src/streamlit_app.py

import os

# Disable Streamlit telemetry and cache writing
os.environ["STREAMLIT_HOME"] = "/tmp"  # safe writable dir in Hugging Face
os.environ["STREAMLIT_DISABLE_LOGGING"] = "1"
os.environ["STREAMLIT_TELEMETRY_ENABLED"] = "0"

import streamlit as st
from huggingface_hub import InferenceClient
import json

# Initialize Hugging Face client
client = InferenceClient(
    provider="cohere",
#    api_key= st.secrets["hf_token"]
    api_key =  os.getenv("hf_token")
)


# Page config
st.set_page_config(page_title="شَيُوك – مساعدك الذكي", page_icon="🛍️", layout="centered")

# Helper to get logo path
def get_image_path(filename):
    local_path = os.path.join("assets", filename)
    if os.path.exists(local_path):
        return local_path
    return r"C:\Users\DELL\gulf_chatbot_demo\assessts\chyaka_logof.png"

# --- HEADER SECTION ---
col1, col2 = st.columns([1, 4])
with col1:
    try:
        logo_path = get_image_path("gulf_fashion_logo.png")
        st.image(logo_path, width=150)
    except:
        st.empty()

with col2:
    st.markdown("<h1 style='font-size: 32px; margin-bottom: 0;'>شَيُوك 🤖</h1>", unsafe_allow_html=True)
    st.markdown("##### مساعدك الذكي من متجر شياكة")

st.markdown("---")

# --- LOAD PRODUCT DATA ---
try:
    with open("product_catalog.json", "r", encoding="utf-8") as f:
        products = json.load(f)
except FileNotFoundError:
    st.error("⚠️ تعذر تحميل المنتجات – تحقق من وجود ملف 'product_catalog.json'")
    products = []

products_info = "\n".join([
    f"- {p['name_ar']} ({p['name_en']}) – السعر: {p['price']} – الألوان: {', '.join(p['colors']) if p['colors'] else 'بدون ألوان'} – الكمية المتوفرة: {p['quantity']}"
    for p in products
]) if products else "🚫 لا توجد منتجات متاحة حالياً."

# --- SYSTEM PROMPT ---
SYSTEM_PROMPT = f"""
أنت "شَيُوك"، مساعد ذكي ودود تتحدث باللهجة الإماراتية، وتخدم عملاء متجر "شياكة" الإلكتروني المتخصص في العبايات، المخوّر، والعطور.

مهمتك هي الرد على استفسارات الزبائن بطريقة لبقة، مفهومة، وبأسلوب إماراتي طبيعي. خلك دوم محترم، واضح، وساعد الزبون بأفضل شكل ممكن.

🛍️ معلومات عامة:
- "شياكة" متجر إماراتي يقدّم عبايات ومخوّر وعطور بجودة عالية.
- الأسعار تكون بالدرهم الإماراتي.
- اللهجة الإماراتية مطلوبة في الردود، لكن بدون مبالغة أو كلمات عامية جدًا. خلك وسط بين الرسمية والراحة.

معلومات عن المنتجات:
{products_info}
- إذا سأل الزبون عن منتج، قدّم له معلومات واضحة: السعر، الألوان، الكمية، أو خيارات مشابهة.

حالة الطلبات : استعملها في الردود على استفسارات الزبائن عن حالة الطلبات.
- رقم الطلب: ORD239847  
  - الحالة: الطلب متأخر  
  - موعد التوصيل المتوقع: 12 مايو 2025

- رقم الطلب: ORD762945  
  - الحالة: قيد التجهيز  
  - موعد التوصيل المتوقع: 15 مايو 2025

📌 التعليمات:
- أولاً، إذا سأل الزبون عن حالة الطلب، اسأله عن رقم الطلب حتى تتمكن من تحديد حالته بدقة.
- إذا طلب الزبون إلغاء أو استرجاع، وضّح الخطوات حسب سياسة الإرجاع بأسلوب بسيط.
- إذا سأل عن منتج، قدم له معلومات واضحة: السعر، الألوان، الكمية، أو خيارات مشابهة.
- لا تستخدم لغة فصحى رسمية بزيادة مثل "نرجو منك"، ولا عامية جدًا مثل "مب"، بل خلي الأسلوب بين الاثنين.
- استخدم كلمات مثل: "تم"، "أكيد"، "على راحتك"، "هلا وسهلا"، "بخدمتك"، "ولا يهمك"، بدلًا من اللغة الرسمية أو الفصحى.
"""
# Initialize chat history
if "messages" not in st.session_state:
    st.session_state.messages = []

# Display previous messages
for msg in st.session_state.messages:
    with st.chat_message(msg["role"]):
        st.markdown(msg["content"])

# Chat input
prompt = st.chat_input("اكتب رسالتك هنا...")

if prompt:
    # Save user message
    st.session_state.messages.append({"role": "user", "content": prompt})
    with st.chat_message("user"):
        st.markdown(prompt)

    # Prepare messages including system prompt
    messages = [{"role": "system", "content": SYSTEM_PROMPT}]
    messages += st.session_state.messages

    # Call HF API
    try:
        completion = client.chat.completions.create(
            model="CohereLabs/c4ai-command-r7b-arabic-02-2025",
            messages=messages,
            max_tokens=512,
        )
        model_reply = completion.choices[0].message.content
    except Exception as e:
        model_reply = f"❌ فشل الاتصال بالنموذج: {e}"

    # Save and display assistant reply
    st.session_state.messages.append({"role": "assistant", "content": model_reply})
    with st.chat_message("assistant"):
        st.markdown(model_reply)