Update app.py

app.py

@@ -1,26 +1,21 @@
-"""
-Falcon 7B Damascus Real Estate Chatbot - Hugging Face Test (FIXED)
-=================================================================
-"""
-
 import gradio as gr
 import torch
 from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, pipeline
-import json
-from typing import List, Dict, Any
 
+# ------------------------------
 # Configuration
+# ------------------------------
 MODEL_NAME = "tiiuae/falcon-7b-instruct"
 MAX_LENGTH = 500
 TEMPERATURE = 0.7
 
 print("🚀 Loading Falcon 7B for Damascus Real Estate...")
 
+# ------------------------------
 # Load model and tokenizer
+# ------------------------------
 try:
     tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME)
-    
-    # FIXED: Removed trust_remote_code=True per HF warning
     model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
         MODEL_NAME,
         torch_dtype=torch.float16,
@@ -43,253 +38,51 @@ except Exception as e:
     generator = None
     model_loaded = False
 
-# Damascus property listings
-DAMASCUS_LISTINGS = [
-    "1. مفروشة بالكامل، غرفتين وصالون، المالكي، طابق ثالث، شرفة واسعة، غسالة صحون، مليون وثمانمائة ألف ليرة بالشهر.",
-    "2. ستوديو مفروش، باب شرقي، طابق أول، شرفة صغيرة، مكيف، ثمانمائة ألف ليرة بالشهر.",
-    "3. شقة فارغة، ثلاث غرف، المزة، طابق ثاني، شرفة كبيرة، موقف سيارة، مليونين وخمسمائة ألف ليرة بالشهر.",
-    "4. مفروشة، غرفة وصالون، الشعلان، طابق رابع، مكيفات، غسالة ملابس، مليون ومائتا ألف ليرة بالشهر.",
-    "5. دوبلكس فاخر، أربع غرف، أبو رمانة، طابقين، تراس كبير، مصعد، خمسة ملايين ليرة بالشهر.",
-    "6. ستوديو فارغ، القصاع، طابق أرضي، بدون شرفة، خمسمائة ألف ليرة بالشهر.",
-    "7. مفروشة جزئياً، غرفتين، الجرمانا، طابق ثالث، شرفة متوسطة، غسالة صحون، مليون وأربعمائة ألف ليرة بالشهر.",
-    "8. شقة فارغة، غرفة وصالون، باب توما، طابق ثاني، شرفة صغيرة، تسعمائة ألف ليرة بالشهر.",
-    "9. مفروشة بالكامل، ثلاث غرف، المالكي، طابق أول، شرفتين، مكيفات، موقف سيارة، ثلاثة ملايين ليرة بالشهر.",
-    "10. ستوديو مفروش، الشعلان، طابق خامس، شرفة واسعة، مكيف، فرن كهربائي، مليون ليرة بالشهر."
+# ------------------------------
+# Test Questions (Pre-Filled)
+# ------------------------------
+test_questions = [
+    "بدي شقة بالمالكي فيها شرفة وغسالة صحون.",
+    "هل في شقة دوبلكس بالمزة الفيلات فيها موقفين سيارة؟",
+    "بدي بيت عربي قديم بباب توما مع حديقة داخلية.",
+    "أرخص شقة بالشعلان شو سعرها؟",
+    "هل يوجد شقق بإطلالة جبلية في أبو رمانة؟",
+    "بدي شقة مفروشة بالكامل بالمزة ٨٦، الطابق الأول.",
+    "عندك منزل مستقل بالمهاجرين مع موقد حطب؟"
 ]
 
