app.py

import gradio as gr
import logging
from transformers import pipeline

# Omdurman National Bank-specific guidelines
ONB_GUIDELINES = {
    "balance": "يمكنك التحقق من رصيدك عبر الإنترنت أو عبر تطبيق الهاتف الخاص ببنك أم درمان الوطني.",
    "lost_card": "في حالة فقدان البطاقة، اتصل بالرقم 249-123-456-789 فورًا.",
    "loan": "شروط القرض تشمل الحد الأدنى للدخل (5000 جنيه سوداني) وتاريخ ائتماني جيد.",
    "transfer": "لتحويل الأموال، استخدم تطبيق الهاتف أو الخدمة المصرفية عبر الإنترنت.",
    "new_account": "لفتح حساب جديد، قم بزيارة أقرب فرع مع جواز سفرك أو هويتك الوطنية.",
    "interest_rates": "أسعار الفائدة على الودائع تتراوح بين 5% إلى 10% سنويًا.",
    "branches": "فروعنا موجودة في أم درمان، الخرطوم، وبورتسودان. زيارة موقعنا للتفاصيل.",
    "working_hours": "ساعات العمل من 8 صباحًا إلى 3 مساءً من الأحد إلى الخميس.",
    "contact": "الاتصال بنا على الرقم 249-123-456-789 أو عبر البريد الإلكتروني [email protected]."
}

# Arabic menu options
menu_options = [
    "التحقق من الرصيد",
    "الإبلاغ عن فقدان البطاقة",
    "شروط الحصول على قرض",
    "تحويل الأموال",
    "فتح حساب جديد",
    "أسعار الفائدة",
    "فروع البنك",
    "ساعات العمل",
    "الاتصال بالبنك"
]

# Map Arabic menu options to English keys
OPTION_TO_KEY = {
    "التحقق من الرصيد": "balance",
    "الإبلاغ عن فقدان البطاقة": "lost_card",
    "شروط الحصول على قرض": "loan",
    "تحويل الأموال": "transfer",
    "فتح حساب جديد": "new_account",
    "أسعار الفائدة": "interest_rates",
    "فروع البنك": "branches",
    "ساعات العمل": "working_hours",
    "الاتصال بالبنك": "contact"
}

# Load Arabic intent classification model
intent_classifier = pipeline("text-classification", model="aubmindlab/bert-base-arabertv02")

# Map intents to menu options
INTENT_TO_OPTION = {
    "balance": "التحقق من الرصيد",
    "lost_card": "الإبلاغ عن فقدان البطاقة",
    "loan": "شروط الحصول على قرض",
    "transfer": "تحويل الأموال",
    "new_account": "فتح حساب جديد",
    "interest_rates": "أسعار الفائدة",
    "branches": "فروع البنك",
    "working_hours": "ساعات العمل",
    "contact": "الاتصال بالبنك"
}

# Set up logging for analytics
logging.basicConfig(filename='chatbot_queries.log', level=logging.INFO)

def classify_intent(message: str):
    # Classify the user's intent
    result = intent_classifier(message)
    intent = result[0]['label']
    return INTENT_TO_OPTION.get(intent, "عذرًا، لم أفهم سؤالك. الرجاء اختيار أحد الخيارات التالية.")

def respond(option: str, message: str, history: list):
    # If the user selects from the dropdown
    if option:
        key = OPTION_TO_KEY.get(option)
        response = ONB_GUIDELINES.get(key, "عذرًا، لم يتم التعرف على الخيار المحدد.")
    
    # If the user types a message
    elif message:
        option = classify_intent(message)
        key = OPTION_TO_KEY.get(option)
        response = ONB_GUIDELINES.get(key, "عذرًا، لم أفهم سؤالك. الرجاء اختيار أحد الخيارات التالية.")
    
    else:
        response = "عذرًا، لم يتم تحديد سؤال."
    
    # Add follow-up questions based on intent
    if key == "loan":
        response += "\n\nما هو نوع القرض الذي تبحث عنه؟"
    elif key == "new_account":
        response += "\n\nهل تريد فتح حساب شخصي أو حساب تجاري؟"
    
    # Add feedback buttons
    feedback_buttons = gr.Row([
        gr.Button("👍", variant="secondary"),
        gr.Button("👎", variant="secondary")
    ])
    
    return response, feedback_buttons

# Omdurman National Bank-specific interface
with gr.Blocks(css=".gradio-container {direction: rtl;}") as demo:
    gr.Markdown("# <center>بنك أم درمان الوطني - المساعد المصرفي</center>")
    
    with gr.Tab("المحادثة"):
        gr.Markdown("## اختر أحد الخيارات التالية أو اكتب سؤالك:")
        
        # Dropdown menu for questions
        dropdown = gr.Dropdown(
            choices=menu_options,
            label="اختر سؤالك",
            interactive=True
        )
        
        # Free-text input
        text_input = gr.Textbox(label="أو اكتب سؤالك هنا")
        
        # Submit button
        submit_btn = gr.Button("إرسال")
        
        # Output textbox for responses
        output = gr.Textbox(label="الرد", interactive=False)
        
        # Feedback buttons
        feedback_buttons = gr.Row([
            gr.Button("👍", variant="secondary"),
            gr.Button("👎", variant="secondary")
        ])
        
        # Link inputs and button to response function
        submit_btn.click(
            fn=respond,
            inputs=[dropdown, text_input],
            outputs=[output, feedback_buttons]
        )

if __name__ == "__main__":
    demo.launch(
        server_name="0.0.0.0",
        server_port=7860,
        share=True  # Enable public link
    )