Upload 10 files

modules/document_analysis/analyzer.py

@@ -9,10 +9,6 @@ import threading
 from pathlib import Path
 import datetime
 import json
-import base64
-import time
-from PIL import Image
-import io
 
 # تهيئة السجل
 logging.basicConfig(
@@ -23,33 +19,33 @@ logger = logging.getLogger('document_analysis')
 
 class DocumentAnalyzer:
     """فئة تحليل المستندات"""
-
+    
     def __init__(self, config=None):
         """تهيئة محلل المستندات"""
         self.config = config
         self.analysis_in_progress = False
         self.current_document = None
         self.analysis_results = {}
-
+        
         # إنشاء مجلد المستندات إذا لم يكن موجوداً
         if config and hasattr(config, 'DOCUMENTS_PATH'):
             self.documents_path = Path(config.DOCUMENTS_PATH)
         else:
             self.documents_path = Path('data/documents')
-
+            
         if not self.documents_path.exists():
             self.documents_path.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
-
+    
     def analyze_document(self, document_path, document_type="tender", callback=None):
         """تحليل مستند"""
         if self.analysis_in_progress:
             logger.warning("هناك عملية تحليل جارية بالفعل")
             return False
-
+        
         if not os.path.exists(document_path):
             logger.error(f"المستند غير موجود: {document_path}")
             return False
-
+        
         self.analysis_in_progress = True
         self.current_document = document_path
         self.analysis_results = {
@@ -63,7 +59,7 @@ class DocumentAnalyzer:
             "amounts": [],
             "risks": []
         }
-
+        
         # بدء التحليل في خيط منفصل
         thread = threading.Thread(
             target=self._analyze_document_thread,
@@ -71,15 +67,15 @@ class DocumentAnalyzer:
         )
         thread.daemon = True
         thread.start()
-
+        
         return True
-
+    
     def _analyze_document_thread(self, document_path, document_type, callback):
         """خيط تحليل المستند"""
         try:
             # تحديد نوع المستند
             file_extension = os.path.splitext(document_path)[1].lower()
-
+            
             if file_extension == '.pdf':
                 self.analysis_results = self._analyze_pdf(document_path, document_type)
             elif file_extension == '.docx':
@@ -92,38 +88,34 @@ class DocumentAnalyzer:
                 logger.error(f"نوع المستند غير مدعوم: {file_extension}")
                 self.analysis_results["status"] = "فشل التحليل"
                 self.analysis_results["error"] = "نوع المستند غير مدعوم"
-
+            
             # تحديث حالة التحليل
             if self.analysis_results["status"] != "فشل التحليل":
                 self.analysis_results["status"] = "اكتمل التحليل"
                 self.analysis_results["analysis_end_time"] = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
-
+            
             logger.info(f"اكتمل تحليل المستند: {document_path}")
-
+            
         except Exception as e:
             logger.error(f"خطأ في تحليل المستند: {str(e)}")
             self.analysis_results["status"] = "فشل التحليل"
             self.analysis_results["error"] = str(e)
-
+        
         finally:
             self.analysis_in_progress = False
-
+            
             # استدعاء دالة الاستجابة إذا تم توفيرها
             if callback and callable(callback):
                 callback(self.analysis_results)
-
+    
     def _analyze_pdf(self, document_path, document_type):
         """تحليل مستند PDF باستخدام الذكاء الاصطناعي"""
         try:
             # استخراج النص من PDF
             text = self._extract_text_from_pdf(document_path)
-
+            
             # تحليل متقدم للمستند
             analysis = {
-                "document_path": document_path,
-                "document_type": document_type,
-                "analysis_start_time": self.analysis_results["analysis_start_time"],
-                "status": "جاري التحليل",
                 "file_info": {
                     "name": os.path.basename(document_path),
                     "type": "PDF",
@@ -173,1519 +165,116 @@ class DocumentAnalyzer:
         except Exception as e:
             logger.error(f"خطأ في تحليل PDF: {str(e)}")
             raise
-            
-    def extract_document_metadata(self, document_path):
-        """استخراج البيانات الوصفية للمستند"""
-        try:
-            # تحديد نوع المستند
-            file_extension = os.path.splitext(document_path)[1].lower()
-            
-            metadata = {
-                "filename": os.path.basename(document_path),
-                "file_type": file_extension.replace('.', '').upper(),
-                "file_size": os.path.getsize(document_path),
-                "creation_date": "غير متوفر",
-                "modification_date": time.ctime(os.path.getmtime(document_path)),
-                "author": "غير متوفر",
-                "title": "غير متوفر"
-            }
-            
-            # استخراج البيانات الوصفية حسب نوع المستند
-            if file_extension == '.pdf':
-                pdf_metadata = self._extract_pdf_metadata(document_path)
-                metadata.update(pdf_metadata)
-            elif file_extension == '.docx':
-                docx_metadata = self._extract_docx_metadata(document_path)
-                metadata.update(docx_metadata)
-            elif file_extension == '.xlsx':
-                xlsx_metadata = self._extract_xlsx_metadata(document_path)
-                metadata.update(xlsx_metadata)
-                
-            return metadata
-                
-        except Exception as e:
-            logger.error(f"خطأ في استخراج البيانات الوصفية: {str(e)}")
-            return None
-            
-    def _extract_pdf_metadata(self, document_path):
-        """استخراج البيانات الوصفية من ملف PDF"""
-        try:
-            import PyPDF2
-            
-            metadata = {}
-            
-            with open(document_path, 'rb') as file:
-                reader = PyPDF2.PdfReader(file)
-                
-                # استخراج البيانات الوصفية المتاحة
-                if reader.metadata:
-                    if '/Title' in reader.metadata:
-                        metadata["title"] = reader.metadata['/Title']
-                    if '/Author' in reader.metadata:
-                        metadata["author"] = reader.metadata['/Author']
-                    if '/CreationDate' in reader.metadata:
-                        metadata["creation_date"] = reader.metadata['/CreationDate']
-                    if '/ModDate' in reader.metadata:
-                        metadata["modification_date"] = reader.metadata['/ModDate']
-                    if '/Producer' in reader.metadata:
-                        metadata["producer"] = reader.metadata['/Producer']
-                    if '/Creator' in reader.metadata:
-                        metadata["creator"] = reader.metadata['/Creator']
-                
-                # إضافة عدد الصفحات
-                metadata["pages"] = len(reader.pages)
-                
-            return metadata
-                
-        except Exception as e:
-            logger.error(f"خطأ في استخراج البيانات الوصفية من PDF: {str(e)}")
-            return {}
-            
-    def compare_documents(self, document_path1, document_path2):
-        """مقارنة مستندين"""
-        try:
-            # تحليل المستندين
-            self.analyze_document(document_path1)
-            analysis1 = self.get_analysis_results()
-            
-            self.analyze_document(document_path2)
-            analysis2 = self.get_analysis_results()
-            
-            # مقارنة نتائج التحليل
-            comparison = {
-                "document1": {
-                    "path": document_path1,
-                    "file_info": analysis1.get("file_info", {})
-                },
-                "document2": {
-                    "path": document_path2,
-                    "file_info": analysis2.get("file_info", {})
-                },
-                "differences": self._find_document_differences(analysis1, analysis2),
-                "similarity_score": self._calculate_similarity_score(analysis1, analysis2)
-            }
-            
-            return comparison
-            
-        except Exception as e:
-            logger.error(f"خطأ في مقارنة المستندات: {str(e)}")
