Upload app.py

app.py

@@ -0,0 +1,628 @@
+# app.py
+# ================== الاستيراد ==================
+import gradio as gr
+import pandas as pd
+import numpy as np
+import tempfile
+import os, pickle
+from datetime import datetime
+import io, base64
+import arabic_reshaper
+from bidi.algorithm import get_display
+import matplotlib.pyplot as plt
+from sentence_transformers import SentenceTransformer, util
+from Bio import Entrez
+import gdown
+
+# ================== دوال مساعدة ==================
+def download_from_drive(file_id, output):
+    url = f"https://drive.google.com/uc?id={file_id}"
+    try:
+        gdown.download(url, output, quiet=True)
+    except Exception:
+        # إذا فشل التحميل من Drive نتابع لوجود ملفات محلية بالفعل
+        pass
+
+# ================== إعدادات ومسارات ==================
+Entrez.email = "emananter0123@gmail.com"
+EMB_DIR = "embeddings_cache"
+os.makedirs(EMB_DIR, exist_ok=True)
+
+def embeddings_path(name):
+    return os.path.join(EMB_DIR, f"{name}_embeddings.pkl")
+
+BOOKS_FILE, THESES_FILE, FAQ_FILE = "book.xlsx", "theses.xlsx", "faq.xlsx"
+
+# محاولة تنزيل الملفات من Google Drive (إن أردتِ يمكنك حذف السطور التالية إذا الملفات محلية)
+download_from_drive("1FElHiASfiVLeuHWYaqd2Q5foxWRlJT-O", BOOKS_FILE)   # book.xlsx
+download_from_drive("1K2Mtze6ZdvfKUsFMCOWlRBjDq-ZnJNrv", THESES_FILE)  # theses.xlsx
+download_from_drive("1ONjXtfv709BOxiIR0Qzmz6lQngnWEEso", FAQ_FILE)     # faq.xlsx
+
+# ================== تحميل البيانات المحلية ==================
+def load_local_data():
+    if not os.path.exists(BOOKS_FILE) or not os.path.exists(THESES_FILE):
+        raise FileNotFoundError("تأكدي من رفع الملفات book.xlsx و theses.xlsx في مجلد المشروع.")
+    books = pd.read_excel(BOOKS_FILE).fillna("غير متوافر")
+    theses = pd.read_excel(THESES_FILE).fillna("غير متوافر")
+    # توحيد اسم عمود العنوان بين ملفات مختلفة
+    if "Title" not in books.columns and "العنوان" in books.columns:
+        books["Title"] = books["العنوان"].astype(str)
+    elif "Title" not in books.columns:
+        books["Title"] = books.iloc[:,0].astype(str)
+
+    if "Title" not in theses.columns and "العنوان" in theses.columns:
+        theses["Title"] = theses["العنوان"].astype(str)
+    elif "Title" not in theses.columns:
+        theses["Title"] = theses.iloc[:,0].astype(str)
+
+    return books, theses
+
+books_df, theses_df = load_local_data()
+
+# ================== نموذج Semantic ==================
+MODEL_NAME = "all-MiniLM-L6-v2"
+model = SentenceTransformer(MODEL_NAME)
+
+def build_or_load_embeddings(df, name):
+    path = embeddings_path(name)
+    if os.path.exists(path):
+        try:
+            with open(path,"rb") as f:
+                emb = pickle.load(f)
+            if len(emb) == len(df):
+                return emb
+        except Exception:
+            pass
+    texts = df["Title"].astype(str).tolist()
+    emb = model.encode(texts, convert_to_numpy=True, show_progress_bar=True)
+    with open(path,"wb") as f:
+        pickle.dump(emb,f)
+    return emb
+
+books_embeddings = build_or_load_embeddings(books_df,"books")
+theses_embeddings = build_or_load_embeddings(theses_df,"theses")
+
+# ================== FAQ & مساعد ذكي ==================
+if os.path.exists(FAQ_FILE):
+    faq_df = pd.read_excel(FAQ_FILE).fillna("")
+else:
+    faq_df = pd.DataFrame({
+        "السؤال":["مواعيد المكتبة","خدمات المكتبة","كيفية الاستعارة","التسجيل في بنك المعرفة","التصوير","أقسام المكتبة","التواصل"],
+        "الإجابة":[
+            "🕘 المكتبة تعمل من السبت إلى الخميس من 9 صباحًا حتى 2 ظهرًا",
+            "📌 خدمات المكتبة: الإحاطة الجارية، التسجيل على بنك المعرفة، التصوير، البحث الإلكتروني، الاستعارة الخارجية",
