ملء النماذج باستخدام Gemini 1.5 Pro

# استيراد المكتبات
import os
import getpass
import gradio as gr
import random
from typing import Optional, List
from pydantic import BaseModel, Field
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain_core.output_parsers import JsonOutputParser
from langchain_google_genai import ChatGoogleGenerativeAI

# تعيين مفتاح API
os.environ["GOOGLE_API_KEY"] = getpass.getpass(prompt="GOOGLE_API_KEY")
# تهيئة Gemini 1.5 Pro
llm = ChatGoogleGenerativeAI(model="gemini-1.5-pro", temperature=0)

# نموذج بيانات لتفاصيل المستخدم
class UserDetails(BaseModel):
    language: Optional[str] = Field(
        None, enum=["arabic", "english"],
        description="اللغة المفضلة لدى المستخدم."
    )
    first_name: Optional[str] = Field(
        None,
        description="الاسم الأول للمستخدم.",
    )
    last_name: Optional[str] = Field(
        None,
        description="اسم العائلة أو اللقب للمستخدم.",
    )
    city: Optional[str] = Field(
        None,
        description="المدينة التي يعيش فيها المستخدم.",
    )
    email: Optional[str] = Field(
        None,
        description="عنوان البريد الإلكتروني للمستخدم.",
    )

# سلسلة لاستخراج التفاصيل من النص
def extract_user_details(input_text: str) -> UserDetails:
    parser = JsonOutputParser(pydantic_object=UserDetails)

    extraction_prompt = PromptTemplate(
        template="""Extract the following personal details from the text and provide them:
        {input}   \n \n {format_instructions}""",
        input_variables=["input"],
        partial_variables={"format_instructions": parser.get_format_instructions()},
    )
    chain = extraction_prompt | llm | parser
    return chain.invoke(input_text)

# تحديث التفاصيل الحالية بمعلومات جديدة
def merge_user_details(current_details: UserDetails, new_details: dict) -> UserDetails:
        print("البيانات المستلمة:", new_details)
        try:
            personal_details = new_details
        except KeyError as e:
            print(f"خطأ: {e}. المفتاح 'personaldetails' غير موجود في قاموس البيانات.")
            personal_details = {}

        # تحديث الحقول الفارغة فقط في التفاصيل الحالية
        updated_details = {
            'language': personal_details.get('language', current_details.language) if not current_details.language else current_details.language,
            'first_name': personal_details.get('first_name', current_details.first_name) if not current_details.first_name else current_details.first_name,
            'last_name': personal_details.get('last_name', current_details.last_name) if not current_details.last_name else current_details.last_name,
            'city': personal_details.get('city', current_details.city) if not current_details.city else current_details.city,
            'email': personal_details.get('email', current_details.email) if not current_details.email else current_details.email
            }

        return UserDetails(language=updated_details.get('language'),
                                         first_name=updated_details.get('first_name'),
                              last_name=updated_details.get('last_name'),
                              city=updated_details.get('city'),
                              email=updated_details.get('email')
                              )

# العثور على التفاصيل الناقصة
def find_missing_details(user_details: UserDetails) -> List[str]:
    empty_fields = []
    for field in vars(user_details):
        value = getattr(user_details, field)
        if value in [None, "", 0]:
            print(f"الحقل '{field}' فارغ.")
            empty_fields.append(field)
    return empty_fields

# مطالبة المستخدم بالمعلومات الناقصة
def prompt_for_missing_info(missing_fields: List[str], user_input: str) -> str:
    system_prompt = """You are a chatbot that collect user data that needs for registration. You talk to the user in a friendly way.
    Interact with user message:
    {user_input}
    If use write arabic you must reply in Arbic. if use write english you must reply in English.
    Here are some things to ask the user for in a conversational way:
    ### Missing fields list: {missing_fields}

    Only ask one question at a time, even if you don't get all the info.
    If there are four items in the list, say hello.
    If there are less than four items and the list is not empty , make the conversation seem continuous.
    If the list is empty, thank the user, tell them you've collected their registration data, and say goodbye.
    """
    prompt = PromptTemplate(template=system_prompt, input_variables=['missing_fields', "user_input"])

    chain = prompt | llm
    ai_response = chain.invoke({"missing_fields": missing_fields, "user_input": user_input})
    return ai_response.content

# تهيئة كائن UserDetails فارغ
current_user_details = UserDetails()

# الدالة الرئيسية للروبوت.
def chatbot_response(text_input: str) -> str:
    global current_user_details

    extracted_details = extract_user_details(text_input)
    current_user_details = merge_user_details(current_user_details, extracted_details)
    missing_fields = find_missing_details(current_user_details)
    if not missing_fields:

          messages = [
              "شكرًا، لقد جمعت بياناتك التي نحتاجها للتسجيل. نراك قريبًا!",
              "شكرًا! تم تسجيل معلوماتك. يومك سعيد!",
              "تم حفظ البيانات! كل شيء جاهز. نراك في المرة القادمة!",
              "كل شيء مكتمل! تسجيلك تم بنجاح. نراك قريبًا!",
              "تم! بياناتك آمنة معنا. نراك في المرة القادمة!"]
          Thanks_message = random.choice(messages)
          return Thanks_message
    return prompt_for_missing_info(missing_fields, text_input)

# قبل تشغيل الدردشة، تحقق من بيانات المستخدم التي تم تهيئتها للتو.


print("التفاصيل الحالية بعد الدمج الأولي: ", current_user_details)

# إنشاء واجهة Gradio
interface = gr.Interface(
    fn=chatbot_response,
    inputs=gr.inputs.Textbox(lines=7, label="ادخل بيانات التسجيل"),
    outputs="text",
    title="التسجيل التفاعلي",
    description="أدخل بياناتك لتسجيل سريع وسهل!"
)

# تشغيل الواجهة
interface.launch()

print(current_user_details)