Update app.py

app.py

@@ -5,17 +5,17 @@ from sentence_transformers import SentenceTransformer
 import json
 from dspy import Example, MIPROv2, Evaluate, evaluate
 
-# إعداد نموذج مفتوح المصدر من Hugging Face
+# إعداد نموذج مفتوح المصدر
 dspy.settings.configure(lm=dspy.LM("mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2"))
 
-# إعداد Chroma بالطريقة الجديدة
+# إعداد Chroma بطريقة حديثة
 client = chromadb.PersistentClient(path="./chroma_db")
 col = client.get_or_create_collection(name="arabic_docs")
 
-# نموذج embeddings يدعم اللغة العربية
+# نموذج توليد embeddings يدعم العربية
 embedder = SentenceTransformer("sentence-transformers/LaBSE")
 
-# استخراج النصوص من PDF
+# تقطيع النصوص من PDF
 def process_pdf(pdf_bytes):
     doc = fitz.open(stream=pdf_bytes, filetype="pdf")
     texts = []
@@ -26,7 +26,7 @@ def process_pdf(pdf_bytes):
                 texts.append(chunk.strip())
     return texts
 
-# إدخال البيانات في قاعدة Chroma
+# إدخال النصوص في قاعدة Chroma
 def ingest(pdf_bytes):
     texts = process_pdf(pdf_bytes)
     embeddings = embedder.encode(texts, show_progress_bar=True)
@@ -34,16 +34,16 @@ def ingest(pdf_bytes):
         col.add(ids=[f"chunk_{i}"], embeddings=[emb.tolist()], metadatas=[{"text": chunk}])
     return f"✅ تمت إضافة {len(texts)} مقطعاً."
 
-# مكون الاسترجاع من Chroma (بلا k)
+# استرجاع السياق من Chroma
 retriever = dspy.Retrieve(lambda q: [m["text"] for m in col.query(q, n_results=1)["metadatas"]])
 
-# توقيع DSPy
+# ✅ تعريف التوقيع باستخدام InputField و OutputField
 class RagSig(dspy.Signature):
-    question: str
-    context: str
-    answer: str
+    question: dspy.InputField()
+    context: dspy.InputField()
+    answer: dspy.OutputField()
 
-# وحدة RAG
+# وحدة DSPy
 class RagMod(dspy.Module):
     def __init__(self):
         super().__init__()
@@ -55,12 +55,12 @@ class RagMod(dspy.Module):
 
 model = RagMod()
 
-# توليد الإجابة
+# توليد إجابة
 def answer(question):
     out = model(question)
     return out.answer
 
-# تحميل بيانات التدريب/التقييم
+# تحميل بيانات تدريب/تقييم
 def load_dataset(path):
     with open(path, "r", encoding="utf-8") as f:
         return [Example(**json.loads(l)).with_inputs("question") for l in f]