+            "✅ يتم استعارة الكتب لمدة أسبوعين (أو حسب القاعدة المحلية)",
+            "🔗 التسجيل في بنك المعرفة عبر موقع بنك المعرفة المصري",
+            "🖨️ التصوير متاح وفق القواعد",
+            "📚 المكتبة بها: قاعة المراجع، قاعة الكتب الدراسية، قاعة الدوريات، قاعة الرسائل الجامعية",
+            "☎️ للتواصل: <a href='https://www.facebook.com/share/1AuUSQUn4n/' target='_blank'>صفحة الفيسبوك</a>"
+        ]
+    })
+
+faq_questions = faq_df["السؤال"].astype(str).tolist()
+faq_answers = faq_df["الإجابة"].astype(str).tolist()
+
+FAQ_EMB_PATH = embeddings_path("faq")
+def build_or_load_faq_embeddings(questions):
+    if os.path.exists(FAQ_EMB_PATH):
+        try:
+            with open(FAQ_EMB_PATH,"rb") as f:
+                emb = pickle.load(f)
+            if len(emb) == len(questions):
+                return emb
+        except Exception:
+            pass
+    emb = model.encode(questions, convert_to_numpy=True, show_progress_bar=False)
+    with open(FAQ_EMB_PATH,"wb") as f:
+        pickle.dump(emb,f)
+    return emb
+
+faq_embeddings = build_or_load_faq_embeddings(faq_questions)
+
+def library_assistant_smart(question):
+    if not str(question).strip():
+        return "⚠️ من فضلك اكتب سؤالك"
+    q_emb = model.encode([str(question)], convert_to_numpy=True)
+    sims = util.cos_sim(q_emb, faq_embeddings)[0].cpu().numpy()
+    idx_best = int(np.argmax(sims))
+    best_score = sims[idx_best]
+    log_usage("المساعد الذكي", question, "FAQ", 1)
+    if best_score < 0.75:
+        return "❗ لم أجد إجابة مناسبة، حاول صياغة سؤالك بشكل مختلف."
+    return f"<b>الإجابة الأقرب:</b><br>{faq_answers[idx_best]}<br><i>درجة التشابه: {best_score:.2f}</i>"
+
+# ================== CSS ==================
+CUSTOM_CSS = """<style>
+.styled-table {
+  border-collapse: collapse;
+  margin: 15px 0;
+  font-size: 14px;
+  width: 100%;
+  text-align: right;
+  direction: rtl;
+}
+.styled-table th, .styled-table td {
+  border: 1px solid #ddd;
+  padding: 8px;
+}
+.styled-table tr:nth-child(even) {background-color: #f9f9f9;}
+.styled-table tr:nth-child(odd) {background-color: #ffffff;}
+.styled-table th {background-color: #4da6ff; color: white;}
+a {color: #0066cc; text-decoration: none;}
+a:hover {text-decoration: underline;}
+</style>"""
+
+# ================== تتبع الاستخدام ==================
+def log_usage(tab, query="", mode="", results_count=0):
+    file_path = "usage_stats.xlsx"
+    entry = pd.DataFrame([{
+        "التاريخ": datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"),
+        "التب": tab,
+        "الكلمة المفتاحية": query,
+        "نوع البحث": mode,
+        "عدد النتائج": results_count
+    }])
+    if os.path.exists(file_path):
+        try:
+            old = pd.read_excel(file_path)
+            entry = pd.concat([old, entry], ignore_index=True)
+        except Exception:
+            entry = entry
+    entry.to_excel(file_path, index=False)
+
+# ================== عرض إحصاءات الاستخدام ==================
+def show_usage_stats():
+    file_path = "usage_stats.xlsx"
+    if not os.path.exists(file_path):
+        return "<p>📊 لا توجد بيانات بعد</p>"
+    df = pd.read_excel(file_path)
+    total = len(df)
+    by_tab = df["التب"].value_counts()
+    fig, ax = plt.subplots()
+    labels = [get_display(arabic_reshaper.reshape(str(t))) for t in by_tab.index]
+    ax.bar(labels, by_tab.values)
+    for i, v in enumerate(by_tab.values):
+        ax.text(i, v + 0.1, str(v), ha='center', va='bottom', fontsize=10)
+    ax.set_title(get_display(arabic_reshaper.reshape("عدد مرات استخدام كل تب")))
+    ax.set_xlabel(get_display(arabic_reshaper.reshape("التب")))
+    ax.set_ylabel(get_display(arabic_reshaper.reshape("عدد العمليات")))