-def create_falcon_prompt(user_query: str, listings: List[str]) -> str:
-    """Create a prompt for Falcon 7B to respond in Syrian Arabic"""
-    listings_text = "\n".join(listings)
-    
-    prompt = f"""You are a real estate agent in Damascus, Syria. You help people find apartments.
-
-Available Properties:
-{listings_text}
-
-User Query: "{user_query}"
-
-Instructions:
-1. Respond ONLY in Syrian Arabic (Damascus dialect)
-2. Only mention properties from the Available Properties list above
-3. If no suitable properties exist, say "عذراً، ما في عندي شقة بهاي المواصفات حالياً"
-4. Be natural and conversational
-5. Recommend the best matching properties
-
-Response:"""
-    
-    return prompt
-
-def extract_entities_basic(query: str) -> Dict[str, Any]:
-    """Extract basic entities from Syrian Arabic query"""
-    entities = {
-        'location': None,
-        'furnished': None,
-        'rooms': None,
-        'features': [],
-        'price_pref': None
-    }
-    
-    query_lower = query.lower()
-    
-    # Location extraction
-    locations = ['المالكي', 'باب شرقي', 'المزة', 'الشعلان', 'أبو رمانة', 'القصاع', 'الجرمانا', 'باب توما']
-    for loc in locations:
-        if loc in query_lower:
-            entities['location'] = loc
-            break
-    
-    # Furnished status
-    if 'مفروش' in query_lower:
-        entities['furnished'] = 'furnished'
-    elif 'فارغ' in query_lower:
-        entities['furnished'] = 'unfurnished'
-    
-    # Room count
-    if 'ستوديو' in query_lower:
-        entities['rooms'] = 'studio'
-    elif 'غرفتين' in query_lower:
-        entities['rooms'] = '2_rooms'
-    elif 'ثلاث غرف' in query_lower:
-        entities['rooms'] = '3_rooms'
-    
-    # Features
-    if 'شرفة' in query_lower:
-        entities['features'].append('balcony')
-    if 'موقف' in query_lower:
-        entities['features'].append('parking')
-    if 'مكيف' in query_lower:
-        entities['features'].append('ac')
-    
-    # Price preference
-    if 'رخيص' in query_lower:
-        entities['price_pref'] = 'cheap'
-    elif 'فاخر' in query_lower:
-        entities['price_pref'] = 'luxury'
-    
-    return entities
-
-def filter_listings_by_entities(listings: List[str], entities: Dict[str, Any]) -> List[str]:
-    """Filter listings based on extracted entities"""
-    filtered = []
-    
-    for listing in listings:
-        listing_lower = listing.lower()
-        matches = True
-        
-        # Location filter
-        if entities.get('location'):
-            if entities['location'] not in listing_lower:
-                matches = False
-        
-        # Furnished filter
-        if entities.get('furnished'):
-            if entities['furnished'] == 'furnished' and 'مفروش' not in listing_lower:
-                matches = False
-            elif entities['furnished'] == 'unfurnished' and 'فارغ' not in listing_lower:
-                matches = False
-        
-        # Room filter
-        if entities.get('rooms'):
-            if entities['rooms'] == 'studio' and 'ستوديو' not in listing_lower:
-                matches = False
-            elif entities['rooms'] == '2_rooms' and 'غرفتين' not in listing_lower:
-                matches = False
-            elif entities['rooms'] == '3_rooms' and 'ثلاث غرف' not in listing_lower:
-                matches = False
-        
-        # Feature filters
-        for feature in entities.get('features', []):
-            if feature == 'balcony' and 'شرفة' not in listing_lower:
-                matches = False
-            elif feature == 'parking' and 'موقف' not in listing_lower:
-                matches = False
-            elif feature == 'ac' and 'مكيف' not in listing_lower:
-                matches = False
-        
-        if matches:
-            filtered.append(listing)
-    
-    return filtered[:5]
-
-def generate_response(user_query: str) -> tuple:
-    """Generate response using Falcon 7B"""
-    
+# ------------------------------
+# Falcon Chat Function
+# ------------------------------
+def chat_falcon(user_input):
     if not model_loaded:
-        return "❌ Model not loaded. Please check the setup.", "{}", "[]"
-    
-    try:
-        # Extract entities
-        entities = extract_entities_basic(user_query)
-        
-        # Filter listings
-        relevant_listings = filter_listings_by_entities(DAMASCUS_LISTINGS, entities)
-        
-        # Create prompt
-        prompt = create_falcon_prompt(user_query, relevant_listings if relevant_listings else DAMASCUS_LISTINGS[:3])
-        
-        # Generate with Falcon
-        response = generator(
-            prompt,
-            max_length=len(prompt) + MAX_LENGTH,
-            temperature=TEMPERATURE,
-            do_sample=True,
-            pad_token_id=tokenizer.eos_token_id,
-            num_return_sequences=1
-        )
-        
-        # Extract generated text
-        full_response = response[0]['generated_text']
-        generated_part = full_response[len(prompt):].strip()
-        
-        # Clean up response
-        if generated_part:
-            lines = generated_part.split('\n')
-            arabic_lines = []
-            for line in lines:
-                if line.strip() and any('\u0600' <= c <= '\u06FF' for c in line):
-                    arabic_lines.append(line.strip())
-                elif line.strip() and not any(c.isalpha() for c in line):
-                    arabic_lines.append(line.strip())
-            
-            final_response = '\n'.join(arabic_lines[:5])
-            
-            if not final_response:
-                final_response = "عذراً، صار في مشكلة بالنظام. جرب مرة تانية."
-        else:
-            final_response = "عذراً، ما قدرت أفهم طلبك. ممكن تعيد صياغته؟"
-        
-        return final_response, json.dumps(entities, ensure_ascii=False), json.dumps(relevant_listings, ensure_ascii=False)
-        
-    except Exception as e:
-        return f"❌ Error: {str(e)}", "{}", "[]"
-
-def chatbot_interface(message: str) -> tuple:
-    """Gradio interface function"""
-    response, entities, listings = generate_response(message)
-    return response, entities, listings
+        return "❌ النموذج غير محمل. تحقق من الإعدادات."
+    prompt = f"السؤال: {user_input}\nالجواب:"
+    output = generator(
+        prompt,
+        max_new_tokens=MAX_LENGTH,
+        do_sample=True,
+        temperature=TEMPERATURE
+    )[0]["generated_text"]
+    return output
+
+# ------------------------------
+# Build Gradio Interface
+# ------------------------------
+with gr.Blocks() as demo:
+    gr.Markdown("## 🏠 Falcon 7B - Damascus Real Estate Test")
+    gr.Markdown("اختبر قدرة النموذج على فهم الأسئلة بالعربية (لهجة سورية أو فصحى)")
 
