army / app.py
M17idd's picture
Update app.py
29b5514 verified
raw
history blame
11.3 kB
import time
import streamlit as st
from langchain.document_loaders import PyPDFLoader
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain.embeddings.base import Embeddings
from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain.indexes import VectorstoreIndexCreator
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from typing import List
from together import Together
import pandas as pd
import streamlit as st
from langchain.docstore.document import Document
import docx
import os
from hazm import *
st.markdown("""
<style>
@import url('https://fonts.googleapis.com/css2?family=Vazirmatn:wght@400;700&display=swap');
html, body, [class*="css"] {
font-family: 'Vazirmatn', Tahoma, sans-serif;
direction: rtl;
text-align: right;
}
.stApp {
background: linear-gradient(to left, #4b5e40, #2e3b2e);
color: #ffffff;
}
/* استایل سایدبار */
[data-testid="stSidebar"] {
width: 260px !important;
background-color: #1a2b1e;
border: none !important; /* حذف حاشیه زرد */
padding-top: 20px;
}
.menu-item {
display: flex;
align-items: center;
gap: 12px;
padding: 12px 20px;
font-size: 16px;
color: #d4d4d4;
cursor: pointer;
transition: background-color 0.3s ease;
}
.menu-item:hover {
background-color: #2e3b2e;
color: #b8860b;
}
.menu-item img {
width: 24px;
height: 24px;
}
/* استایل دکمه‌ها */
.stButton>button {
background-color: #b8860b !important;
color: #1a2b1e !important;
font-family: 'Vazirmatn', Tahoma;
font-weight: 700;
border-radius: 10px;
padding: 12px 24px;
border: none;
transition: all 0.3s ease;
font-size: 16px;
width: 100%;
margin: 10px 0;
}
.stButton>button:hover {
background-color: #8b6508 !important;
transform: translateY(-2px);
box-shadow: 0 4px 8px rgba(0,0,0,0.3);
}
/* استایل هدر */
.header-text {
text-align: center;
margin: 20px 0;
background-color: rgba(26, 43, 30, 0.9);
padding: 25px;
border-radius: 15px;
box-shadow: 0 6px 12px rgba(0,0,0,0.4);
}
.header-text h1 {
font-size: 42px;
color: #b8860b;
margin: 0;
font-weight: 700;
}
.subtitle {
font-size: 18px;
color: #d4d4d4;
margin-top: 10px;
}
/* استایل پیام چت */
.chat-message {
background-color: rgba(26, 43, 30, 0.95);
border: 2px solid #b8860b;
border-radius: 15px;
padding: 20px;
margin: 15px 0;
box-shadow: 0 6px 12px rgba(0,0,0,0.3);
animation: fadeIn 0.6s ease;
font-size: 18px;
color: #d4d4d4;
display: flex;
align-items: center;
gap: 15px;
}
@keyframes fadeIn {
from { opacity: 0; transform: translateY(10px); }
to { opacity: 1; transform: translateY(0); }
}
/* استایل ورودی‌ها */
.stTextInput>div>input, .stTextArea textarea {
background-color: rgba(26, 43, 30, 0.95) !important;
border-radius: 10px !important;
border: 1px solid #b8860b !important;
padding: 12px !important;
font-family: 'Vazirmatn', Tahoma;
font-size: 16px;
color: #d4d4d4 !important;
}
img.small-logo {
width: 120px;
margin: 0 auto 20px;
display: block;
}
hr {
border: 1px solid #b8860b;
margin: 15px 0;
}
/* رفع مشکل نوار زرد */
[data-testid="stSidebar"] > div {
border: none !important;
}
</style>
""", unsafe_allow_html=True)
# ----------------- احراز هویت ساده -----------------
if "authenticated" not in st.session_state:
st.session_state.authenticated = False
if not st.session_state.authenticated:
st.markdown("<h3 style='text-align: center; color: #b8860b;'>ورود به رزم‌یار ارتش</h3>", unsafe_allow_html=True)
username = st.text_input("نام کاربری:", placeholder="شناسه نظامی خود را وارد کنید")
password = st.text_input("رمز عبور:", type="password", placeholder="رمز عبور نظامی")
if st.button("ورود"):
if username == "admin" and password == "123":
st.session_state.authenticated = True
st.rerun()
else:
st.error("نام کاربری یا رمز عبور اشتباه است.")