+    plt.xticks(rotation=30, ha='right')
+    buf = io.BytesIO()
+    plt.tight_layout()
+    plt.savefig(buf, format="png")
+    plt.close(fig)
+    buf.seek(0)
+    img = base64.b64encode(buf.read()).decode("utf-8")
+    summary = f"<h3>📈 إجمالي الاستخدام: {total} عملية</h3>"
+    html = summary + "<img src='data:image/png;base64," + img + "'/>"
+    return CUSTOM_CSS + html + df.to_html(escape=False, index=False, classes="styled-table")
+
+# ================== تحويل نتائج إلى HTML أنيق ==================
+def results_to_html(df):
+    if df.empty:
+        return "<p>❌ لا توجد نتائج</p>"
+    html = CUSTOM_CSS + "<div style='direction:rtl;text-align:right;'>"
+    for i, row in df.iterrows():
+        html += "<table class='styled-table' style='margin-bottom:15px;'>"
+        html += f"<caption style='caption-side:top;text-align:right;font-weight:bold;margin-bottom:5px;'>📘 النتيجة {i+1}</caption>"
+        for col, val in row.items():
+            html += f"<tr><th>{col}</th><td>{val}</td></tr>"
+        html += "</table>"
+    html += "</div>"
+    return html
+
+def df_to_html(df):
+    if isinstance(df, str):
+        return df
+    if df.empty:
+        return "<p>❌ لا توجد نتائج</p>"
+    return CUSTOM_CSS + df.to_html(escape=False, index=False, classes="styled-table")
+
+# ================== حفظ النتائج إلى ملف Excel ==================
+def save_to_excel(df):
+    if df is None or (isinstance(df, pd.DataFrame) and df.empty):
+        tmp = tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix=".xlsx")
+        pd.DataFrame().to_excel(tmp.name, index=False)
+        return tmp.name
+    tmp = tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix=".xlsx")
+    if isinstance(df, pd.DataFrame):
+        df.to_excel(tmp.name, index=False)
+    else:
+        pd.DataFrame({"result_html":[str(df)]}).to_excel(tmp.name, index=False)
+    return tmp.name
+
+# ================== البحث المحلي ==================
+def local_search_df(query, category, mode):
+    if not query or not str(query).strip():
+        return "<p>⚠️ اكتب كلمة أو جملة للبحث</p>", pd.DataFrame()
+
+    if mode == "نصي":
+        if category == "Books":
+            if "العنوان" in books_df.columns:
+                df = books_df[books_df["العنوان"].astype(str).str.contains(query, case=False, na=False)]
+            else:
+                df = books_df[books_df["Title"].astype(str).str.contains(query, case=False, na=False)]
+        else:
+            if "العنوان" in theses_df.columns:
+                df = theses_df[theses_df["العنوان"].astype(str).str.contains(query, case=False, na=False)]
+            else:
+                df = theses_df[theses_df["Title"].astype(str).str.contains(query, case=False, na=False)]
+    else:
+        q_emb = model.encode([query], convert_to_numpy=True)
+        if category == "Books":
+            scores = util.cos_sim(q_emb, books_embeddings)[0].cpu().numpy()
+            idx = np.argsort(-scores)
+            df = books_df.iloc[idx]
+        else:
+            scores = util.cos_sim(q_emb, theses_embeddings)[0].cpu().numpy()
+            idx = np.argsort(-scores)
+            df = theses_df.iloc[idx]
+
+    if df is None or df.empty:
+        df = pd.DataFrame([{"نتيجة":"❌ لم يتم العثور على نتائج"}])
+    else:
+        if "Title" in df.columns:
+            df = df.drop(columns=["Title"])
+
+    log_usage("البحث المحلي", query, mode, len(df) if isinstance(df, pd.DataFrame) else 0)
+    html_results = results_to_html(df)
+    return html_results, df
+
+# ================== البحث في PubMed ==================
+def search_pubmed_html(query, max_results=5):
+    if not query or not str(query).strip():
