Upload 3 files

README.md

@@ -1,43 +1,48 @@
-# وكيل الرد التلقائي بالذكاء الاصطناعي
-
-هذا المشروع عبارة عن وكيل ذكاء اصطناعي يقوم بالرد تلقائياً على الرسائل باستخدام نماذج OpenAI.
+---
+title: Arabic AI Auto Responder
+emoji: 💬
+colorFrom: blue
+colorTo: purple
+sdk: gradio
+sdk_version: "4.12.0"
+app_file: app.py
+pinned: false
+---
 
-## المتطلبات الأساسية
+# وكيل الرد التلقائي بالذكاء الاصطناعي
 
-1. Python 3.7 أو أحدث
-2. مفتاح API من OpenAI
+هذا المشروع عبارة عن وكيل ذكاء اصطناعي مفتوح المصدر يقوم بالرد تلقائياً على الرسائل باستخدام نموذج Blenderbot.
 
-## التثبيت
+## المميزات
+- نموذج مفتوح المصدر (facebook/blenderbot-400M-distill)
+- واجهة محادثة تفاعلية باستخدام Gradio
+- حفظ سجل المحادثات
+- سهولة النشر على Hugging Face Spaces
+- أمثلة جاهزة للاستخدام
 
-1. قم بتثبيت المتطلبات باستخدام الأمر التالي:
-```bash
-pip install -r requirements.txt
+## المتطلبات
 ```
-
-2. قم بتعديل ملف `auto_responder.py` وأضف مفتاح API الخاص بك:
-```python
-API_KEY = "your-api-key-here"  # ضع مفتاح API الخاص بك هنا
+transformers==4.36.2
+torch==2.1.2
+sentencepiece==0.1.99
+gradio==4.12.0
 ```
 
-## كيفية الاستخدام
-
-1. قم بتشغيل البرنامج:
-```python
-python auto_responder.py
+## التشغيل المحلي
+1. تثبيت المتطلبات:
+```bash
+pip install -r requirements.txt
 ```
 
-2. يمكنك استخدام الكلاس `AutoResponder` في مشروعك الخاص:
-```python
-from auto_responder import AutoResponder
-
-responder = AutoResponder("your-api-key-here")
-response = responder.generate_response("مرحبا!", "user123")
-print(response)
+2. تشغيل التطبيق:
+```bash
+python app.py
 ```
 
-## الميزات
+## الاستخدام
+1. افتح المتصفح على العنوان المحلي (عادة http://localhost:7860)
+2. اكتب رسالتك في مربع المحادثة
+3. اضغط على Enter أو زر الإرسال
+4. يمكنك مسح المحادثة باستخدام زر Clear
 
-- رد تلقائي على الرسائل باستخدام نماذج OpenAI
-- حفظ سجل المحادثات لكل مستخدم
-- إمكانية مسح سجل المحادثات
-- دعم اللغة العربية
+Check out the configuration reference at https://huggingface.co/docs/hub/spaces-config-reference

app.py

@@ -1,24 +1,33 @@
-from fastapi import FastAPI
-from pydantic import BaseModel
+import gradio as gr
 from auto_responder import AutoResponder
-import uvicorn
 
-app = FastAPI(title="AI Auto Responder")
 responder = AutoResponder()
 
-class Message(BaseModel):
-    text: str
-    sender_id: str
+def chat(message, history):
+    """Handle chat interaction"""
+    # Extract sender_id from history or use default
+    sender_id = "user123"
+    
+    # Generate response
+    bot_message = responder.generate_response(message, sender_id)
+    
+    return bot_message
 
-@app.post("/generate")
-async def generate_response(message: Message):
-    response = responder.generate_response(message.text, message.sender_id)
-    return {"response": response}
+def clear_chat_history():
+    """Clear chat history"""
+    responder.clear_history("user123")
+    return None
 
-@app.post("/clear_history")
-async def clear_history(message: Message):
-    responder.clear_history(message.sender_id)
-    return {"status": "history cleared"}
+# Create Gradio interface
+demo = gr.ChatInterface(
+    fn=chat,
+    title="وكيل الرد التلقائي بالذكاء الاصطناعي",
+    description="محادثة مع وكيل ذكاء اصطناعي باستخدام نموذج Blenderbot المفتوح المصدر",
+    examples=["مرحبا!", "كيف حالك؟", "ما هو الطقس اليوم؟"],
+    theme="soft",
+    clear_btn=True,
+)
 
+# Launch the app
 if __name__ == "__main__":
-    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=7860)
+    demo.launch()

requirements.txt

@@ -1,6 +1,4 @@
 transformers==4.36.2
 torch==2.1.2
 sentencepiece==0.1.99
-fastapi==0.109.0
-uvicorn==0.27.0
-pydantic==2.5.3
+gradio==4.12.0