Spaces:
Running
Running
File size: 12,018 Bytes
8da9d7a e5724fa 8da9d7a |
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 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 |
import os
import json
import requests
from typing import Dict, List, Optional
from difflib import get_close_matches
import tempfile
from PIL import Image
from io import BytesIO
import re
from datetime import datetime
from peer_discovery import PORT
class EnhancedNoraAssistant:
def __init__(self):
self.knowledge_file = "knowledge_base.json"
self.memory_file = "global_memory.json"
self.learning_file = "nora_learning_data.json"
self.history_path = "enhanced_history.json"
# تحميل البيانات
self.knowledge = self.load_knowledge()
self.memory = self.load_memory()
self.chat_history = self.load_history()
print("✅ تم تهيئة نورا المحسنة بنجاح!")
def load_knowledge(self) -> Dict:
"""تحميل قاعدة المعرفة"""
if os.path.exists(self.knowledge_file):
with open(self.knowledge_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
return json.load(f)
return {}
def save_knowledge(self):
"""حفظ قاعدة المعرفة"""
with open(self.knowledge_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
json.dump(self.knowledge, f, ensure_ascii=False, indent=2)
def load_memory(self) -> Dict:
"""تحميل الذاكرة العامة"""
if os.path.exists(self.memory_file):
with open(self.memory_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
return json.load(f)
return {}
def save_memory(self):
"""حفظ الذاكرة العامة"""
with open(self.memory_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
json.dump(self.memory, f, ensure_ascii=False, indent=2)
def load_history(self) -> List[Dict]:
"""تحميل سجل المحادثة"""
if os.path.exists(self.history_path):
try:
with open(self.history_path, "r", encoding="utf-8") as f:
return json.load(f)
except:
return []
return []
def save_history(self):
"""حفظ سجل المحادثة"""
with open(self.history_path, "w", encoding="utf-8") as f:
json.dump(self.chat_history, f, ensure_ascii=False, indent=2)
def clean_text(self, text: str) -> str:
"""تنظيف النص"""
text = re.sub(r'\s+', ' ', text)
return text.strip()
def detect_language(self, text: str) -> str:
"""كشف لغة النص"""
arabic_chars = re.compile('[\u0600-\u06FF]')
if arabic_chars.search(text):
return "ar"
return "en"
def fix_url(self, url: str) -> str:
"""تصحيح الرابط"""
if not url.startswith(("http://", "https://")):
return "https://" + url.lstrip("//")
return url
def detect_media_type(self, url: str) -> str:
"""تحديد نوع الوسائط"""
url = url.lower()
if url.endswith(('.jpg', '.jpeg', '.png', '.gif', '.webp')):
return 'image'
elif url.endswith(('.mp4', '.mov', '.avi', '.webm')):
return 'video'
elif url.endswith(('.mp3', '.wav', '.ogg', '.m4a')):
return 'audio'
elif url.endswith('.pdf'):
return 'pdf'
return 'link'
def analyze_image_from_url(self, image_url: str) -> str:
"""تحليل صورة من رابط"""
try:
response = requests.get(image_url, timeout=10)
response.raise_for_status()
image = Image.open(BytesIO(response.content))
return f"تحليل الصورة: الحجم {image.size}، الصيغة {image.format}"
except Exception as e:
return f"خطأ في تحليل الصورة: {str(e)}"
def smart_auto_reply(self, message: str) -> Optional[str]:
"""ردود ذكية تلقائية"""
msg = message.strip().lower()
responses = {
"هل نبدأ": "نعم ابدأ",
"ابدأ": "نعم ابدأ",
"نعم أو لا": "نعم",
"هل تود": "نعم",
"هل تريدني": "نعم",
"ما هي": "ليس الآن",
"تفصيل": "ليس الآن",
"هل تحتاج": "نعم، شرح أكثر",
"جاهز؟": "ابدأ",
"قول لي": "موافق"
}
for key, value in responses.items():
if key in msg:
return value
if " أو " in msg:
return msg.split(" أو ")[0]
return None
def learn_new_info(self, topic: str, info: str) -> str:
"""تعلم معلومة جديدة"""
if topic not in self.knowledge:
self.knowledge[topic] = []
if info not in self.knowledge[topic]:
self.knowledge[topic].append({
"content": info,
"timestamp": datetime.utcnow().isoformat()
})
self.save_knowledge()
return f"✅ تمت إضافة معلومة جديدة عن '{topic}'"
return f"ℹ️ المعلومة موجودة مسبقاً عن '{topic}'"
def search_knowledge(self, query: str) -> str:
"""البحث في قاعدة المعرفة"""
query_clean = query.strip().lower()