+        return "<p>⚠️ اكتب كلمة للبحث</p>"
+    try:
+        handle = Entrez.esearch(db="pubmed", term=query, retmax=max_results)
+        record = Entrez.read(handle)
+        handle.close()
+        ids = record.get("IdList", [])
+        if not ids:
+            return "<p>❌ لا توجد نتائج</p>"
+
+        handle = Entrez.efetch(db="pubmed", id=",".join(ids), rettype="xml", retmode="xml")
+        records = Entrez.read(handle)
+        handle.close()
+
+        rows = []
+        for rec in records.get('PubmedArticle', []):
+            try:
+                title = rec['MedlineCitation']['Article']['ArticleTitle']
+                pmid = rec['MedlineCitation']['PMID']
+                link = f"https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/{pmid}/"
+                rows.append({
+                    "الموقع": "PubMed",
+                    "الوصف": "قاعدة بيانات PubMed",
+                    "العنوان": title,
+                    "الرابط": f"<a href='{link}' target='_blank'>فتح</a>"
+                })
+            except Exception:
+                continue
+
+        if not rows:
+            return "<p>❌ لم يتم العثور على نتائج صالحة.</p>"
+
+        df = pd.DataFrame(rows)
+        log_usage("المصادر الخارجية", query, "PubMed", len(df))
+        return CUSTOM_CSS + df.to_html(escape=False, index=False, classes="styled-table")
+
+    except Exception as e:
+        return f"<p>❌ حدث خطأ أثناء جلب البيانات من PubMed:<br>{str(e)}</p>"
+
+# ================== البحث في المواقع الخارجية ==================
+EXTERNAL_LINKS = {
+    "Google Scholar": {"url": "https://scholar.google.com/scholar?q=", "desc": "محرك بحث للأبحاث"},
+    "PubMed": {"url": "https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=", "desc": "قاعدة بيانات PubMed"},
+    "Europe PMC": {"url": "https://europepmc.org/search?query=", "desc": "أبحاث Europe PMC"},
+    "ClinicalTrials.gov": {"url": "https://clinicaltrials.gov/search?term=", "desc": "تجارب سريرية"},
+    "OpenFDA": {"url": "https://open.fda.gov/", "desc": "بيانات الأدوية FDA"},
+    "MedlinePlus": {"url": "https://medlineplus.gov/search/?query=", "desc": "معلومات طبية"},
+    "DrugBank": {"url": "https://go.drugbank.com/", "desc": "قاعدة بيانات الأدوية"},
+    "WHO GHO": {"url": "https://www.who.int/data/gho/", "desc": "بيانات الصحة العالمية"},
+    "ICD-11": {"url": "https://icd.who.int/browse11/l-m/en", "desc": "التصنيف الدولي للأمراض"},
+    "ClinicalKey": {"url": "https://www.clinicalkey.com/search?q=", "desc": "مصادر طبية شاملة"},
+    "Scimago": {"url": "https://www.scimagojr.com/journalsearch.php?q=", "desc": "تصنيف الدوريات"},
+    "EKB": {"url": "https://www.ekb.eg/", "desc": "بنك المعرفة المصري"}
+}
+
+def external_search_html(query, site):
+    try:
+        if not query or not str(query).strip():
+            return "<p>⚠️ من فضلك اكتب كلمة للبحث</p>"
+
+        if not site or site not in EXTERNAL_LINKS:
+            return f"<p>⚠️ الموقع المحدد غير معروف أو غير موجود في القائمة.</p>"
+
+        if site == "PubMed":
+            return search_pubmed_html(query)
+
+        base = EXTERNAL_LINKS[site]["url"]
+        desc = EXTERNAL_LINKS[site]["desc"]
+        if "?" in base or "=" in base:
+            link = f"{base}{query}"
+        else:
+            link = base
+        df = pd.DataFrame([
+            {"اسم الموقع": site, "الوصف": desc, "رابط البحث": f"<a href='{link}' target='_blank'>{link}</a>"}
+        ])
+        log_usage("المصادر الخارجية", query, site, 1)
+        html_table = df.to_html(escape=False, index=False, classes="styled-table")
+        return CUSTOM_CSS + f"<h3>🔗 نتائج البحث في {site}</h3>" + html_table
+
+    except Exception as e:
+        return f"<p>❌ حدث خطأ أثناء تنفيذ البحث:<br>{str(e)}</p>"
+
+# ================== البحث في الدوريات ==================
+JOURNALS = {
+    "Elsevier Journal Finder": {"url": "https://journalfinder.elsevier.com/", "desc": "اقتراح مجلات النشر"},
+    "Springer Journal Suggester": {"url": "https://journalsuggester.springer.com/", "desc": "اقتراح مجلات النشر"},
+    "DOAJ": {"url": "https://doaj.org/search/journals?ref=homepage-box&source=", "desc": "مجلات مفتوحة الوصول"},
+    "Journal Citation Reports": {"url": "https://jcr.clarivate.com/jcr/browse-journals?query=", "desc": "تقييم الدوريات العلمية"},
+    "Scimago": {"url": "https://www.scimagojr.com/journalsearch.php?q=", "desc": "تصنيف الدوريات"},
+    "Google Scholar": {"url": "https://scholar.google.com/scholar?q=", "desc": "بحث عام"}
+}
+
+def journal_search_html(query, site):
+    try:
+        if not query or not str(query).strip():
+            return "<p>⚠️ من فضلك اكتب كلمة للبحث</p>"
+        if not site or site not in JOURNALS:
+            return f"<p>⚠️ الموقع المحدد غير معروف أو غير موجود في قائمة الدوريات.</p>"
+        base = JOURNALS[site]["url"]
+        desc = JOURNALS[site]["desc"]
+        if "?" in base or "=" in base:
+            link = f"{base}{query}"
+        else:
+            link = base
+        df = pd.DataFrame([{"اسم الموقع": site, "الوصف": desc, "رابط البحث": f"<a href='{link}' target='_blank'>{link}</a>"}])
+        log_usage("الدوريات", query, site, 1)
+        html_table = df.to_html(escape=False, index=False, classes="styled-table")
+        return CUSTOM_CSS + f"<h3>📄 نتائج البحث في {site}</h3>" + html_table
+    except Exception as e:
+        return f"<p>❌ حدث خطأ أثناء تنفيذ البحث:<br>{str(e)}</p>"
+
+# ================== أدوات الذكاء الاصطناعي ==================
+AI_TOOLS = {
+    "Semantic Scholar": {"url": "https://www.semanticscholar.org/search?q=", "desc": "بحث أكاديمي يعتمد على الذكاء الاصطناعي"},
+    "Connected Papers": {"url": "https://www.connectedpapers.com/search?q=", "desc": "خرائط علاقات بين الأبحاث"},
+    "Research Rabbit": {"url": "https://www.researchrabbitapp.com/", "desc": "تتبع شبكات الأبحاث"},
+    "Elicit": {"url": "https://elicit.org/", "desc": "مساعد بحث علمي يستخدم AI"},
+    "Explainpaper": {"url": "https://www.explainpaper.com/", "desc": "تبسيط الأبحاث العلمية"},
+    "Consensus": {"url": "https://consensus.app/search/?q=", "desc": "إجابات سريعة مدعومة بالأدلة"}
+}
+
+def ai_search_html(query, site):
+    try:
+        if not query or not str(query).strip():
+            return "<p>⚠️ من فضلك اكتب كلمة للبحث</p>"
+        if not site or site not in AI_TOOLS:
+            return f"<p>⚠️ الأداة المحددة غير معروفة أو غير موجودة في القائمة.</p>"
+        base = AI_TOOLS[site]["url"]
+        desc = AI_TOOLS[site]["desc"]
+        if "?" in base or "=" in base:
+            link = f"{base}{query}"
+        else:
+            link = base
+        df = pd.DataFrame([{"اسم الأداة": site, "الوصف": desc, "رابط البحث": f"<a href='{link}' target='_blank'>{link}</a>"}])
+        log_usage("أدوات الذكاء الاصطناعي", query, site, 1)
+        html_table = df.to_html(escape=False, index=False, classes="styled-table")
+        return CUSTOM_CSS + f"<h3>🤖 نتائج البحث في {site}</h3>" + html_table
+    except Exception as e:
+        return f"<p>❌ حدث خطأ أثناء تنفيذ البحث:<br>{str(e)}</p>"
+
+# ================== واجهة Gradio ==================
+with gr.Blocks() as demo:
+    with gr.Tab("📚 عن المكتبة"):
+        with gr.Tabs():
+            with gr.Tab("🌟 رؤية المكتبة"):
+                gr.Markdown("تسعى المكتبة إلى أن تكون مركزًا معرفيًا متميزًا يدعم البحث والتعليم ويُسهم في بناء مجتمع المعرفة.")
