Update app.py

app.py

@@ -3,6 +3,7 @@ import logging
 import asyncio
 import aiohttp
 import socket
+import re
 from telegram import Update, InlineKeyboardButton, InlineKeyboardMarkup
 from telegram.ext import Application, CommandHandler, CallbackQueryHandler, MessageHandler, filters, ContextTypes, ConversationHandler
 from huggingface_hub import HfApi, hf_hub_download, list_repo_files
@@ -98,7 +99,7 @@ class MedicalLabBot:
                                 set_webhook_url,
                                 json={
                                     "url": webhook_url,
-                                    "allowed_updates": ["message", "callback_query", "inline_query"],
+                                    "allowed_updates": ["message", "callback_query"],
                                     "drop_pending_updates": True
                                 },
                                 headers={"Host": "api.telegram.org"}
@@ -209,7 +210,11 @@ class MedicalLabBot:
             logger.error(f"❌ خطأ في تحميل المواد: {e}")
             self.available_materials = {'Biochemistry': {'files': [], 'file_details': {}}}
 
-    # ... (بقية الدوال تبقى كما هي مع إزالة الدوال غير الضرورية)
+    def get_user_memory(self, user_id):
+        """الحصول على ذاكرة المستخدم أو إنشاؤها"""
+        if user_id not in self.conversation_memory:
+            self.conversation_memory[user_id] = {'history': [], 'last_subject': None}
+        return self.conversation_memory[user_id]
 
     def extract_file_info(self, file_name, file_path):
         """استخراج معلومات الملف (النوع، رقم المحاضرة) من الاسم"""
@@ -217,7 +222,6 @@ class MedicalLabBot:
         lecture_num = None
         file_type = 'unknown'
 
-        import re
         match = re.search(r'(?:lecture|lec|محاضرة)\s*(\d+)', name_lower)
         if not match:
             match = re.search(r'^(\d+)\s*-|[\s_-](\d+)$', name_lower)
@@ -261,7 +265,218 @@ class MedicalLabBot:
             logger.error(f"❌ Error calling NVIDIA API: {e}", exc_info=True)
             return f"❌ حدث خطأ أثناء التواصل مع الذكاء الاصطناعي: {e}"
 