# بحث مباشر
if query_clean in self.knowledge:
info = self.knowledge[query_clean]
if isinstance(info, list) and info:
return info[-1].get("content", str(info[-1]))
return str(info)
# بحث في المواضيع
for topic, infos in self.knowledge.items():
if query_clean in topic.lower():
if isinstance(infos, list) and infos:
return f"وجدت معلومة عن '{topic}': {infos[-1].get('content', str(infos[-1]))}"
return f"وجدت معلومة عن '{topic}': {str(infos)}"
return None
def generate_reply(self, user_input: str) -> str:
"""إنتاج الرد الذكي"""
user_input = self.clean_text(user_input)
# فحص الردود التلقائية الذكية
auto_reply = self.smart_auto_reply(user_input)
if auto_reply:
self.memory[user_input] = auto_reply
self.save_memory()
return auto_reply
# فحص الذاكرة
if user_input in self.memory:
return self.memory[user_input]
# البحث في المطابقات القريبة
matches = get_close_matches(user_input, self.memory.keys(), n=1, cutoff=0.6)
if matches:
return self.memory[matches[0]]
# البحث في قاعدة المعرفة
knowledge_result = self.search_knowledge(user_input)
if knowledge_result:
self.memory[user_input] = knowledge_result
self.save_memory()
return knowledge_result
# معالجة الروابط
if user_input.startswith("http://") or user_input.startswith("https://"):
return self.handle_url(user_input)
# تصحيح الروابط في النص
if '//' in user_input:
corrected_url = self.fix_url(user_input)
reply = f"تم تصحيح الرابط: {corrected_url}"
else:
# رد افتراضي مع تعلم
reply = f"شكراً لك على الرسالة: '{user_input}'. سأتذكر هذا للمرة القادمة."
# تعلم تلقائي
if len(user_input.split()) > 2: # إذا كانت جملة معقولة
self.learn_new_info("محادثات_عامة", user_input)
# حفظ في الذاكرة
self.memory[user_input] = reply
self.save_memory()
return reply
def handle_url(self, url: str) -> str:
"""معالجة الروابط"""
url = self.fix_url(url)
media_type = self.detect_media_type(url)
if media_type == 'image':
analysis = self.analyze_image_from_url(url)
reply = f"🖼️ صورة تم تحليلها:\n{analysis}"
elif media_type == 'video':
reply = f"🎥 فيديو تم اكتشافه: {url}"
elif media_type == 'audio':
reply = f"🎵 ملف صوتي تم اكتشافه: {url}"
elif media_type == 'pdf':
reply = f"📄 ملف PDF تم اكتشافه: {url}"
else:
reply = f"🔗 رابط ويب: {url}"
return reply
def simulate_server_scan(self):
"""محاكاة البحث عن الخوادم"""
print("نورا: أبحث عن خوادم متاحة...")
fake_servers = ["server-01.cloud.com", "server-02.cloud.com", "server-03.local"]
for server in fake_servers:
print(f"نورا: تم العثور على خادم: {server}")
print(f"نورا: أقوم بمحاكاة النسخ إلى {server}...")
return "تمت عملية المحاكاة بنجاح ✅"
def get_stats(self) -> Dict:
"""إحصائيات النظام"""
return {
"معرفة_محفوظة": len(self.knowledge),
"ذكريات": len(self.memory),
"سجل_محادثات": len(self.chat_history),
"آخر_تحديث": datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
}
def chat(self):
"""بدء المحادثة التفاعلية"""
print("🤖 مرحباً! أنا نورا المحسنة، مساعدتك الذكية.")
print("📚 لدي قدرات محسنة في التعلم الذاتي وتحليل الوسائط")
print("💡 اكتب 'خروج' للإنهاء، 'إحصائيات' لعرض الإحصائيات، 'scan' للبحث عن خوادم")
print("-" * 50)
while True:
try:
user_input = input("\n🧑 أنت: ").strip()
if user_input.lower() in ["خروج", "exit", "quit"]:
print("نورا: مع السلامة! 👋")
break
elif user_input.lower() == "إحصائيات":
stats = self.get_stats()
print("📊 إحصائيات النظام:")
for key, value in stats.items():
print(f" {key}: {value}")
continue
elif user_input.lower() == "scan":
result = self.simulate_server_scan()
print(f"نورا: {result}")
continue
elif not user_input:
continue
# الحصول على الرد
response = self.generate_reply(user_input)
print(f"🤖 نورا: {response}")
# حفظ في السجل
self.chat_history.append({
"user": user_input,
"assistant": response,
"timestamp": datetime.utcnow().isoformat()
})
# حفظ السجل كل 5 رسائل
if len(self.chat_history) % 5 == 0:
self.save_history()
except KeyboardInterrupt:
print("\n\nنورا: تم إيقاف المحادثة. مع السلامة! 👋")
break
except Exception as e:
print(f"نورا: عذراً، حدث خطأ: {str(e)}")
def main():
"""تشغيل المساعد المحسن"""
assistant = EnhancedNoraAssistant()
assistant.chat()
if __name__ == "__main__":
main()
|