+            with gr.Tab("🎯 رسالة المكتبة"):
+                gr.Markdown("تقديم خدمات معلوماتية متكاملة تُمكّن الباحثين والطلاب من الوصول إلى مصادر المعرفة بسهولة وكفاءة.")
+            with gr.Tab("🎯 أهداف المكتبة"):
+                gr.Markdown("- دعم العملية التعليمية والبحثية.\n- تيسير الوصول إلى المعلومات والمصادر العلمية.\n- تشجيع استخدام التقنيات الحديثة في البحث.\n- تعزيز ثقافة القراءة والتعلم الذاتي.")
+            with gr.Tab("🧩 الخدمات"):
+                with gr.Tabs():
+                    with gr.Tab("📘 الإحاطة الجارية"):
+                        gr.Markdown("خدمة تتيح للباحثين متابعة أحدث الإصدارات والموضوعات الجديدة في مجالات اهتمامهم.")
+                    with gr.Tab("🔗 التسجيل في بنك المعرفة"):
+                        gr.Markdown("يرجى ملء البيانات التالية للتسجيل في بنك المعرفة المصري:")
+
+                        name = gr.Textbox(label="الاسم بالكامل", placeholder="اكتب اسمك الثلاثي هنا")
+                        nid = gr.Textbox(label="رقم البطاقة", placeholder="14 رقمًا")
+                        birth = gr.Textbox(label="تاريخ الميلاد", placeholder="مثال: 1999-05-12")
+                        email = gr.Textbox(label="الإيميل الجامعي", placeholder="example@university.edu.eg")
+                        phone = gr.Textbox(label="رقم التليفون", placeholder="010XXXXXXXXX")
+                        submit_btn = gr.Button("إرسال الطلب")
+                        output_msg = gr.HTML()
+
+                        def save_registration(name, nid, birth, email, phone):
+                            import csv, os
+                            from datetime import datetime
+                            file_path = "bank_requests.csv"
+                            file_exists = os.path.exists(file_path)
+                            with open(file_path, mode="a", newline="", encoding="utf-8") as f:
+                                writer = csv.writer(f)
+                                if not file_exists:
+                                    writer.writerow(["الاسم", "رقم البطاقة", "تاريخ الميلاد", "الإيميل الجامعي", "رقم التليفون", "تاريخ التسجيل"])
+                                writer.writerow([name, nid, birth, email, phone, datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")])
+                            return "<b style='color:green;'>✅ تم استلام بياناتك بنجاح، يرجى مراجعة بريدك الجامعي خلال 24 ساعة.</b>"
+
+                        submit_btn.click(save_registration, inputs=[name, nid, birth, email, phone], outputs=output_msg)
+
+                    with gr.Tab("🖨️ التصوير"):
+                        gr.Markdown("توفر المكتبة خدمة تصوير المواد العلمية وفق القواعد المعمول بها داخل المكتبة.")
+                    with gr.Tab("🔍 البحث الإلكتروني"):
+                        gr.Markdown("يمكن للباحثين استخدام أجهزة المكتبة للبحث في قواعد البيانات الإلكترونية والمصادر العلمية.")
+                    with gr.Tab("📖 الاطلاع الداخلي"):
+                        gr.Markdown("تتيح المكتبة للرواد قراءة الكتب والمراجع داخل القاعات المخصصة دون الحاجة إلى استعارتها خارجًا.")
+                    with gr.Tab("📚 الاستعارة الخارجية"):
+                        gr.Markdown("يمكن استعارة الكتب لمدة محددة وفق سياسات المكتبة مع إمكانية التجديد إذا لم يكن عليها حجز.")