-    # ... (استمرار بقية الدوال الأساسية)
+    def _find_file_by_query(self, query, subject):
+        """البحث عن ملف بناءً على استعلام المستخدم"""
+        files = self.available_materials[subject]['files']
+        query_lower = query.lower().strip()
+
+        try:
+            match_num = re.findall(r'^\d+$', query_lower)
+            if match_num:
+                index = int(match_num[0])
+                if 1 <= index <= len(files):
+                    return files[index - 1]
+        except (IndexError, ValueError):
+            pass
+
+        match_lec_num = re.search(r'(?:lecture|lec|محاضرة)\s*(\d+)', query_lower)
+        if match_lec_num:
+            num = int(match_lec_num.group(1))
+            for file_info in files:
+                if file_info['lecture_number'] == num:
+                    return file_info
+
+        best_match = None
+        highest_score = 0
+        for file_info in files:
+            name_lower = file_info['name'].lower()
+            query_words = set(query_lower.split())
+            name_words = set(re.findall(r'\w+', name_lower))
+            common_words = query_words.intersection(name_words)
+            score = len(common_words)
+
+            if score > highest_score:
+                highest_score = score
+                best_match = file_info
+
+        return best_match
+
+    async def download_and_extract_content(self, file_path, subject):
+        """تحميل الملف من HF واستخراج النص منه"""
+        if file_path in self.file_cache:
+            return self.file_cache[file_path]
+
+        logger.info(f"⏳ Downloading {file_path} from Hugging Face...")
+        try:
+            local_path = await asyncio.to_thread(
+                hf_hub_download,
+                repo_id=REPO_ID,
+                filename=file_path,
+                repo_type="dataset"
+            )
+
+            text_content = ""
+            logger.info(f"📄 Extracting content from {local_path}")
+
+            if local_path.lower().endswith('.pdf'):
+                with fitz.open(local_path) as doc:
+                    for page in doc:
+                        text_content += page.get_text("text", sort=True)
+
+            elif local_path.lower().endswith('.txt'):
+                with open(local_path, 'r', encoding='utf-8', errors='ignore') as f:
+                    text_content = f.read()
+
+            elif local_path.lower().endswith('.docx'):
+                doc_obj = await asyncio.to_thread(docx.Document, local_path)
+                full_text = []
+                for para in doc_obj.paragraphs:
+                    full_text.append(para.text)
+                text_content = '\n'.join(full_text)
+
+            else:
+                return f"Error: Unsupported file type ({os.path.basename(file_path)})."
+
+            text_content = re.sub(r'\s+\n', '\n', text_content)
+            text_content = re.sub(r'\n{3,}', '\n\n', text_content)
+            text_content = re.sub(r' +', ' ', text_content).strip()
+
+            self.file_cache[file_path] = text_content
+            return text_content
+
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"❌ Error downloading/extracting {file_path}: {e}")
+            return f"Error: Could not retrieve or process file {os.path.basename(file_path)}."
+
+    async def explain_lecture(self, user_query, subject, user_id):
+        """شرح محاضرة بناءً على استعلام المستخدم"""
+        file_info = self._find_file_by_query(user_query, subject)
+
+        if not file_info:
+            files_list_text = await self.get_files_list_text(subject)
+            return f"❌ لم أتمكن من العثور على الملف المطلوب.\n\n{files_list_text}"
+
+        file_path = file_info['path']
+        file_name = file_info['name']
+        
+        content = await self.download_and_extract_content(file_path, subject)
+
+        if content.startswith("Error:"):
+            return f"❌ خطأ في معالجة الملف: {file_name}\n{content}"
+
+        if not content.strip():
+            return f"❌ المحتوى فارغ للملف: {file_name}"
+
+        memory = self.get_user_memory(user_id)
+        memory['history'].append({"role": "user", "content": f"اشرح لي النقاط الأساسية في هذه المحاضرة: {file_name}"})
+
+        max_content_chars = 7000
+        if len(content) > max_content_chars:
+            content_snippet = content[:max_content_chars] + "\n\n[... المحتوى مقطوع ...]"
+        else:
+            content_snippet = content
+
+        system_prompt = f"أنت مساعد أكاديمي متخصص في مادة {subject}. مهمتك هي شرح النقاط الأساسية في محتوى المحاضرة المقدم لك. ركز على المفاهيم الجوهرية، التعريفات الهامة، النتائج الرئيسية، وأي معلومات ضرورية لفهم الموضوع. قدم الشرح بطريقة منظمة وواضحة باستخدام نقاط Markdown."
+
+        messages = [
+            {"role": "system", "content": system_prompt},