-            return None
-            
-    def _find_document_differences(self, analysis1, analysis2):
-        """العثور على الاختلافات بين تحليلين"""
-        differences = {}
-        
-        # مقارنة البنود
-        if "items" in analysis1 and "items" in analysis2:
-            items1 = set(item["name"] for item in analysis1["items"] if "name" in item)
-            items2 = set(item["name"] for item in analysis2["items"] if "name" in item)
-            
-            differences["items"] = {
-                "only_in_doc1": list(items1 - items2),
-                "only_in_doc2": list(items2 - items1),
-                "common": list(items1.intersection(items2))
-            }
-            
-        # مقارنة الكيانات
-        if "entities" in analysis1 and "entities" in analysis2:
-            entities1 = set(entity for entity in analysis1["entities"])
-            entities2 = set(entity for entity in analysis2["entities"])
-            
-            differences["entities"] = {
-                "only_in_doc1": list(entities1 - entities2),
-                "only_in_doc2": list(entities2 - entities1),
-                "common": list(entities1.intersection(entities2))
-            }
-            
-        # مقارنة التواريخ
-        if "dates" in analysis1 and "dates" in analysis2:
-            dates1 = set(date for date in analysis1["dates"])
-            dates2 = set(date for date in analysis2["dates"])
-            
-            differences["dates"] = {
-                "only_in_doc1": list(dates1 - dates2),
-                "only_in_doc2": list(dates2 - dates1),
-                "common": list(dates1.intersection(dates2))
-            }
-            
-        # مقارنة المبالغ
-        if "amounts" in analysis1 and "amounts" in analysis2:
-            amounts1 = set(amount["amount"] for amount in analysis1["amounts"] if "amount" in amount)
-            amounts2 = set(amount["amount"] for amount in analysis2["amounts"] if "amount" in amount)
-            
-            differences["amounts"] = {
-                "only_in_doc1": list(amounts1 - amounts2),
-                "only_in_doc2": list(amounts2 - amounts1),
-                "common": list(amounts1.intersection(amounts2))
-            }
-            
-        return differences
-            
-    def _calculate_similarity_score(self, analysis1, analysis2):
-        """حساب درجة التشابه بين تحليلين"""
-        # محاكاة بسيطة لحساب درجة التشابه
-        similarity_score = 0
-        total_factors = 0
-        
-        # التشابه في البنود
-        if "items" in analysis1 and "items" in analysis2:
-            items1 = set(item["name"] for item in analysis1["items"] if "name" in item)
-            items2 = set(item["name"] for item in analysis2["items"] if "name" in item)
-            
-            if items1 or items2:  # تجنب القسمة على صفر
-                similarity_score += len(items1.intersection(items2)) / max(len(items1.union(items2)), 1)
-                total_factors += 1
-            
-        # التشابه في الكيانات
-        if "entities" in analysis1 and "entities" in analysis2:
-            entities1 = set(entity for entity in analysis1["entities"])
-            entities2 = set(entity for entity in analysis2["entities"])
-            
-            if entities1 or entities2:
-                similarity_score += len(entities1.intersection(entities2)) / max(len(entities1.union(entities2)), 1)
-                total_factors += 1
-            
-        # التشابه في التواريخ
-        if "dates" in analysis1 and "dates" in analysis2:
-            dates1 = set(date for date in analysis1["dates"])
-            dates2 = set(date for date in analysis2["dates"])
-            
-            if dates1 or dates2:
-                similarity_score += len(dates1.intersection(dates2)) / max(len(dates1.union(dates2)), 1)
-                total_factors += 1
-            
-        # التشابه في المبالغ
-        if "amounts" in analysis1 and "amounts" in analysis2:
-            amounts1 = set(amount["amount"] for amount in analysis1["amounts"] if "amount" in amount)
-            amounts2 = set(amount["amount"] for amount in analysis2["amounts"] if "amount" in amount)
-            
-            if amounts1 or amounts2:
-                similarity_score += len(amounts1.intersection(amounts2)) / max(len(amounts1.union(amounts2)), 1)
-                total_factors += 1
-            
-        # حساب المتوسط
-        if total_factors > 0:
-            similarity_percentage = (similarity_score / total_factors) * 100
-            return round(similarity_percentage, 2)
-        else:
-            return 0.0
-            
-    def generate_report(self, analysis_results=None, report_format="html"):
-        """توليد تقرير من نتائج التحليل"""
-        try:
-            # استخدام نتائج التحليل الحالية إذا لم يتم توفير نتائج
-            if analysis_results is None:
-                analysis_results = self.analysis_results
-                
-            if not analysis_results:
-                logger.warning("لا توجد نتائج تحليل لتوليد تقرير")
-                return None
-                
-            # توليد التقرير حسب الصيغة المطلوبة
-            if report_format.lower() == "html":
-                return self._generate_html_report(analysis_results)
-            elif report_format.lower() == "pdf":
-                return self._
-            
-    def _extract_docx_metadata(self, document_path):
-        """استخراج البيانات الوصفية من ملف Word"""
-        try:
-            import docx
-            
-            metadata = {}
-            
-            doc = docx.Document(document_path)
-            
-            # استخراج البيانات الوصفية المتاحة
-            core_properties = doc.core_properties
-            
-            if core_properties.title:
-                metadata["title"] = core_properties.title
-            if core_properties.author:
-                metadata["author"] = core_properties.author
-            if core_properties.created:
-                metadata["creation_date"] = str(core_properties.created)
-            if core_properties.modified:
-                metadata["modification_date"] = str(core_properties.modified)
-            if core_properties.last_modified_by:
-                metadata["last_modified_by"] = core_properties.last_modified_by
-            if core_properties.revision:
-                metadata["revision"] = core_properties.revision
-                
-            # إضافة عدد الصفحات (تقريبي)
-            text_length = sum(len(paragraph.text) for paragraph in doc.paragraphs)
-            estimated_pages = max(1, text_length // 3000)
-            metadata["pages"] = estimated_pages
-                
-            return metadata
-                
-        except Exception as e:
-            logger.error(f"خطأ في استخراج البيانات الوصفية من Word: {str(e)}")
-            return {}
-            
-    def _extract_xlsx_metadata(self, document_path):
-        """استخراج البيانات الوصفية من ملف Excel"""
-        try:
-            import openpyxl
-            
-            metadata = {}
-            
-            workbook = openpyxl.load_workbook(document_path, read_only=True)
-            
-            # استخراج البيانات الوصفية المتاحة
-            if workbook.properties:
-                if workbook.properties.title:
-                    metadata["title"] = workbook.properties.title
-                if workbook.properties.creator:
-                    metadata["author"] = workbook.properties.creator
-                if workbook.properties.created:
-                    metadata["creation_date"] = str(workbook.properties.created)
-                if workbook.properties.modified:
-                    metadata["modification_date"] = str(workbook.properties.modified)
-                if workbook.properties.lastModifiedBy:
-                    metadata["last_modified_by"] = workbook.properties.lastModifiedBy
-                if workbook.properties.revision:
-                    metadata["revision"] = workbook.properties.revision
-                    
-            # إضافة عدد الأوراق
-            metadata["sheets"] = len(workbook.sheetnames)
-            metadata["sheet_names"] = workbook.sheetnames
-                
-            return metadata
-                
-        except Exception as e:
-            logger.error(f"خطأ في استخراج البيانات الوصفية من Excel: {str(e)}")
-            return {}
 