+                    # تم إزالة تبويب "📞 التواصل" القديم كما طلبتِ
+
+    with gr.Tab("🔎 البحث المحلي"):
+        query_local = gr.Textbox(label="اكتب كلمة البحث")
+        category = gr.Radio(["Books", "Theses"], label="اختر الفئة")
+        mode = gr.Radio(["نصي", "دلالي (Semantic)"], label="نوع البحث")
+        btn_local = gr.Button("بحث")
+
+        df_local_state = gr.State()
+        output_local_html = gr.HTML()
+        file_local = gr.File(label="⬇️ تحميل النتائج", visible=False)
+
+        btn_local.click(
+            local_search_df,
+            inputs=[query_local, category, mode],
+            outputs=[output_local_html, df_local_state]
+        )
+
+        btn_save_local = gr.Button("📥 حفظ النتائج")
+        btn_save_local.click(
+            save_to_excel,
+            inputs=df_local_state,
+            outputs=file_local
+        )
+
+        file_local.change(lambda x: gr.update(visible=True), inputs=file_local, outputs=file_local)
+
+    with gr.Tab("🌐 المصادر الخارجية"):
+        query_ext = gr.Textbox(label="كلمة البحث")
+        site_ext = gr.Dropdown(list(EXTERNAL_LINKS.keys()), label="اختر الموقع")
+        btn_ext = gr.Button("بحث")
+        output_ext = gr.HTML()
+        btn_ext.click(external_search_html, inputs=[query_ext, site_ext], outputs=output_ext)
+
+    with gr.Tab("📄 الدوريات"):
+        query_jour = gr.Textbox(label="كلمة البحث")
+        site_jour = gr.Dropdown(list(JOURNALS.keys()), label="اختر الموقع")
+        btn_jour = gr.Button("بحث")
+        output_jour = gr.HTML()
+        btn_jour.click(journal_search_html, inputs=[query_jour, site_jour], outputs=output_jour)
+
+    with gr.Tab("🤖 أدوات الذكاء الاصطناعي"):
+        query_ai = gr.Textbox(label="كلمة البحث")
+        site_ai = gr.Dropdown(list(AI_TOOLS.keys()), label="اختر الأداة")
+        btn_ai = gr.Button("بحث")
+        output_ai = gr.HTML()
+        btn_ai.click(ai_search_html, inputs=[query_ai, site_ai], outputs=output_ai)
+
+    with gr.Tab("📑 برامج إدارة المراجع"):
+        gr.Markdown("ℹ️ **تنويه:** هذه البرامج تحتاج تنزيل أو تثبيت الإضافات الخاصة بها.")
+        gr.Markdown("### • **Mendeley**  \n🔗 [زيارة الموقع](https://www.mendeley.com/)")
+        gr.Markdown("### • **Zotero**  \n🔗 [زيارة الموقع](https://www.zotero.org/)")
+        gr.Markdown("### • **EndNote**  \n🔗 [زيارة الموقع](https://endnote.com/)")
+
+    with gr.Tab("💬 المساعد الذكي"):
+        q_faq = gr.Textbox(label="اسأل مساعد المكتبة")
+        ans_faq = gr.HTML()
+        btn_faq = gr.Button("إجابة")
+        btn_faq.click(library_assistant_smart, inputs=q_faq, outputs=ans_faq)
+
+    with gr.Tab("📊 الإحصاءات"):
+        stats_html = gr.HTML()
+        btn_stats = gr.Button("عرض الإحصاءات")
+        btn_stats.click(lambda: show_usage_stats(), outputs=stats_html)
+
+    # -------------------- تبويب "📞 تواصل معنا" المضاف بعد الإحصاءات --------------------
+    with gr.Tab("📞 تواصل معنا"):
+
+        gr.Markdown("""
+        ## 📞 تواصل معنا  
+
+        يسعدنا تواصلك مع **مكتبة كلية الصيدلة – جامعة المنصورة** عبر القنوات التالية:
+
+        📍 **العنوان:** الدور الرابع – المبنى الإداري – كلية الصيدلة – جامعة المنصورة  
+        📧 **البريد الإلكتروني:** [phrlib1@mans.edu.eg](mailto:phrlib1@mans.edu.eg)  
+        📞 **الهاتف:** 01066937446  
+        """)
+
+        fb_link = "https://www.facebook.com/people/%D9%85%D9%83%D8%AA%D8%A8%D8%A9-%D9%83%D9%84%D9%8A%D8%A9-%D8%A7%D9%84%D8%B5%D9%8A%D8%AF%D9%84%D8%A9-%D8%AC%D8%A7%D9%85%D8%B9%D8%A9-%D8%A7%D9%84%D9%85%D9%86%D8%B5%D9%88%D8%B1%D8%A9/61554318849433/"
+        whatsapp_link = "https://wa.me/201066937446"
+        email_link = "mailto:phrlib1@mans.edu.eg"
+
+        gr.Markdown("### 🌐 قنوات التواصل السريعة:")
+
+        gr.HTML(f"""
+        <div style='display:flex; gap:10px; flex-wrap:wrap;'>
+            <a href='{fb_link}' target='_blank'>
+                <button style='background-color:#1877f2;color:white;padding:10px 18px;border:none;border-radius:8px;font-size:16px;cursor:pointer;'>Facebook</button>
+            </a>
+            <a href='{whatsapp_link}' target='_blank'>
+                <button style='background-color:#25d366;color:white;padding:10px 18px;border:none;border-radius:8px;font-size:16px;cursor:pointer;'>WhatsApp</button>
+            </a>
+            <a href='{email_link}' target='_blank'>
+                <button style='background-color:#444;color:white;padding:10px 18px;border:none;border-radius:8px;font-size:16px;cursor:pointer;'>Email</button>
+            </a>
+        </div>
+        """)
+
+        gr.Markdown("### 💬 أرسل رسالة إلى المكتبة:")
+
+        name_c = gr.Textbox(label="الاسم الكامل", placeholder="اكتب اسمك هنا")
+        email_c = gr.Textbox(label="البريد الإلكتروني", placeholder="example@domain.com")
+        message_c = gr.Textbox(label="الرسالة", lines=4, placeholder="اكتب رسالتك هنا...")