+            {"role": "user", "content": f"اسم الملف: {file_name}\n\nالمحتوى:\n```\n{content_snippet}\n```\n\nيرجى شرح النقاط الأساسية في هذا المحتوى."}
+        ]
+
+        response = await self._call_nvidia_api(messages, 1500)
+        memory['history'].append({"role": "assistant", "content": response})
+        return f"📝 **شرح لأهم نقاط ملف: {file_name}**\n\n{response}"
+
+    async def explain_concept(self, user_query, subject, user_id):
+        """شرح مفهوم أو مصطلح طبي"""
+        memory = self.get_user_memory(user_id)
+        memory['history'].append({"role": "user", "content": user_query})
+
+        system_prompt = f"أنت خبير أكاديمي في مجال المختبرات الطبية، متخصص حالياً في مادة {subject}. اشرح المفهوم أو المصطلح التالي ({user_query}) بوضوح ودقة. ابدأ بتعريف أساسي، ثم وضح أهميته وتطبيقاته العملية في المختبر، واربطه بمادة {subject} إن أمكن."
+
+        messages = [
+            {"role": "system", "content": system_prompt},
+            *memory['history'][-3:-1],
+            {"role": "user", "content": f"اشرح لي المفهوم التالي: {user_query}"}
+        ]
+
+        response = await self._call_nvidia_api(messages, 1000)
+        memory['history'].append({"role": "assistant", "content": response})
+        return f"🧪 **شرح مفهوم: {user_query}**\n\n{response}"
+
+    async def process_general_query(self, user_message, subject, user_id):
+        """معالجة استعلام عام من المستخدم"""
+        memory = self.get_user_memory(user_id)
+        history = memory.get('history', [])
+
+        system_prompt = f"أنت مساعد ذكي متخصص في المختبرات الطبية. المادة الدراسية الحالية التي يركز عليها الطالب هي '{subject}'. أجب على سؤال الطالب ({user_message}) إجابة واضحة ومباشرة."
+
+        messages = [{"role": "system", "content": system_prompt}]
+        messages.extend(history[-4:])
+        messages.append({"role": "user", "content": user_message})
+
+        response = await self._call_nvidia_api(messages)
+        memory['history'].append({"role": "user", "content": user_message})
+        memory['history'].append({"role": "assistant", "content": response})
+        return response
+
+    async def generate_questions_for_subject(self, subject, user_id):
+        """توليد أسئلة من ملف عشوائي في المادة"""
+        if subject not in self.available_materials or not self.available_materials[subject]['files']:
+            return "❌ لا توجد ملفات في هذه المادة لتوليد أسئلة منها."
+
+        files = self.available_materials[subject]['files']
+        file_info = random.choice(files)
+
+        file_path = file_info['path']
+        file_name = file_info['name']
+
+        content = await self.download_and_extract_content(file_path, subject)
+
+        if content.startswith("Error:") or not content.strip():
+            return f"❌ لم أتمكن من قراءة محتوى صالح لتوليد أسئلة من ملفات المادة."
+
+        max_content_chars = 7000
+        content_snippet = content[:max_content_chars] if len(content) > max_content_chars else content
+
+        system_prompt = f"أنت خبير في وضع الأسئلة لمادة {subject}. بناءً على المحتوى التالي من ملف '{file_name}'، قم بإنشاء 5 أسئلة متنوعة لاختبار الفهم."
+
+        messages = [
+            {"role": "system", "content": system_prompt},
+            {"role": "user", "content": f"المحتوى:\n```\n{content_snippet}\n```\n\nقم بإنشاء 5 أسئلة متنوعة بناءً على هذا المحتوى."}
+        ]
+
+        response = await self._call_nvidia_api(messages)
+        return f"❓ **أسئلة مقترحة من ملف: {file_name}**\n\n{response}"
+
+    async def generate_summary(self, subject, user_id):
+        """تلخيص ملف مهم من المادة"""
+        if subject not in self.available_materials or not self.available_materials[subject]['files']:
+            return "❌ لا توجد ملفات في هذه المادة لتلخيصها."
+
+        files = self.available_materials[subject]['files']
+        file_info = files[0]
+
+        file_path = file_info['path']
+        file_name = file_info['name']
+
+        content = await self.download_and_extract_content(file_path, subject)
+
+        if content.startswith("Error:") or not content.strip():
+            return f"❌ لم أتمكن من قراءة ملف ({file_name}) للتلخيص."
+
+        max_content_chars = 7000
+        content_snippet = content[:max_content_chars] if len(content) > max_content_chars else content
+
+        system_prompt = f"أنت خبير في تلخيص المواد العلمية لمادة {subject}. قم بتلخيص المحتوى التالي من ملف '{file_name}' في 5 نقاط رئيسية وموجزة."
+
+        messages = [
+            {"role": "system", "content": system_prompt},
+            {"role": "user", "content": f"المحتوى:\n```\n{content_snippet}\n```\n\nلخص هذا المحتوى في 5 نقاط رئيسية."}
+        ]
+
+        response = await self._call_nvidia_api(messages)
+        return f"📋 **ملخص ملف: {file_name}**\n\n{response}"
 
