import streamlit as st
from huggingface_hub import hf_hub_download
from llama_cpp import Llama
import os
import time

# تحميل النموذج من Hugging Face
model_path = hf_hub_download(
    repo_id="methodya/arabic-summarizer-philosophy-v3",
    filename="sambalingo-arabic-chat.Q5_K_M.gguf"
)

# إعداد النموذج
llm = Llama(
    model_path=model_path,
    n_ctx=2048,
    n_threads=4
)

# دالة لتقسيم النصوص إلى فقرات
def split_text(text: str, max_length: int = 500):
    # تقسيم النص إلى فقرات باستخدام النقاط أو الفواصل
    paragraphs = text.split("\n")
    chunks = []
    current_chunk = ""
    
    for paragraph in paragraphs:
        if len(current_chunk) + len(paragraph) < max_length:
            current_chunk += paragraph + "\n"
        else:
            chunks.append(current_chunk)
            current_chunk = paragraph + "\n"
    
    if current_chunk:
        chunks.append(current_chunk)  # إضافة الفقرة المتبقية
    return chunks

# دالة تلخيص النصوص
def summarize(text: str) -> str:
    if not text:
        return "يرجى إدخال نص للتلخيص"
    
    # تقسيم النص الطويل إلى أجزاء أصغر
    text_chunks = split_text(text, max_length=500)
    
    summarized_text = ""
    
    for chunk in text_chunks:
        prompt = f"""أنت مساعد عربي متخصص في تلخيص النصوص الفلسفية. قم بتلخيص النص التالي:
        {chunk}
        """
        
        try:
            output = llm(
                prompt,
                max_tokens=500,  # تقليل عدد الرموز في كل جزء
                temperature=0.7,
                stop=["User:", "\n\n"]
            )
            summarized_text += output['choices'][0]['text'] + "\n"  # دمج التلخيصات
        except Exception as e:
            return f"حدث خطأ: {str(e)}"
    
    return summarized_text

# واجهة المستخدم باستخدام Streamlit
st.title("ملخص النصوص الفلسفية")
st.markdown("أداة لتلخيص النصوص الفلسفية باللغة العربية")

# إنشاء واجهة الإدخال والإخراج
text_input = st.text_area("النص الفلسفي", height=200)

if st.button("تلخيص"):
    with st.spinner('Processing...'):
        # محاكاة لعملية المعالجة التي تستغرق وقتًا طويلاً
        time.sleep(3)  # استبدال هذا بـ عملية النموذج
        summary = summarize(text_input)
    st.success('تم التلخيص بنجاح!')
    st.text_area("الملخص", value=summary, height=150, disabled=True)