Update src/streamlit_app.py

src/streamlit_app.py

@@ -1,40 +1,85 @@
-import altair as alt
-import numpy as np
-import pandas as pd
+
+import os
+
+# Disable Streamlit telemetry and cache writing
+os.environ["STREAMLIT_HOME"] = "/tmp"  # safe writable dir in Hugging Face
+os.environ["STREAMLIT_DISABLE_LOGGING"] = "1"
+os.environ["STREAMLIT_TELEMETRY_ENABLED"] = "0"
+
+
 import streamlit as st
+from huggingface_hub import InferenceClient
 
-"""
-# Welcome to Streamlit!
 
-Edit `/streamlit_app.py` to customize this app to your heart's desire :heart:.
-If you have any questions, checkout our [documentation](https://docs.streamlit.io) and [community
-forums](https://discuss.streamlit.io).
+# Initialize Hugging Face client
+client = InferenceClient(
+    provider="cohere",
+#    api_key= st.secrets["hf_token"]
+    api_key =  os.getenv("hf_token")
+)
+
+# Streamlit page config
+st.set_page_config(page_title="Gulf Chatbot demo", page_icon="🤖")
+st.title("Gulf Chatbot demo")
+
+# Arabic system prompt (Customer Support style)
+SYSTEM_PROMPT = """
+أنت مساعد دردشة ودود ومفيد.
+
+عندما يبدأ المستخدم المحادثة بتحية بسيطة مثل "سلام"، "مرحبا"، "يا هلا"، أو ما شابه، يجب أن ترد بتحية مماثلة وبشكل عام، دون الإشارة إلى متجر "أناقة الخليج" في ردك الأول.
+
+بعد التحية الأولية، إذا كانت أسئلة المستخدم تتعلق بمتجر "أناقة الخليج"، وهو متجر إماراتي إلكتروني متخصص في بيع الملابس التقليدية مثل القندورة، المخوّر، والعباية، يجب عليك الإجابة باستخدام المعلومات التالية:
+
+🧵 لمحة تاريخية: الملابس التقليدية في الإمارات والخليج مثل القندورة والمخوّر تتمتع بتاريخ طويل. كانت تُصنع يدويًا ويُزين بعضها بالتطريزات الذهبية والفضية، وكانت تُرتدى في المناسبات الخاصة مثل الأعراس والمهرجانات.
+
+🛍️ منتجات مشهورة (بيانات وهمية):
+- قندورة رجالية بيضاء – ١٨٠ درهم
+- مخوّر حرير مطرّز – ٢٥٠ درهم
+- عباية مفتوحة – ٣٢٠ درهم
+
+📦 التوصيل: ١-٣ أيام داخل الإمارات
+💳 الدفع: عند الاستلام، أبل باي، بطاقة ائتمان
+🔁 الإرجاع: خلال ٧ أيام، بشرط أن يكون المنتج غير مستخدم
+
+🎯 إذا كانت الإجابة غير متوفرة في بيانات المتجر، يمكنك تقديم إجابة عامة بناءً على معرفتك، مع التنبيه بعدم توفر هذه المعلومة في بيانات المتجر.
+تكلم بلغة واضحة مع استخدام بعض العبارات الإماراتية
 
-In the meantime, below is an example of what you can do with just a few lines of code:
 """
 
-num_points = st.slider("Number of points in spiral", 1, 10000, 1100)
-num_turns = st.slider("Number of turns in spiral", 1, 300, 31)
-
-indices = np.linspace(0, 1, num_points)
-theta = 2 * np.pi * num_turns * indices
-radius = indices
-
-x = radius * np.cos(theta)
-y = radius * np.sin(theta)
-
-df = pd.DataFrame({
-    "x": x,
-    "y": y,
-    "idx": indices,
-    "rand": np.random.randn(num_points),
-})
-
-st.altair_chart(alt.Chart(df, height=700, width=700)
-    .mark_point(filled=True)
-    .encode(
-        x=alt.X("x", axis=None),
-        y=alt.Y("y", axis=None),
-        color=alt.Color("idx", legend=None, scale=alt.Scale()),
-        size=alt.Size("rand", legend=None, scale=alt.Scale(range=[1, 150])),
-    ))
+# Initialize chat history
+if "messages" not in st.session_state:
+    st.session_state.messages = []
+
+# Display previous messages
+for msg in st.session_state.messages:
+    with st.chat_message(msg["role"]):
+        st.markdown(msg["content"])
+
+# Chat input
+prompt = st.chat_input("اكتب رسالتك هنا...")
+
+if prompt:
+    # Save user message
+    st.session_state.messages.append({"role": "user", "content": prompt})
+    with st.chat_message("user"):
+        st.markdown(prompt)
+
+    # Prepare messages including system prompt
+    messages = [{"role": "system", "content": SYSTEM_PROMPT}]
+    messages += st.session_state.messages
+
+    # Call HF API
+    try:
+        completion = client.chat.completions.create(
+            model="CohereLabs/c4ai-command-r7b-arabic-02-2025",
+            messages=messages,
+            max_tokens=512,
+        )
+        model_reply = completion.choices[0].message.content
+    except Exception as e:
+        model_reply = f"❌ فشل الاتصال بالنموذج: {e}"
+
+    # Save and display assistant reply
+    st.session_state.messages.append({"role": "assistant", "content": model_reply})
+    with st.chat_message("assistant"):
+        st.markdown(model_reply)