     def _extract_text_from_pdf(self, document_path):
-        """استخراج النص من ملف PDF"""
-        try:
-            import PyPDF2
-            text = ""
-            with open(document_path, 'rb') as file:
-                reader = PyPDF2.PdfReader(file)
-                for page in reader.pages:
-                    text += page.extract_text() + "\n"
-            return text
-        except Exception as e:
-            logger.error(f"خطأ في استخراج النص من PDF: {str(e)}")
-            raise
+        """استخراج النص من ملف PDF (تحتاج إلى مكتبة مثل PyPDF2 أو pdfplumber)"""
+        #  Implementation using a PDF processing library like PyPDF2 or pdfplumber is needed here.
+        # This is a placeholder.  Replace with actual PDF text extraction.
+        return "Placeholder text extracted from PDF"
 
     def _analyze_contract_terms(self, text):
         """تحليل بنود العقد"""
-        terms = []
-        sections = text.split('\n\n')
-        for section in sections:
-            if any(keyword in section.lower() for keyword in ['شروط', 'بند', 'يلتزم', 'يجب']):
-                terms.append(section.strip())
-        return terms
+        #  Implementation for contract term analysis is needed here.  This is a placeholder.
+        return "Placeholder contract terms analysis"
 
     def _analyze_financial_terms(self, text):
         """تحليل الجزء المالي"""
-        financial_terms = []
-        
-        # البحث عن الأقسام المالية
-        sections = text.split('\n\n')
-        for section in sections:
-            if any(keyword in section.lower() for keyword in ['مالي', 'تكلفة', 'سعر', 'ميزانية', 'دفع']):
-                financial_terms.append(section.strip())
-                
-        # استخراج المبالغ المالية
-        amounts = self._extract_monetary_amounts(text)
-        
-        return {
-            "sections": financial_terms,
-            "amounts": amounts,
-            "payment_terms": self._extract_payment_terms(text),
-            "budget_allocation": self._extract_budget_allocation(text)
-        }
-
-    def _extract_monetary_amounts(self, text):
-        """استخراج المبالغ المالية من النص"""
-        import re
-        # نمط للبحث عن المبالغ المالية بالريال السعودي والدولار الأمريكي
-        pattern = r'(\d{1,3}(?:,\d{3})*(?:\.\d+)?)\s*(?:ريال|دولار|SAR|USD|ر\.س|\$)'
-        matches = re.findall(pattern, text)
-        return [float(amount.replace(',', '')) for amount in matches]
-
-    def _extract_payment_terms(self, text):
-        """استخراج شروط الدفع"""
-        payment_terms = []
-        sections = text.split('\n\n')
-        for section in sections:
-            if any(keyword in section.lower() for keyword in ['دفع', 'سداد', 'أقساط', 'مستحقات']):
-                payment_terms.append(section.strip())
-        return payment_terms
-
-    def _extract_budget_allocation(self, text):
-        """استخراج تخصيص الميزانية"""
-        # هذه وظيفة بسيطة لاستخراج تخصيص الميزانية
-        # في التطبيق الحقيقي، قد تحتاج إلى تحليل أكثر تعقيدًا
-        budget_items = []
-        sections = text.split('\n\n')
-        for section in sections:
-            if any(keyword in section.lower() for keyword in ['ميزانية', 'تخصيص', 'تمويل']):
-                budget_items.append(section.strip())
-        return budget_items
+        #  Implementation for financial term analysis is needed here.  This is a placeholder.
+        return "Placeholder financial terms analysis"
 
     def _analyze_legal_terms(self, text):
         """تحليل القانوني للعقد"""
-        legal_terms = []
-        
-        # البحث عن الأقسام القانونية
-        sections = text.split('\n\n')
-        for section in sections:
-            if any(keyword in section.lower() for keyword in ['قانون', 'تشريع', 'نظام', 'حكم', 'قضاء', 'محكمة']):
-                legal_terms.append(section.strip())
-                
-        return {
-            "sections": legal_terms,
-            "liability_clauses": self._extract_liability_clauses(text),
-            "dispute_resolution": self._extract_dispute_resolution(text),
-            "legal_references": self._extract_legal_references(text)
-        }
-
-    def _extract_liability_clauses(self, text):
-        """استخراج بنود المسؤولية"""
-        liability_clauses = []
-        sections = text.split('\n\n')
-        for section in sections:
-            if any(keyword in section.lower() for keyword in ['مسؤولية', 'التزام', 'ضمان', 'تعويض']):
-                liability_clauses.append(section.strip())
-        return liability_clauses
+        #  Implementation for legal term analysis is needed here. This is a placeholder.
+        return "Placeholder legal terms analysis"
 
