-radius: 8px;
+    padding: 15px;
+    white-space: pre-wrap;
+    overflow-y: auto;
 }
 .question-input {
     font-size: 16px;
     padding: 12px;
     border-radius: 8px;
+    font-family: 'Tahoma', 'Arial', sans-serif;
+}
+/* Enhanced markdown support for Arabic */
+.answer-box h1, .answer-box h2, .answer-box h3 {
+    color: #2c3e50;
+    margin-top: 20px;
+    margin-bottom: 10px;
+}
+.answer-box h2 {
+    border-bottom: 2px solid #3498db;
+    padding-bottom: 5px;
+}
+.answer-box h3 {
+    color: #34495e;
+}
+.answer-box hr {
+    border: none;
+    border-top: 1px solid #bdc3c7;
+    margin: 20px 0;
+}
+.answer-box strong {
+    color: #2c3e50;
+    font-weight: bold;
+}
+.answer-box ul, .answer-box ol {
+    margin: 10px 0;
+    padding-right: 20px;
+}
+.answer-box li {
+    margin: 5px 0;
+}
+/* Box drawing characters support */
+.answer-box {
+    font-feature-settings: "liga" 1, "calt" 1;
 }
 """
 
@@ -501,4 +674,4 @@ if __name__ == "__main__":
         server_port=7860,
         share=False,
         show_error=True
-    )
+    )