Update app/utils.py

app/utils.py

@@ -208,59 +208,88 @@ Respond only with the category name if found or 'None' if not found.
         
         return None
     
-    def analyze_image(self, image, claude_api_key=None, user_allergies=None):
-        """تحليل الصورة للكشف عن الحساسيات مع مراعاة حساسيات المستخدم"""
-        try:
-            if not self.allergy_data:
-                raise ValueError("Allergy data not loaded")
-            
-            if not user_allergies:
-                raise ValueError("User allergies not provided")
-            
-            # استخراج النص من الصورة
-            extracted_text = self.ocr_model.process_image(image)
-            if extracted_text.startswith("Error processing image"):
-                raise ValueError(extracted_text)
-            
-            logger.info(f"Extracted text: {extracted_text[:200]}...")
-            
-            # تحويل النص إلى tokens
-            tokens = self.tokenize_text(extracted_text)
-            if not tokens:
-                raise ValueError("No tokens extracted from text")
-            
-            database_matches = {}
-            claude_matches = {}
-            
-            for token in tokens:
-                # البحث أولاً في قاعدة البيانات للحساسيات المحددة فقط
-                allergy = self.check_allergen_in_excel(token, user_allergies)
+def analyze_image(self, image, claude_api_key=None, user_allergies=None):
+    """تحليل الصورة للكشف عن الحساسيات مع مراعاة حساسيات المستخدم"""
+    try:
+        if not self.allergy_data:
+            raise ValueError("Allergy data not loaded")
+        
+        if not user_allergies:
+            raise ValueError("User allergies not provided")
+        
+        # استخراج النص من الصورة
+        extracted_text = self.ocr_model.process_image(image)
+        if extracted_text.startswith("Error processing image"):
+            raise ValueError(extracted_text)
+        
+        logger.info(f"Extracted text: {extracted_text[:200]}...")
+        
+        # تحويل النص إلى tokens
+        tokens = self.tokenize_text(extracted_text)
+        if not tokens:
+            raise ValueError("No tokens extracted from text")
+        
+        database_matches = {}
+        claude_matches = {}
+        
+        # قاموس لتتبع أول كلمة لكل حساسية
+        first_occurrence = {}
+        
+        for token in tokens:
+            # البحث أولاً في قاعدة البيانات للحساسيات المحددة فقط
+            allergy = self.check_allergen_in_excel(token, user_allergies)
+            if allergy:
+                if allergy not in database_matches:
+                    database_matches[allergy] = []
+                    # حفظ أول كلمة تم اكتشاف الحساسية فيها
+                    if allergy not in first_occurrence:
+                        first_occurrence[allergy] = token
+                database_matches[allergy].append(token)
+            elif claude_api_key:
+                # إذا لم يُوجد في ملف الإكسل، استدعِ Claude API للحساسيات المحددة فقط
+                allergy = self.check_allergy_risk(token, claude_api_key, user_allergies)
                 if allergy:
-                    if allergy not in database_matches:
-                        database_matches[allergy] = []
-                    database_matches[allergy].append(token)
-                elif claude_api_key:
-                    # إذا لم يُوجد في ملف الإكسل، استدعِ Claude API للحساسيات المحددة فقط
-                    allergy = self.check_allergy_risk(token, claude_api_key, user_allergies)
-                    if allergy:
-                        if allergy not in claude_matches:
-                            claude_matches[allergy] = []
-                        claude_matches[allergy].append(token)
-            
-            detected_allergens = list(database_matches.keys()) + list(claude_matches.keys())
-            
-            return {
-                "extracted_text": extracted_text,
-                "detected_allergens": detected_allergens,
-                "database_matches": database_matches,
-                "claude_matches": claude_matches,
-                "analyzed_tokens": tokens,
-                "success": True
-            }
+                    if allergy not in claude_matches:
+                        claude_matches[allergy] = []
+                        # حفظ أول كلمة تم اكتشاف الحساسية فيها
+                        if allergy not in first_occurrence:
+                            first_occurrence[allergy] = token
+                    claude_matches[allergy].append(token)
         
-        except Exception as e:
-            logger.error(f"Error analyzing image: {str(e)}", exc_info=True)
-            return {
-                "error": str(e),
-                "success": False
-            }
+        # إنشاء قائمة الحساسيات المكتشفة مع أول كلمة لكل منها
+        detected_allergens = []
+        seen_allergens = set()
+        
+        # إضافة الحساسيات من قاعدة البيانات أولاً
+        for allergy in database_matches.keys():
+            if allergy not in seen_allergens:
+                detected_allergens.append({
+                    "allergen": allergy,
+                    "first_word": first_occurrence.get(allergy, "unknown")
+                })
+                seen_allergens.add(allergy)
+        
+        # إضافة الحساسيات من Claude API
+        for allergy in claude_matches.keys():
+            if allergy not in seen_allergens:
+                detected_allergens.append({
+                    "allergen": allergy,
+                    "first_word": first_occurrence.get(allergy, "unknown")
+                })
+                seen_allergens.add(allergy)
+        
+        return {
+            "extracted_text": extracted_text,
+            "detected_allergens": detected_allergens,
+            "database_matches": database_matches,
+            "claude_matches": claude_matches,
+            "analyzed_tokens": tokens,
+            "success": True
+        }
+    
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"Error analyzing image: {str(e)}", exc_info=True)
+        return {
+            "error": str(e),
+            "success": False
+        }