-    def _extract_dispute_resolution(self, text):
-        """استخراج آلية فض النزاعات"""
-        dispute_clauses = []
-        sections = text.split('\n\n')
-        for section in sections:
-            if any(keyword in section.lower() for keyword in ['نزاع', 'خلاف', 'تحكيم', 'قضاء', 'تسوية']):
-                dispute_clauses.append(section.strip())
-        return dispute_clauses
-
-    def _extract_legal_references(self, text):
-        """استخراج المراجع القانونية"""
-        import re
-        # نمط للبحث عن المراجع القانونية مثل أرقام القوانين واللوائح
-        pattern = r'قانون رقم \d+|لائحة \d+|نظام \d+|مرسوم \d+'
-        return re.findall(pattern, text)
-        
     def _analyze_risks(self, text):
         """تحليل المخاطر"""
-        risk_factors = []
-        
-        # البحث عن الأقسام المتعلقة بالمخاطر
-        sections = text.split('\n\n')
-        for section in sections:
-            if any(keyword in section.lower() for keyword in ['مخاطر', 'خطر', 'تهديد', 'ضرر', 'إخلال']):
-                risk_factors.append(section.strip())
-                
-        # تصنيف المخاطر
-        risk_categories = {
-            "financial_risks": self._extract_financial_risks(text),
-            "operational_risks": self._extract_operational_risks(text),
-            "legal_risks": self._extract_legal_risks(text),
-            "technical_risks": self._extract_technical_risks(text)
-        }
-        
-        # تقييم شدة المخاطر
-        risk_severity = self._assess_risk_severity(risk_factors)
-        
-        return {
-            "risk_factors": risk_factors,
-            "risk_categories": risk_categories,
-            "risk_severity": risk_severity,
-            "mitigation_suggestions": self._suggest_risk_mitigation(risk_factors)
-        }
-
-    def _extract_financial_risks(self, text):
-        """استخراج المخاطر المالية"""
-        financial_risks = []
-        sections = text.split('\n\n')
-        for section in sections:
-            if any(keyword in section.lower() for keyword in ['مخاطر مالية', 'خسارة', 'تكلفة إضافية', 'غرامة']):
-                financial_risks.append(section.strip())
-        return financial_risks
-
-    def _extract_operational_risks(self, text):
-        """استخراج المخاطر التشغيلية"""
-        operational_risks = []
-        sections = text.split('\n\n')
-        for section in sections:
-            if any(keyword in section.lower() for keyword in ['مخاطر تشغيلية', 'توقف', 'تعطل', 'تأخير']):
-                operational_risks.append(section.strip())
-        return operational_risks
-
-    def _extract_legal_risks(self, text):
-        """استخراج المخاطر القانونية"""
-        legal_risks = []
-        sections = text.split('\n\n')
-        for section in sections:
-            if any(keyword in section.lower() for keyword in ['مخاطر قانونية', 'نزاع', 'مخالفة', 'تقاضي']):
-                legal_risks.append(section.strip())
-        return legal_risks
-
-    def _extract_technical_risks(self, text):
-        """استخراج المخاطر الفنية"""
-        technical_risks = []
-        sections = text.split('\n\n')
-        for section in sections:
-            if any(keyword in section.lower() for keyword in ['مخاطر فنية', 'عطل', 'خلل', 'تقني']):
-                technical_risks.append(section.strip())
-        return technical_risks
-
-    def _assess_risk_severity(self, risk_factors):
-        """تقييم شدة المخاطر"""
-        # في التطبيق الحقيقي، ستحتاج إلى تحليل أكثر تعقيدًا
-        # هذه مجرد محاكاة بسيطة
-        severity_scores = []
-        for risk in risk_factors:
-            # تقييم بسيط بناءً على طول النص والكلمات الرئيسية
-            score = len(risk) / 100  # كلما كان النص أطول، كلما كانت المخاطر أكثر تفصيلاً
-            
-            # زيادة الدرجة بناءً على كلمات مفتاحية تدل على شدة الخطر
-            severe_keywords = ['خطير', 'شديد', 'كبير', 'جسيم', 'عالي']
-            for keyword in severe_keywords:
-                if keyword in risk.lower():
-                    score += 1
-                    
-            severity_scores.append(min(score, 10))  # تحديد سقف للدرجة
-            
-        # متوسط درجة الشدة
-        average_severity = sum(severity_scores) / len(severity_scores) if severity_scores else 0
-        
-        # تصنيف المخاطر بناءً على متوسط الشدة
-        if average_severity >= 7:
-            return "عالية"
-        elif average_severity >= 4:
-            return "متوسطة"
-        else:
-            return "منخفضة"
-
-    def _suggest_risk_mitigation(self, risk_factors):
-        """اقتراح آليات تخفيف المخاطر"""
-        mitigations = []
-        
-        # في التطبيق الحقيقي، ستحتاج إلى محرك استدلال أكثر تعقيدًا
-        # هذه مجرد اقتراحات عامة
-        
-        if any("مالي" in risk for risk in risk_factors):
-            mitigations.append("ضمانات مالية وتأمين لتغطية المخاطر المالية")
-            
-        if any("تأخير" in risk for risk in risk_factors):
-            mitigations.append("وضع جداول زمنية مرنة وخطط بديلة للطوارئ")
-            
-        if any("قانوني" in risk for risk in risk_factors):
-            mitigations.append("مراجعة قانونية شاملة للعقد وبنوده")
-            
-        if any("فني" in risk for risk in risk_factors):
-            mitigations.append("اختبارات فنية مسبقة وضمانات للأداء الفني")
-            
-        # إضافة توصيات عامة إذا لم يتم العثور على مخاطر محددة
-        if not mitigations:
-            mitigations = [
-                "وضع خطة إدارة مخاطر شاملة",
-                "تحديد مسؤوليات الأطراف بوضوح",
-                "وضع آليات للمتابعة والتقييم الدوري",
-                "توفير ضمانات مالية وفنية كافية"
-            ]
-            
-        return mitigations
+        #  Implementation for risk analysis is needed here.  This is a placeholder.
+        return "Placeholder risk analysis"
 
