Update app.py

app.py

@@ -6,8 +6,8 @@ from sentence_transformers import SentenceTransformer
 import json
 from dspy import Example, MIPROv2, Evaluate, evaluate
 
-# إعداد LLM
-dspy.settings.configure(lm=dspy.OpenAI(model="gpt-4"))
+# ✅ إعداد LLM مفتوح المصدر من Hugging Face
+dspy.settings.configure(lm=dspy.HFModel("NousResearch/Hermes-2-Pro-Mistral-7B", max_tokens=1024))
 
 # إعداد قاعدة البيانات
 client = chromadb.Client(Settings(chroma_db_impl="duckdb+parquet", persist_directory="./chroma_db"))
@@ -15,7 +15,6 @@ col = client.get_or_create_collection(name="arabic_docs", metadata={"hnsw:space"
 
 embedder = SentenceTransformer("sentence-transformers/LaBSE")
 
-# استيراد وتقطيع PDF
 def process_pdf(pdf_bytes):
     doc = fitz.open(stream=pdf_bytes, filetype="pdf")
     texts = []
@@ -60,7 +59,7 @@ def load_dataset(path):
         return [Example(**json.loads(l)).with_inputs("question") for l in f]
 
 def optimize(train_file, val_file):
-    global model  # 👈 حل الخطأ هنا
+    global model
     trainset = load_dataset(train_file.name)
     valset = load_dataset(val_file.name)
     tp = MIPROv2(metric=evaluate.answer_exact_match, auto="light", num_threads=4)
@@ -69,7 +68,7 @@ def optimize(train_file, val_file):
     return "✅ تم تحسين النموذج!"
 
 with gr.Blocks() as demo:
-    gr.Markdown("## 🧠 نظام RAG عربي باستخدام DSPy")
+    gr.Markdown("## 🧠 نظام RAG عربي باستخدام DSPy + نموذج مفتوح المصدر")
     with gr.Tab("📥 تحميل وتخزين"):
         pdf_input = gr.File(label="ارفع ملف PDF")
         ingest_btn = gr.Button("إضافة إلى قاعدة البيانات")
@@ -86,4 +85,3 @@ with gr.Blocks() as demo:
         result = gr.Textbox(label="نتيجة التحسين")
         opt_btn.click(optimize, inputs=[train_file, val_file], outputs=result)
     demo.launch()
-