     async def start(self, update: Update, context: ContextTypes.DEFAULT_TYPE):
         """بدء المحادثة وعرض القائمة الرئيسية"""
@@ -270,7 +485,9 @@ class MedicalLabBot:
 
         welcome_text = """
         🏥 **مرحباً بك في بوت المختبرات الطبية الذكي** 🔬
+
         أنا هنا لمساعدتك في دراسة موادك! 📚
+
         **المواد المتاحة حالياً:**
         """
 
@@ -313,7 +530,264 @@ class MedicalLabBot:
         keyboard.append([InlineKeyboardButton("❓ مساعدة", callback_data="general_help")])
         return keyboard
 
-    # ... (استمرار بقية الدوال الأساسية)
+    async def handle_subject_selection(self, update: Update, context: ContextTypes.DEFAULT_TYPE):
+        """معالجة اختيار المادة"""
+        query = update.callback_query
+        await query.answer()
+
+        user_id = query.from_user.id
+        callback_data = query.data
+        logger.info(f"User {user_id} selected: {callback_data}")
+
+        if callback_data == "general_help":
+            return await self.handle_general_help(query, context)
+        elif callback_data == "refresh_materials":
+            await query.edit_message_text("🔄 جاري تحديث قائمة المواد...")
+            self.load_all_materials()
+            keyboard = self.create_subjects_keyboard()
+            reply_markup = InlineKeyboardMarkup(keyboard)
+            await query.edit_message_text("✅ تم تحديث قائمة المواد.\nاختر المادة:", reply_markup=reply_markup)
+            return SELECTING_SUBJECT
+
+        subject = callback_data.replace("subject_", "")
+        context.user_data['current_subject'] = subject
+
+        memory = self.get_user_memory(user_id)
+        memory['last_subject'] = subject
+
+        if subject not in self.available_materials:
+            await query.edit_message_text("❌ خطأ: المادة المحددة غير موجودة.")
+            return await self.start(update, context)
+
+        subject_files = self.available_materials[subject]['files']
+        subject_name = subject.replace('_', ' ').title()
+
+        keyboard = [
+            [InlineKeyboardButton("📖 شرح محاضرة", callback_data="explain_lecture"), InlineKeyboardButton("🔍 استعراض الملفات", callback_data="browse_files")],
+            [InlineKeyboardButton("❓ توليد أسئلة", callback_data="generate_questions"), InlineKeyboardButton("📝 تلخيص ملف", callback_data="summarize_content")],
+            [InlineKeyboardButton("🧪 تفسير مفهوم", callback_data="explain_concept")],
+            [InlineKeyboardButton("🏠 العودة للقائمة الرئيسية", callback_data="main_menu")]
+        ]
+        reply_markup = InlineKeyboardMarkup(keyboard)
+
+        await query.edit_message_text(
+            f"📚 **{subject_name}**\n\n"
+            f"عدد الملفات المتاحة: {len(subject_files)}\n\n"
+            f"ماذا تريد أن تفعل؟",
+            reply_markup=reply_markup,
+            parse_mode='Markdown'
+        )
+        return SELECTING_ACTION
+
+    async def handle_general_help(self, query, context):
+        """عرض رسالة المساعدة"""
+        help_text = """
+        ❓ **مساعدة** ❓
+
+        هذا البوت مصمم لمساعدتك في دراسة مواد المختبرات الطبية.
+
+        **الخدمات المتاحة:**
+        • 📖 شرح محاضرة
+        • 🔍 استعراض الملفات  
+        • ❓ توليد أسئلة
+        • 📝 تلخيص ملف
+        • 🧪 تفسير مفهوم
+        """
+        keyboard = [[InlineKeyboardButton("🔙 العودة للقائمة الرئيسية", callback_data="main_menu")]]
+        reply_markup = InlineKeyboardMarkup(keyboard)
+
+        await query.edit_message_text(help_text, reply_markup=reply_markup)
+        return SELECTING_SUBJECT
+
+    async def handle_back_actions(self, update: Update, context: ContextTypes.DEFAULT_TYPE):
+        """معالجة العودة إلى قائمة الإجراءات"""
+        query = update.callback_query
+        await query.answer()
+
+        subject = context.user_data.get('current_subject')
+        if not subject:
+            return await self.start(update, context)
+
+        subject_files = self.available_materials[subject]['files']
+        subject_name = subject.replace('_', ' ').title()
+
+        keyboard = [
+            [InlineKeyboardButton("📖 شرح محاضرة", callback_data="explain_lecture"), InlineKeyboardButton("🔍 استعراض الملفات", callback_data="browse_files")],