     def _analyze_conditions(self, text):
         """دراسة كراسة الشروط"""
-        conditions = []
-        
-        # البحث عن الأقسام المتعلقة بالشروط
-        sections = text.split('\n\n')
-        for section in sections:
-            if any(keyword in section.lower() for keyword in ['شروط', 'متطلبات', 'معايير', 'مواصفات']):
-                conditions.append(section.strip())
-                
-        # تصنيف الشروط
-        categorized_conditions = {
-            "general_conditions": self._extract_general_conditions(text),
-            "technical_conditions": self._extract_technical_conditions(text),
-            "administrative_conditions": self._extract_administrative_conditions(text),
-            "financial_conditions": self._extract_financial_conditions(text)
-        }
-        
-        # تقييم مدى اكتمال الشروط ووضوحها
-        completeness_score = self._assess_conditions_completeness(conditions)
-        clarity_score = self._assess_conditions_clarity(conditions)
-        
-        return {
-            "conditions_list": conditions,
-            "categorized_conditions": categorized_conditions,
-            "completeness_score": completeness_score,
-            "clarity_score": clarity_score,
-            "improvement_suggestions": self._suggest_conditions_improvements(conditions)
-        }
-
-    def _extract_general_conditions(self, text):
-        """استخراج الشروط العامة"""
-        general_conditions = []
-        sections = text.split('\n\n')
-        for section in sections:
-            if any(keyword in section.lower() for keyword in ['شروط عامة', 'أحكام عامة']):
-                general_conditions.append(section.strip())
-        return general_conditions
-
-    def _extract_technical_conditions(self, text):
-        """استخراج الشروط الفنية"""
-        technical_conditions = []
-        sections = text.split('\n\n')
-        for section in sections:
-            if any(keyword in section.lower() for keyword in ['شروط فنية', 'مواصفات فنية', 'متطلبات فنية']):
-                technical_conditions.append(section.strip())
-        return technical_conditions
-
-    def _extract_administrative_conditions(self, text):
-        """استخراج الشروط الإدارية"""
-        admin_conditions = []
-        sections = text.split('\n\n')
-        for section in sections:
-            if any(keyword in section.lower() for keyword in ['شروط إدارية', 'متطلبات إدارية']):
-                admin_conditions.append(section.strip())
-        return admin_conditions
-
-    def _extract_financial_conditions(self, text):
-        """استخراج الشروط المالية"""
-        financial_conditions = []
-        sections = text.split('\n\n')
-        for section in sections:
-            if any(keyword in section.lower() for keyword in ['شروط مالية', 'متطلبات مالية']):
-                financial_conditions.append(section.strip())
-        return financial_conditions
-
-    def _assess_conditions_completeness(self, conditions):
-        """تقييم اكتمال الشروط"""
-        # تحقق من وجود جميع أنواع الشروط الرئيسية
-        required_categories = ['عامة', 'فنية', 'إدارية', 'مالية']
-        
-        coverage = 0
-        for category in required_categories:
-            if any(category in condition.lower() for condition in conditions):
-                coverage += 1
-                
-        # حساب نسبة التغطية
-        completeness_score = (coverage / len(required_categories)) * 10
-        
-        return min(round(completeness_score, 1), 10)  # تحديد سقف للدرجة
-
-    def _assess_conditions_clarity(self, conditions):
-        """تقييم وضوح الشروط"""
-        # في التطبيق الحقيقي، ستحتاج إلى تحليل لغوي أكثر تعقيدًا
-        # هذه مجرد محاكاة بسيطة
-        
-        clarity_scores = []
-        for condition in conditions:
-            # تقييم بسيط بناءً على وضوح النص
-            score = 10  # نبدأ بدرجة كاملة
-            
-            # تقليل الدرجة بناءً على كلمات غامضة
-            ambiguous_terms = ['ربما', 'قد', 'يمكن', 'محتمل', 'حسب الاقتضاء', 'في بعض الحالات']
-            for term in ambiguous_terms:
-                if term in condition.lower():
-                    score -= 1
-            
-            # تقليل الدرجة إذا كان النص طويلًا جدًا
-            if len(condition) > 500:
-                score -= 2
-                
-            clarity_scores.append(max(score, 1))  # الحد الأدنى للدرجة هو 1
-            
-        # متوسط درجة الوضوح
-        average_clarity = sum(clarity_scores) / len(clarity_scores) if clarity_scores else 0
-        
-        return round(average_clarity, 1)
-
-    def _suggest_conditions_improvements(self, conditions):
-        """اقتراح تحسينات للشروط"""
-        suggestions = []
-        
-        # اقتراحات عامة لتحسين الشروط
-        if not any('عامة' in condition.lower() for condition in conditions):
-            suggestions.append("إضافة قسم للشروط العامة يوضح نطاق العمل والمسؤوليات العامة")
-            
-        if not any('فنية' in condition.lower() for condition in conditions):
-            suggestions.append("إضافة قسم للشروط الفنية يحدد المواصفات والمتطلبات الفنية بدقة")
-            
-        if not any('إدارية' in condition.lower() for condition in conditions):
-            suggestions.append("إضافة قسم للشروط الإدارية يوضح الإجراءات والمتطلبات الإدارية")
-            
-        if not any('مالية' in condition.lower() for condition in conditions):
-            suggestions.append("إضافة قسم للشروط المالية يحدد الالتزامات المالية وآليات الدفع")
-            
-        # اقتراحات للشروط الموجودة
-        ambiguous_conditions = []
-        for condition in conditions:
-            if any(term in condition.lower() for term in ['ربما', 'قد', 'يمكن', 'محتمل']):
-                ambiguous_conditions.append(condition)
-                
-        if ambiguous_conditions:
-            suggestions.append("توضيح الشروط الغامضة وتحديد المتطلبات بدقة أكبر")
-            
-        # إضافة توصيات عامة إذا لم يتم العثور على مشاكل محددة
-        if not suggestions:
-            suggestions = [
-                "تنظيم الشروط في أقسام منفصلة وواضحة",
-                "استخدام لغة بسيطة ومباشرة في صياغة الشروط",
-                "تحديد المعايير الكمية والنوعية بدقة",
-                "تضمين آليات لحل النزاعات في حالة الاختلاف حول تفسير الشروط"
-            ]
-            
-        return suggestions
+        #  Implementation for conditions analysis is needed here.  This is a placeholder.
+        return "Placeholder conditions analysis"
 
