Update app.py

app.py

@@ -17,7 +17,6 @@ embedder = SentenceTransformer("sentence-transformers/LaBSE")
 
 # تقطيع النصوص من PDF
 def process_pdf(pdf_file):
-    # استخدام مسار الملف مباشرة
     doc = fitz.open(pdf_file.name)
     texts = []
     for page in doc:
@@ -35,23 +34,22 @@ def ingest(pdf_file):
         col.add(ids=[f"chunk_{i}"], embeddings=[emb.tolist()], metadatas=[{"text": chunk}])
     return f"✅ تمت إضافة {len(texts)} مقطعاً."
 
-# استرجاع السياق من Chroma
-retriever = dspy.Retrieve(lambda q: [m["text"] for m in col.query(q, n_results=1)["metadatas"]])
-
 # تعريف التوقيع باستخدام InputField و OutputField
 class RagSig(dspy.Signature):
     question: str = dspy.InputField()
     context: str = dspy.InputField()
     answer: str = dspy.OutputField()
 
-# وحدة DSPy
+# وحدة DSPy مع استرجاع السياق من Chroma داخل forward
 class RagMod(dspy.Module):
     def __init__(self):
         super().__init__()
         self.predictor = dspy.Predict(RagSig)
 
     def forward(self, question):
-        context = retriever(question)[0]
+        results = col.query(question, n_results=1)
+        context_list = [m["text"] for m in results["metadatas"]]
+        context = context_list[0] if context_list else ""
         return self.predictor(question=question, context=context)
 
 model = RagMod()