Update app.py

app.py

@@ -1,20 +1,76 @@
 from fastapi import FastAPI, HTTPException
 from pydantic import BaseModel
+import requests
+import os
+import re
 
 app = FastAPI()
 
+# ✅ رسالة ترحيب للتأكد إن السيرفر شغال
 @app.get("/")
 def home():
-    return {"message": "✅ Essay Grading API is running on Hugging Face!"}
+    return {"message": "✅ Essay Grading API using Bloomz-560m is running!"}
 
+# ✅ جلب Hugging Face API Token من المتغيرات البيئية
+HF_API_KEY = os.environ.get("HF_API_KEY", "fake_key")
+API_URL = "https://api-inference.huggingface.co/models/bigscience/bloomz-560m"
+headers = {"Authorization": f"Bearer {HF_API_KEY}"}
+
+# ✅ شكل البيانات المطلوبة في POST
 class GradeInput(BaseModel):
     question: str
     model_answer: str
     student_answer: str
 
+# ✅ نقطة التقييم
 @app.post("/evaluate")
 def evaluate_answer(data: GradeInput):
-    return {
-        "score": 9,
-        "feedback": "👍 Great structure and clear explanation!"
-    }
+    if HF_API_KEY == "fake_key":
+        raise HTTPException(status_code=403, detail="❌ HF_API_KEY is not set in environment variables.")
+
+    # إنشاء الـ prompt
+    prompt = f"""
+قيّم إجابة الطالب مقارنة بالإجابة النموذجية.
+
+السؤال: {data.question}
+الإجابة النموذجية: {data.model_answer}
+إجابة الطالب: {data.student_answer}
+
+أعط درجة من 10 وفسر لماذا، بصيغة JSON فقط:
+{{"score": X, "feedback": "..."}}"""
+
+    try:
+        response = requests.post(
+            API_URL,
+            headers=headers,
+            json={"inputs": prompt},
+            timeout=60
+        )
+
+        if response.status_code != 200:
+            raise HTTPException(status_code=500, detail=f"Model Error: {response.text}")
+
+        result = response.json()
+
+        # التحقق من وجود نص التوليد
+        if isinstance(result, dict) and "generated_text" in result:
+            full_text = result["generated_text"]
+        elif isinstance(result, list) and "generated_text" in result[0]:
+            full_text = result[0]["generated_text"]
+        else:
+            full_text = str(result)
+
+        # استخراج البيانات من النص الناتج
+        score_match = re.search(r'"score"\s*:\s*(\d+)', full_text)
+        feedback_match = re.search(r'"feedback"\s*:\s*"([^"]+)"', full_text)
+
+        score = int(score_match.group(1)) if score_match else 0
+        feedback = feedback_match.group(1) if feedback_match else "⚠️ لم يتم استخراج التغذية الراجعة."
+
+        return {
+            "score": score,
+            "feedback": feedback
+        }
+
+    except Exception as e:
+        raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))