     def _generate_summary(self, text):
         """توليد ملخص"""
-        # في التطبيق الحقيقي، ستحتاج إلى استخدام تقنيات معالجة اللغة الطبيعية
-        # لتلخيص النص بشكل ذكي. هذه مجرد محاكاة بسيطة.
-        
-        # استخراج الجمل المهمة من النص
-        important_sentences = []
-        sentences = text.split('.')
-        
-        # البحث عن جمل مهمة بناءً على كلمات مفتاحية
-        key_terms = ['شروط', 'بنود', 'التزامات', 'متطلبات', 'تكلفة', 'مدة', 'ضمان', 'غرامة']
-        for sentence in sentences:
-            if any(term in sentence.lower() for term in key_terms):
-                important_sentences.append(sentence.strip())
-                
-        # اختيار عدد محدود من الجمل للملخص
-        max_sentences = min(10, len(important_sentences))
-        summary_sentences = important_sentences[:max_sentences]
-        
-        # دمج الجمل في ملخص
-        summary = '. '.join(summary_sentences)
-        
-        # إضافة خاتمة موجزة
-        summary += f"\n\nيتكون المستند من {len(sentences)} جملة وتم تلخيصه في {len(summary_sentences)} جمل رئيسية."
-        
-        return summary
+        #  Implementation for summary generation is needed here. This is a placeholder.
+        return "Placeholder summary"
 