-# Create Gradio app
-with gr.Blocks(title="Damascus Real Estate - Falcon 7B") as demo:
-    gr.Markdown("# 🏠 Damascus Real Estate Chatbot")
-    gr.Markdown("### Powered by Falcon 7B Instruct - Syrian Arabic Dialect")
-    gr.Markdown("Ask about apartments in Damascus in Arabic!")
-    
     with gr.Row():
         with gr.Column(scale=2):
-            user_input = gr.Textbox(
-                label="سؤالك بالعربي (Your Question in Arabic)",
-                placeholder="مثال: بدي شقة مفروشة بالمالكي مع شرفة",
-                lines=2
-            )
-            submit_btn = gr.Button("🔍 ابحث (Search)", variant="primary")
-            
-        with gr.Column(scale=3):
-            # FIXED: Changed gr.Textbook to gr.Textbox
-            chatbot_response = gr.Textbox(
-                label="🤖 رد الوكيل العقاري (Real Estate Agent Response)",
-                lines=6
-            )
-    
-    with gr.Row():
-        with gr.Column():
-            extracted_entities = gr.Textbox(
-                label="📋 المتطلبات المستخرجة (Extracted Requirements)",
-                lines=3
-            )
-        with gr.Column():
-            matched_listings = gr.Textbox(
-                label="🏠 الشقق المطابقة (Matched Properties)",
-                lines=3
-            )
-    
-    # Example queries
-    gr.Markdown("### أمثلة (Examples):")
-    examples = [
-        "بدي شقة مفروشة بالمالكي مع شرفة واسعة",
-        "في شي ستوديو باب شرقي مفروش؟",
-        "بدي شقة ثلاث غرف فارغة بالمزة",
-        "شو عندك بالشعلان مفروش؟",
-        "بدي شقة رخيصة مع مكيف"
-    ]
+            user_input = gr.Textbox(label="اكتب سؤالك هنا", lines=3, placeholder="مثال: بدي شقة بالمزة فيها بلكون")
+            submit_btn = gr.Button("🔎 أرسل")
+        with gr.Column(scale=1):
+            suggestions = gr.Dropdown(choices=test_questions, label="🧾 أسئلة جاهزة", value=test_questions[0])
     
-    for example in examples:
-        gr.Button(example).click(
-            lambda x=example: x, 
-            outputs=user_input
-        )
+    output_box = gr.Textbox(label="إجابة النموذج", lines=8)
     
-    # Event handlers
-    submit_btn.click(
-        chatbot_interface,
-        inputs=user_input,
-        outputs=[chatbot_response, extracted_entities, matched_listings]
-    )
-    
-    user_input.submit(
-        chatbot_interface,
-        inputs=user_input,
-        outputs=[chatbot_response, extracted_entities, matched_listings]
-    )
+    submit_btn.click(fn=chat_falcon, inputs=user_input, outputs=output_box)
+    suggestions.change(fn=chat_falcon, inputs=suggestions, outputs=output_box)
 
-if __name__ == "__main__":
-    demo.launch()
+demo.launch(share=True)