+        send_btn = gr.Button("📨 إرسال الرسالة")
+        result_msg = gr.Markdown("")
+
+        def save_contact(name, email, message):
+            import csv, os
+            file_path = "contact_messages.csv"
+            file_exists = os.path.exists(file_path)
+            with open(file_path, mode="a", newline="", encoding="utf-8") as f:
+                writer = csv.writer(f)
+                if not file_exists:
+                    writer.writerow(["الاسم", "البريد الإلكتروني", "الرسالة"])
+                writer.writerow([name, email, message])
+            return "✅ تم إرسال رسالتك بنجاح، شكرًا لتواصلك معنا."
+
+        send_btn.click(save_contact, inputs=[name_c, email_c, message_c], outputs=result_msg)
+
+    # -------------------- 📂 تبويب إدارة خدمات المكتبة --------------------
+    with gr.Tab("📂 إدارة خدمات المكتبة"):
+        gr.Markdown("### 🔐 تسجيل الدخول لإدارة خدمات المكتبة")
+
+        password = gr.Textbox(label="كلمة المرور", type="password", placeholder="أدخل كلمة المرور هنا")
+        login_btn = gr.Button("دخول")
+        login_msg = gr.Markdown("")
+        admin_area = gr.Group(visible=False)
+
+        with admin_area:
+            gr.Markdown("### عرض طلبات التسجيل في بنك المعرفة")
+
+            refresh_btn = gr.Button("🔄 تحديث البيانات")
+            data_table = gr.Dataframe(headers=["الاسم", "رقم البطاقة", "تاريخ الميلاد", "الإيميل الجامعي", "رقم التليفون", "تاريخ التسجيل"], interactive=False)
+            download_btn = gr.Button("⬇️ تنزيل الطلبات كملف Excel")
+            download_file = gr.File(label="ملف Excel", visible=False)
+
+        import pandas as pd, os, tempfile
+
+        def check_password(pw):
+            correct_pw = "admin123"  # ← يمكنك تغييرها إلى أي كلمة مرور تريدينها
+            if pw == correct_pw:
+                return gr.update(visible=True), "✅ تم تسجيل الدخول بنجاح."
+            else:
+                return gr.update(visible=False), "❌ كلمة المرور غير صحيحة."
+
+        login_btn.click(check_password, inputs=password, outputs=[admin_area, login_msg])
+
+        def load_requests():
+            file_path = "bank_requests.csv"
+            if not os.path.exists(file_path):
+                return pd.DataFrame(columns=["الاسم", "رقم البطاقة", "تاريخ الميلاد", "الإيميل الجامعي", "رقم التليفون", "تاريخ التسجيل"])
+            df = pd.read_csv(file_path)
+            return df
+
+        def export_excel(df):
+            if df is None or df.empty:
+                return gr.update(visible=False)
+            tmp = tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix=".xlsx")
+            df.to_excel(tmp.name, index=False)
+            return gr.update(value=tmp.name, visible=True)
+
+        refresh_btn.click(load_requests, outputs=data_table)
+        download_btn.click(export_excel, inputs=data_table, outputs=download_file)
+
+    gr.Markdown("---\n📌 *المشروع أعدته eman anter*")
+
+# تشغيل التطبيق
+if __name__ == "__main__":
+    demo.launch(share=True)