Upload 3 files

README.md

@@ -0,0 +1,15 @@
+# AI Library Explorer
+
+واجهة بحث حر للكتب والرسائل باستخدام MiniLM.  
+يمكن للمستخدم كتابة أي سؤال باللغة العربية أو الإنجليزية، ويظهر له أفضل النتائج من الكتب والرسائل.
+
+## طريقة التشغيل
+- Space سيقوم تلقائيًا بتشغيل app.py عند التشغيل.
+- البيانات والموديل يجب أن تكون موجودة داخل Space.
+
+## الملفات المطلوبة داخل Space
+- books.pkl
+- theses.pkl
+- books_embeddings.pkl
+- theses_embeddings.pkl
+- فولدر الموديل: AI_Library_Model

app.py

@@ -0,0 +1,60 @@
+import gradio as gr
+import pandas as pd
+import numpy as np
+import pickle
+from sentence_transformers import SentenceTransformer, util
+import os
+
+# =========================
+# قراءة البيانات وEmbeddings من ملفات موجودة داخل Space
+# =========================
+with open("books.pkl", "rb") as f:
+    books = pickle.load(f)
+
+with open("theses.pkl", "rb") as f:
+    theses = pickle.load(f)
+
+books["type"] = "Book"
+theses["type"] = "Thesis"
+library = pd.concat([books, theses], ignore_index=True)
+
+with open("books_embeddings.pkl", "rb") as f:
+    books_emb = pickle.load(f)
+
+with open("theses_embeddings.pkl", "rb") as f:
+    theses_emb = pickle.load(f)
+
+library_embeddings = np.vstack([books_emb, theses_emb])
+
+# =========================
+# تحميل موديل MiniLM من فولدر موجود داخل Space
+# =========================
+model = SentenceTransformer("AI_Library_Model")
+
+# =========================
+# دالة البحث
+# =========================
+def search_library(query, source_type):
+    filtered = library[library["type"] == source_type]
+    filtered_emb = library_embeddings[filtered.index]
+
+    query_emb = model.encode(query)
+    scores = util.cos_sim(query_emb, filtered_emb)[0]
+    top_idx = np.argsort(scores.cpu().numpy())[::-1][:5]
+
+    results = filtered.iloc[top_idx][["title","author","year","field"]]
+    return results
+
+# =========================
+# واجهة Gradio تاب واحدة
+# =========================
+with gr.Blocks() as demo:
+    gr.Markdown("## مكتبة AI Explorer - البحث الحر المحلي")
+    with gr.Row():
+        query = gr.Textbox(label="اكتب سؤال البحث")
+        source = gr.Dropdown(choices=["Book", "Thesis"], label="نوع المصدر")
+        btn = gr.Button("بحث")
+    output = gr.Dataframe(headers=["العنوان","المؤلف","السنة","المجال"])
+    btn.click(search_library, inputs=[query, source], outputs=output)
+
+demo.launch()

requirements.txt

@@ -0,0 +1,5 @@
+gradio==3.50.1
+pandas==2.1.1
+numpy==1.26.0
+sentence-transformers==2.2.2
+torch>=2.0.1