st.stop()
# ----------------- سایدبار -----------------
with st.sidebar:
st.image("log.png", use_container_width=True) # اصلاح use_column_width
menu_items = [
("گزارش عملیاتی", "https://cdn-icons-png.flaticon.com/512/3596/3596165.png"),
("تاریخچه ماموریت‌ها", "https://cdn-icons-png.flaticon.com/512/709/709496.png"),
("تحلیل داده‌های نظامی", "https://cdn-icons-png.flaticon.com/512/1828/1828932.png"),
("مدیریت منابع", "https://cdn-icons-png.flaticon.com/512/681/681494.png"),
("دستیار فرماندهی", "https://cdn-icons-png.flaticon.com/512/3601/3601646.png"),
("تنظیمات امنیتی", "https://cdn-icons-png.flaticon.com/512/2099/2099058.png"),
("پشتیبانی فنی", "https://cdn-icons-png.flaticon.com/512/597/597177.png"),
]
for idx, (text, icon) in enumerate(menu_items):
st.markdown(f"""
<div class="menu-item">
<img src="{icon}" />
{text}
</div>
""", unsafe_allow_html=True)
if idx in [1, 3, 5]:
st.markdown("<hr/>", unsafe_allow_html=True)
# ----------------- محتوای اصلی -----------------
st.markdown("""
<div class="header-text">
<h1>رزم‌یار ارتش</h1>
<div class="subtitle">دستیار هوشمندارتش</div>
</div>
""", unsafe_allow_html=True)
# پیام خوش‌آمدگویی
st.markdown(f"""
<div class="chat-message">
<span style="font-size: 24px;">🪖</span>
<span>به رزم‌ یار ارتش خوش آمدید. </span>
</div>
""", unsafe_allow_html=True)
# ----------------- لود csv و ساخت ایندکس -----------------
normalizer = Normalizer()
# توکنایزر هضم
tokenizer = word_tokenize
# بارگذاری مدل WordEmbedding
word_embedding = WordEmbedding(model_type='fasttext')
WordEmbedding = wordEmbedding.load_model('word2vec.bin') # مدل از اینترنت دانلود می‌شود
class CustomEmbeddings(Embeddings):
def __init__(self, word_embedding: WordEmbedding):
self.word_embedding = word_embedding
def embed_documents(self, texts: List[str]) -> List[List[float]]:
embeddings = []
for text in texts:
# ایجاد امبدینگ برای هر کلمه در متن
embeddings.append([self.word_embedding.embed(word) for word in tokenizer(text)])
return embeddings
def embed_query(self, text: str) -> List[float]:
return self.embed_documents([text])[0]
@st.cache_resource
def get_docx_index(folder_path):
with st.spinner('📄 در حال پردازش فایل‌های Word...'):
texts = []
# خواندن تمام فایل‌های .docx در پوشه
for filename in os.listdir(folder_path):
if filename.endswith(".docx"):
full_path = os.path.join(folder_path, filename)
doc = docx.Document(full_path)
# استخراج متن تمام پاراگراف‌ها
file_text = "\n".join([para.text for para in doc.paragraphs])
if file_text.strip():
texts.append(file_text)
# نرمال‌سازی و توکنایز کردن متن‌ها
normalized_texts = [normalizer.normalize(text) for text in texts]
tokenized_texts = [tokenizer(text) for text in normalized_texts]
# تقسیم متن‌ها
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
chunk_size=300,
chunk_overlap=50,
length_function=len,
separators=["\n\n", "\n", " ", ""]
)
split_texts = []
for text in normalized_texts:
split_texts.extend(text_splitter.split_text(text))
# ایجاد embedding با استفاده از WordEmbedding
embeddings = CustomEmbeddings(word_embedding=word_embedding)
# ساخت ایندکس
index_creator = VectorstoreIndexCreator(
embedding=embeddings,
text_splitter=text_splitter
)
documents = [Document(page_content=text) for text in split_texts]
return index_creator.from_documents(documents)
# مسیر فایل CSV
folder_path = '46/'
try:
docx_index = get_docx_index(folder_path)
except Exception as e:
st.error(f"❌ خطا در ساخت ایندکس: {e}")
#------------------------------------------
llm = ChatOpenAI(
base_url="https://api.together.xyz/v1",
api_key='0291f33aee03412a47fa5d8e562e515182dcc5d9aac5a7fb5eefdd1759005979',
model="meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct-Turbo-Free"
)
chain = RetrievalQA.from_chain_type(
llm=llm,
chain_type='stuff',
retriever=docx_index.vectorstore.as_retriever(),
input_key='question'
)
if 'messages' not in st.session_state:
st.session_state.messages = []
if 'pending_prompt' not in st.session_state:
st.session_state.pending_prompt = None
for msg in st.session_state.messages:
with st.chat_message(msg['role']):
st.markdown(f"🗨️ {msg['content']}", unsafe_allow_html=True)
prompt = st.chat_input("چطور می‌تونم کمک کنم؟")
if prompt:
st.session_state.messages.append({'role': 'user', 'content': prompt})
st.session_state.pending_prompt = prompt
st.rerun()
if st.session_state.pending_prompt:
with st.chat_message('ai'):
thinking = st.empty()
thinking.markdown("🤖 در حال فکر کردن...")
response = chain.run(f'پاسخ را فقط به زبان فارسی جواب بده به هیچ عنوان از زبان چینی در پاسخ استفاده نکن. سوال: {st.session_state.pending_prompt}')
answer = response.split("Helpful Answer:")[-1].strip() if "Helpful Answer:" in response else response.strip()
if not answer:
answer = "متأسفم، اطلاعات دقیقی در این مورد ندارم."
thinking.empty()
full_response = ""
placeholder = st.empty()
for word in answer.split():
full_response += word + " "
placeholder.markdown(full_response + "▌")
time.sleep(0.03)
placeholder.markdown(full_response)
st.session_state.messages.append({'role': 'ai', 'content': full_response})
st.session_state.pending_prompt = None