     def _generate_recommendations(self, text):
         """توليد التوصيات"""
-        # في التطبيق الحقيقي، ستحتاج إلى تحليل أكثر تعقيدًا
-        # هذه مجرد توصيات عامة بناءً على المحتوى
-        
-        recommendations = []
-        
-        # توصيات بناءً على وجود أو غياب أقسام معينة
-        if 'شروط' not in text.lower():
-            recommendations.append("إضافة قسم واضح للشروط العامة والخاصة")
-            
-        if 'مواصفات فنية' not in text.lower():
-            recommendations.append("توضيح المواصفات الفنية المطلوبة بشكل مفصل")
-            
-        if 'غرامات' not in text.lower():
-            recommendations.append("تحديد الغرامات والجزاءات بوضوح في حالة عدم الالتزام")
-            
-        if 'ضمان' not in text.lower():
-            recommendations.append("تضمين بنود الضمان والصيانة بشكل واضح")
-            
-        # توصيات بناءً على تحليل المخاطر
-        risks = self._analyze_risks(text)
-        if risks["risk_severity"] == "عالية":
-            recommendations.append("مراجعة بنود العقد للتقليل من المخاطر العالية المحددة في التحليل")
-            
-        # توصيات بناءً على تحليل الشروط
-        conditions = self._analyze_conditions(text)
-        if conditions["clarity_score"] < 7:
-            recommendations.append("تحسين صياغة الشروط لزيادة الوضوح وتقليل الغموض")
-            
-        # توصيات عامة
-        general_recommendations = [
-            "مراجعة العقد من قبل مستشار قانوني متخصص",
-            "التأكد من توافق البنود مع الأنظمة واللوائح الحالية",
-            "تضمين آليات واضحة لحل النزاعات",
-            "تحديد مسؤوليات كل طرف بشكل صريح",
-            "وضع جداول زمنية واضحة للتنفيذ ومؤشرات للأداء"
-        ]
-        
-        # دمج التوصيات
-        recommendations.extend(general_recommendations)
-        
-        return recommendations
-
-    def _analyze_tender_specifics(self, text):
-        """تحليل خاص بالمناقصات"""
-        return {
-            "eligibility_criteria": self._extract_eligibility_criteria(text),
-            "submission_requirements": self._extract_submission_requirements(text),
-            "evaluation_criteria": self._extract_evaluation_criteria(text),
-            "timeline": self._extract_tender_timeline(text)
-        }
-        
-    def _extract_eligibility_criteria(self, text):
-        """استخراج معايير الأهلية"""
-        criteria = []
-        sections = text.split('\n\n')
-        for section in sections:
-            if any(keyword in section.lower() for keyword in ['أهلية', 'شروط المشاركة', 'متطلبات التأهيل']):
-                criteria.append(section.strip())
-        return criteria
-        
-    def _extract_submission_requirements(self, text):
-        """استخراج متطلبات تقديم العروض"""
-        requirements = []
-        sections = text.split('\n\n')
-        for section in sections:
-            if any(keyword in section.lower() for keyword in ['تقديم العروض', 'متطلبات العرض', 'مستندات']):
-                requirements.append(section.strip())
-        return requirements
-        
-    def _extract_evaluation_criteria(self, text):
-        """استخراج معايير التقييم"""
-        criteria = []
-        sections = text.split('\n\n')
-        for section in sections:
-            if any(keyword in section.lower() for keyword in ['معايير التقييم', 'آلية التقييم', 'ترسية']):
-                criteria.append(section.strip())
-        return criteria
-        
-    def _extract_tender_timeline(self, text):
-        """استخراج الجدول الزمني للمناقصة"""
-        import re
-        
-        timeline = {}
-        
-        # البحث عن تواريخ محددة مثل تاريخ الإعلان، تاريخ الإغلاق، إلخ.
-        date_pattern = r'(\d{1,2}[-/]\d{1,2}[-/]\d{2,4})'
-        
-        # تاريخ الإعلان
-        announcement_match = re.search(r'تاريخ الإعلان\s*[:؛]\s*' + date_pattern, text)
-        if announcement_match:
-            timeline["announcement_date"] = announcement_match.group(1)
-            
-        # تاريخ بدء استلام العروض
-        start_submission_match = re.search(r'بدء استلام العروض\s*[:؛]\s*' + date_pattern, text)
-        if start_submission_match:
-            timeline["submission_start_date"] = start_submission_match.group(1)
-            
-        # تاريخ إغلاق استلام العروض
-        end_submission_match = re.search(r'إغلاق استلام العروض\s*[:؛]\s*' + date_pattern, text)
-        if end_submission_match:
-            timeline["submission_end_date"] = end_submission_match.group(1)
-            
-        # تاريخ فتح المظاريف
-        opening_match = re.search(r'فتح المظاريف\s*[:؛]\s*' + date_pattern, text)
-        if opening_match:
-            timeline["opening_date"] = opening_match.group(1)
-            
-        # تاريخ التقييم
-        evaluation_match = re.search(r'تاريخ التقييم\s*[:؛]\s*' + date_pattern, text)
-        if evaluation_match:
-            timeline["evaluation_date"] = evaluation_match.group(1)
-            
-        # تاريخ الترسية
-        award_match = re.search(r'تاريخ الترسية\s*[:؛]\s*' + date_pattern, text)
-        if award_match:
-            timeline["award_date"] = award_match.group(1)
-            
-        return timeline
-
-    def _analyze_contract_specifics(self, text):
-        """تحليل خاص بالعقود"""
-        return {
-            "parties": self._extract_contract_parties(text),
-            "duration": self._extract_contract_duration(text),
-            "termination_conditions": self._extract_termination_conditions(text),
-            "penalties": self._extract_penalties(text),
-            "warranties": self._extract_warranties(text)
-        }
-        
-    def _extract_contract_parties(self, text):
-        """استخراج أطراف العقد"""
-        parties = {}
-        
-        # البحث عن الطرف الأول
-        first_party_match = re.search(r'الطرف الأول\s*[:؛]\s*([^\n]+)', text)
-        if first_party_match:
-            parties["first_party"] = first_party_match.group(1).strip()
-            
-        # البحث عن الطرف الثاني
-        second_party_match = re.search(r'الطرف الثاني\s*[:؛]\s*([^\n]+)', text)
-        if second_party_match:
-            parties["second_party"] = second_party_match.group(1).strip()
-            
-        return parties
-        
-    def _extract_contract_duration(self, text):
-        """استخراج مدة العقد"""
-        duration = {}
-        
-        # البحث عن مدة العقد
-        duration_match = re.search(r'مدة العقد\s*[:؛]\s*([^\n]+)', text)
-        if duration_match:
-            duration["text"] = duration_match.group(1).strip()
-            
-        # البحث عن تاريخ بداية العقد
-        start_date_match = re.search(r'تاريخ بداية العقد\s*[:؛]\s*(\d{1,2}[-/]\d{1,2}[-/]\d{2,4})', text)
-        if start_date_match:
-            duration["start_date"] = start_date_match.group(1)
-            
-        # البحث عن تاريخ نهاية العقد
-        end_date_match = re.search(r'تاريخ نهاية العقد\s*[:؛]\s*(\d{1,2}[-/]\d{1,2}[-/]\d{2,4})', text)
-        if end_date_match:
-            duration["end_date"] = end_date_match.group(1)
-            
-        return duration
-        
-    def _extract_termination_conditions(self, text):
-        """استخراج شروط إنهاء العقد"""
-        conditions = []
-        sections = text.split('\n\n')
-        for section in sections:
-            if any(keyword in section.lower() for keyword in ['إنهاء العقد', 'فسخ العقد', 'إلغاء العقد']):
-                conditions.append(section.strip())
-        return conditions
-        
-    def _extract_penalties(self, text):
-        """استخراج الغرامات والجزاءات"""
-        penalties = []
-        sections = text.split('\n\n')
-        for section in sections:
-            if any(keyword in section.lower() for keyword in ['غرامة', 'جزاء', 'عقوبة', 'تعويض']):
-                penalties.append(section.strip())
-        return penalties
-        
-    def _extract_warranties(self, text):
-        """استخراج الضمانات"""
-        warranties = []
-        sections = text.split('\n\n')
-        for section in sections:
-            if any(keyword in section.lower() for keyword in ['ضمان', 'كفالة', 'تأمين']):
-                warranties.append(section.strip())
-        return warranties
-
-    def _analyze_technical_specifics(self, text):
-        """تحليل خاص بالمستندات الفنية"""
-        return {
-            "specifications": self._extract_technical_specifications(text),
-            "standards": self._extract_technical_standards(text),
-            "testing_procedures": self._extract_testing_procedures(text),
-            "quality_requirements": self._extract_quality_requirements(text)
-        }
-        
-    def _extract_technical_specifications(self, text):
-        """استخراج المواصفات الفنية"""
-        specifications = []
-        sections = text.split('\n\n')
-        for section in sections:
-            if any(keyword in section.lower() for keyword in ['مواصفات فنية', 'خصائص', 'متطلبات فنية']):
-                specifications.append(section.strip())
-        return specifications
-        
-    def _extract_technical_standards(self, text):
-        """استخراج المعايير الفنية"""
-        standards = []
-        sections = text.split('\n\n')
-        for section in sections:
-            if any(keyword in section.lower() for keyword in ['معايير', 'مقاييس', 'مواصفات قياسية']):
-                standards.append(section.strip())
-        return standards
-        
-    def _extract_testing_procedures(self, text):
-        """استخراج إجراءات الاختبار"""
-        procedures = []
-        sections = text.split('\n\n')
-        for section in sections:
-            if any(keyword in section.lower() for keyword in ['اختبار', 'فحص', 'تجربة']):
-                procedures.append(section.strip())
-        return procedures
-        
-    def _extract_quality_requirements(self, text):
-        """استخراج متطلبات الجودة"""
-        requirements = []
-        sections = text.split('\n\n')
-        for section in sections:
-            if any(keyword in section.lower() for keyword in ['جودة', 'ضمان الجودة', 'رقابة']):
-                requirements.append(section.strip())
-        return requirements
+        #  Implementation for recommendation generation is needed here. This is a placeholder.
+        return "Placeholder recommendations"
 
-    def _extract_entities(self, text):
-        """استخراج الكيانات من النص"""
-        entities = {
-            "organizations": self._extract_organizations(text),
-            "people": self._extract_people(text),
-            "locations": self._extract_locations(text)
-        }
-        return entities
-        
-    def _extract_organizations(self, text):
-        """استخراج المنظمات والشركات"""
-        import re
-        # نمط بسيط للبحث عن المنظمات والشركات
-        org_pattern = r'شركة [\u0600-\u06FF\s]+|مؤسسة [\u0600-\u06FF\s]+|وزارة [\u0600-\u06FF\s]+|هيئة [\u0600-\u06FF\s]+'
-        return list(set(re.findall(org_pattern, text)))
-        
-    def _extract_people(self, text):
-        """استخراج أسماء الأشخاص"""
-        # في التطبيق الحقيقي، ستحتاج إلى استخدام تقنيات التعرف على الكيانات
-        # هذه مجرد محاكاة بسيطة
-        return []
-        
-    def _extract_locations(self, text):
-        """استخراج المواقع"""
-        import re
-        # نمط بسيط للبحث عن المواقع
-        location_pattern = r'مدينة [\u0600-\u06FF\s]+|منطقة [\u0600-\u06FF\s]+|محافظة [\u0600-\u06FF\s]+'
-        return list(set(re.findall(location_pattern, text)))
 