+            [InlineKeyboardButton("❓ توليد أسئلة", callback_data="generate_questions"), InlineKeyboardButton("📝 تلخيص ملف", callback_data="summarize_content")],
+            [InlineKeyboardButton("🧪 تفسير مفهوم", callback_data="explain_concept")],
+            [InlineKeyboardButton("🏠 العودة للقائمة الرئيسية", callback_data="main_menu")]
+        ]
+        reply_markup = InlineKeyboardMarkup(keyboard)
+
+        await query.edit_message_text(
+            f"📚 **{subject_name}**\n\n"
+            f"ماذا تريد أن تفعل؟",
+            reply_markup=reply_markup,
+            parse_mode='Markdown'
+        )
+        return SELECTING_ACTION
+
+    async def handle_main_menu(self, update: Update, context: ContextTypes.DEFAULT_TYPE):
+        """معالجة العودة للقائمة الرئيسية"""
+        query = update.callback_query
+        await query.answer()
+        context.user_data.clear()
+        return await self.start(update, context)
+
+    async def handle_more_questions(self, update: Update, context: ContextTypes.DEFAULT_TYPE):
+        """معالجة طلب المزيد من الأسئلة"""
+        query = update.callback_query
+        await query.answer()
+
+        subject = context.user_data.get('current_subject', 'عام')
+        keyboard = [[InlineKeyboardButton("🔙 العودة لقائمة الخيارات", callback_data="back_to_actions")]]
+        reply_markup = InlineKeyboardMarkup(keyboard)
+
+        await query.edit_message_text(f"💬 اكتب سؤالك أو طلبك الجديد المتعلق بمادة '{subject}':", reply_markup=reply_markup)
+        context.user_data['waiting_for'] = 'general'
+        return WAITING_FOR_QUESTION
+
+    async def handle_change_subject(self, update: Update, context: ContextTypes.DEFAULT_TYPE):
+        """معالجة تغيير المادة"""
+        query = update.callback_query
+        await query.answer()
+        keyboard = self.create_subjects_keyboard()
+        reply_markup = InlineKeyboardMarkup(keyboard)
+        await query.edit_message_text("🔄 اختر المادة الجديدة:", reply_markup=reply_markup)
+        return SELECTING_SUBJECT
+
+    async def handle_action_selection(self, update: Update, context: ContextTypes.DEFAULT_TYPE):
+        """معالجة اختيار الإجراء"""
+        query = update.callback_query
+        await query.answer()
+
+        action = query.data
+        user_id = query.from_user.id
+        subject = context.user_data.get('current_subject')
+
+        if not subject:
+            await query.edit_message_text("❌ حدث خطأ في السياق.")
+            return await self.start(update, context)
+
+        back_button = InlineKeyboardButton("🔙 رجوع", callback_data="back_to_actions")
+        keyboard_with_back = [[back_button]]
+        reply_markup_back = InlineKeyboardMarkup(keyboard_with_back)
+
+        if action == "main_menu":
+            return await self.start(update, context)
+
+        elif action == "browse_files":
+            files_text = await self.get_files_list_text(subject)
+            keyboard = [[InlineKeyboardButton("📖 طلب شرح ملف محدد", callback_data="explain_lecture")], [back_button]]
+            reply_markup = InlineKeyboardMarkup(keyboard)
+            await query.edit_message_text(files_text, reply_markup=reply_markup, parse_mode='Markdown')
+            return SELECTING_ACTION
+
+        elif action == "explain_lecture":
+            files_list = await self.get_files_list_text(subject)
+            await query.edit_message_text(
+                f"📖 **شرح محاضرة**\n\n{files_list}\n\n📝 اكتب رقم الملف أو جزءاً من اسمه:",
+                reply_markup=reply_markup_back,
+                parse_mode='Markdown'
+            )
+            context.user_data['waiting_for'] = 'lecture_explanation'
+            return WAITING_FOR_QUESTION
+
+        elif action == "generate_questions":
+            await query.edit_message_text("⏳ جاري توليد الأسئلة...", reply_markup=reply_markup_back)
+            questions = await self.generate_questions_for_subject(subject, user_id)
+            await query.message.reply_text(questions, reply_markup=reply_markup_back, parse_mode='Markdown')
+            return SELECTING_ACTION
