app.py

import gradio as gr
import time
from rag_pipeline import RAGPipeline
from utils import process_documents

rag = RAGPipeline()

log_messages = []

def log(message):
    log_messages.append(message)
    return "\n".join(log_messages)

def process_files(files):
    global log_messages
    log_messages = []
    log("🚀 [RAG] جاري تحميل الملفات...")
    start_time = time.time()
    all_chunks = process_documents(files, log)
    log(f"📚 [RAG] تم استخراج {len(all_chunks)} مقاطع نصية.")
    rag.build_index(all_chunks, log)
    end_time = time.time()
    log(f"✅ [RAG] تم بناء الفهرس في {end_time - start_time:.2f} ثانية.")
    return "\n".join(log_messages)

def answer_question(question):
    if not question.strip():
        return "❗ الرجاء إدخال سؤال."
    log(f"❓ [RAG] السؤال: {question}")
    start_time = time.time()
    answer, passages = rag.answer_question(question, log)
    end_time = time.time()
    log(f"🕒 تم توليد الإجابة في {end_time - start_time:.2f} ثانية.")
    log(f"✅ الإجابة: {answer}")
    sources = "\n\n".join([f"📄 من الفقرة:\n---\n{p}" for p in passages])
    return answer, sources, "\n".join(log_messages)

with gr.Blocks() as demo:
    gr.Markdown("# 🤖 مساعد بحث بالذكاء الاصطناعي للكتب العربية")

    with gr.Row():
        file_input = gr.File(file_types=[".pdf", ".docx", ".txt"], file_count="multiple", label="📂 رفع الكتب")
        upload_btn = gr.Button("🔄 بناء الفهرس")
    
    log_output = gr.Textbox(label="🧭 سجل التشغيل", lines=15)

    upload_btn.click(fn=process_files, inputs=[file_input], outputs=[log_output])

    with gr.Row():
        question_input = gr.Textbox(label="📝 اطرح سؤالك هنا")
        ask_btn = gr.Button("📤 إرسال السؤال")

    answer_output = gr.Textbox(label="📢 الإجابة", lines=5)
    sources_output = gr.Textbox(label="📌 مصدر الإجابة", lines=10)
    log_box = gr.Textbox(label="🔍 سجل التشغيل الكامل", lines=10)

    ask_btn.click(fn=answer_question, inputs=[question_input], outputs=[answer_output, sources_output, log_box])

demo.launch()