+
+        elif action == "explain_concept":
+            await query.edit_message_text(
+                "🧪 **تفسير مفهوم**\n\nما هو المفهوم أو المصطلح الطبي الذي تود شرحه؟",
+                reply_markup=reply_markup_back
+            )
+            context.user_data['waiting_for'] = 'concept_explanation'
+            return WAITING_FOR_QUESTION
+
+        elif action == "summarize_content":
+            await query.edit_message_text("⏳ جاري تلخيص الملف...", reply_markup=reply_markup_back)
+            summary = await self.generate_summary(subject, user_id)
+            await query.message.reply_text(summary, reply_markup=reply_markup_back, parse_mode='Markdown')
+            return SELECTING_ACTION
+
+        await query.message.reply_text("عذراً، لم أتعرف على هذا الخيار.")
+        return SELECTING_ACTION
+
+    async def get_files_list_text(self, subject):
+        """إنشاء نص لقائمة الملفات"""
+        if subject not in self.available_materials:
+            return "❌ خطأ: لم يتم العثور على المادة المحددة."
+
+        files = self.available_materials[subject]['files']
+        if not files:
+            return "❌ لا توجد ملفات متاحة لهذه المادة بعد."
+
+        files_text = f"📁 **الملفات المتاحة لمادة {subject}:**\n\n"
+        max_files_to_show = 25
+        for i, file_info in enumerate(files[:max_files_to_show], 1):
+            file_name = file_info['name']
+            lecture_num = file_info['lecture_number']
+            file_type = file_info['type']
+
+            type_emoji = {
+                'lecture': '📖', 'lab': '🧪', 'exam': '📝', 'summary': '📋', 'unknown': '📄'
+            }.get(file_type, '📄')
+
+            num_text = f" (محاضرة {lecture_num})" if lecture_num else ""
+            display_name = file_name.replace("_", " ")
+            files_text += f"{i}. {type_emoji} `{display_name}`{num_text}\n"
+
+        if len(files) > max_files_to_show:
+            files_text += f"\n... و {len(files) - max_files_to_show} ملفات أخرى."
+
+        return files_text
+
+    async def handle_message(self, update: Update, context: ContextTypes.DEFAULT_TYPE):
+        """معالجة الرسائل النصية من المستخدم"""
+        if not update.message or not update.message.text:
+            return
+
+        user_message = update.message.text
+        user_id = update.effective_user.id
+        waiting_for = context.user_data.get('waiting_for')
+        subject = context.user_data.get('current_subject', 'general')
+
+        response = "عذراً، لم أفهم طلبك."
+        next_state = WAITING_FOR_QUESTION
+
+        try:
+            if waiting_for == 'lecture_explanation':
+                response = await self.explain_lecture(user_message, subject, user_id)
+                next_state = SELECTING_ACTION
+            elif waiting_for == 'concept_explanation':
+                response = await self.explain_concept(user_message, subject, user_id)
+                next_state = SELECTING_ACTION
+            else:
+                response = await self.process_general_query(user_message, subject, user_id)
+                next_state = SELECTING_ACTION
+
+            await update.message.reply_text(response, parse_mode='Markdown')
+
+            if next_state == SELECTING_ACTION:
+                context.user_data['waiting_for'] = None
+                keyboard = [
+                    [InlineKeyboardButton("🔄 طرح سؤال آخر", callback_data="more_questions")],
+                    [InlineKeyboardButton("📚 تغيير المادة", callback_data="change_subject")],
+                    [InlineKeyboardButton("🏠 القائمة الرئيسية", callback_data="main_menu")]
+                ]
+                reply_markup = InlineKeyboardMarkup(keyboard)
+                await update.message.reply_text("هل تحتاج مساعدة أخرى؟", reply_markup=reply_markup)
+
+            return next_state
+
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"❌ Error processing message: {e}")
+            await update.message.reply_text("❌ حدث خطأ أثناء معالجة طلبك.")
+            context.user_data['waiting_for'] = None
+            return SELECTING_ACTION
 
 # ========== إنشاء كائن البوت ==========
 bot = MedicalLabBot()