-    def _extract_materials(self, text):
-        """استخراج المواد"""
-        materials = []
-        # في التطبيق الحقيقي، ستحتاج إلى قائمة بالمواد الشائعة للبحث عنها
-        common_materials = ['حديد', 'خشب', 'زجاج', 'ألمنيوم', 'نحاس', 'بلاستيك', 'خرسانة']
-        for material in common_materials:
-            if material in text.lower():
-                # البحث عن السياق المحيط بالمادة
-                pattern = r'[^.]*\b' + material + r'\b[^.]*\.'
-                material_contexts = re.findall(pattern, text)
-                for context in material_contexts:
-                    materials.append(context.strip())
-        return materials
-
-    def _extract_measurements(self, text):
-        """استخراج القياسات"""
-        import re
-        # البحث عن القياسات مثل الطول والعرض والوزن وغيرها
-        measurement_pattern = r'\d+(?:\.\d+)?\s*(?:متر|سم|مم|كجم|طن|لتر|مل)'
-        return re.findall(measurement_pattern, text)
-
-    def _extract_standards(self, text):
-        """استخراج المعايير"""
-        standards = []
-        # معايير شائعة للبحث عنها
-        common_standards = ['ISO', 'SASO', 'ASTM', 'BS', 'DIN', 'IEC']
-        for standard in common_standards:
-            if standard in text:
-                # البحث عن المعيار مع رقمه
-                pattern = r'\b' + standard + r'\s*\d+\b'
-                standard_matches = re.findall(pattern, text)
-                standards.extend(standard_matches)
-        return standards
-
-    def _analyze_topics(self, text):
-        """تحليل المواضيع الرئيسية"""
-        # في التطبيق الحقيقي، ستحتاج إلى استخدام تقنيات تحليل المواضيع مثل LDA
-        # هذه مجرد محاكاة بسيطة
-        
-        topics = {}
-        
-        # مواضيع شائعة في المناقصات والعقود
-        common_topics = {
-            "financial": ['سعر', 'تكلفة', 'ميزانية', 'دفع', 'مالي'],
-            "technical": ['فني', 'مواصفات', 'معايير', 'تقني'],
-            "legal": ['قانوني', 'شرط', 'بند', 'التزام', 'حق'],
-            "administrative": ['إداري', 'إجراء', 'تنظيم', 'إشراف'],
-            "time": ['مدة', 'فترة', 'موعد', 'تاريخ', 'جدول زمني']
-        }
-        
-        # حساب تكرار كلمات كل موضوع في النص
-        word_count = len(text.split())
-        
-        for topic, keywords in common_topics.items():
-            topic_count = 0
-            for keyword in keywords:
-                # عدد مرات ظهور الكلمة المفتاحية في النص
-                topic_count += len(re.findall(r'\b' + keyword + r'\w*\b', text))
-            
-            # حساب النسبة المئوية للموضوع
-            if word_count > 0:
-                topic_percentage = (topic_count / word_count) * 100
-                topics[topic] = round(topic_percentage, 2)
-            else:
-                topics[topic] = 0
-                
-        return topics
-
-    def _check_required_terms(self, text):
-        """التحقق من وجود المصطلحات المطلوبة"""
-        required_terms = {
-            "general": ['نطاق العمل', 'مدة التنفيذ', 'الشروط العامة'],
-            "financial": ['قيمة العقد', 'طريقة الدفع', 'الضمان المالي'],
-            "legal": ['حل النزاعات', 'الإنهاء', 'التعويضات'],
-            "technical": ['المواصفات الفنية', 'ضمان الجودة', 'معايير القبول']
-        }
-        
-        found_terms = {}
-        
-        for category, terms in required_terms.items():
-            found_in_category = []
-            for term in terms:
-                if term in text:
-                    found_in_category.append(term)
-            
-            found_terms[category] = found_in_category
-            
-        return found_terms
-
-    def _calculate_compliance_score(self, text):
-        """حساب درجة الامتثال"""
-        # التحقق من وجود الأقسام المطلوبة
-        missing_sections = self._check_missing_sections(text)
-        required_terms = self._check_required_terms(text)
-        
-        # حساب درجة الامتثال
-        total_required_terms = sum(len(terms) for terms in required_terms.values())
-        found_terms = sum(len(found) for found in required_terms.values())
-        
-        if total_required_terms > 0:
-            compliance_percentage = (found_terms / total_required_terms) * 100
-            
-            # تقليل الدرجة بناءً على الأقسام المفقودة
-            compliance_percentage -= len(missing_sections) * 5
-            
-            # ضمان أن الدرجة في النطاق المناسب
-            compliance_percentage = max(0, min(100, compliance_percentage))
-            
-            return round(compliance_percentage, 1)
-        else:
-            return 0
-
-    def _get_version_info(self, document_path):
-        """الحصول على معلومات الإصدار"""
-        # في التطبيق الحقيقي، قد تحتاج لاستخراج معلومات الإصدار من الملف
-        version_info = {
-            "filename": os.path.basename(document_path),
-            "last_modified": time.ctime(os.path.getmtime(document_path))
-        }
-        
-        # البحث عن رقم الإصدار في اسم الملف
-        match = re.search(r'[vV](\d+(?:\.\d+)*)', os.path.basename(document_path))
-        if match:
-            version_info["version_number"] = match.group(1)
-        else:
-            version_info["version_number"] = "غير محدد"
-            
-        return version_info
 
     def _analyze_docx(self, document_path, document_type):
         """تحليل مستند Word"""
         try:
-            # استخراج النص من ملف Word
-            text = self._extract_text_from_docx(document_path)
-            
-            # استخدام نفس آلية تحليل PDF للتحليل
-            analysis = self._analyze_pdf(document_path, document_type)
-            
-            # تحديث نوع الملف
-            analysis["file_info"]["type"] = "DOCX"
+            # محاكاة تحليل مستند Word
+            logger.info(f"تحليل مستند Word: {document_path}")
+            
+            # في التطبيق الفعلي، سيتم استخدام مكتبة مثل python-docx
+            # لاستخراج النص من ملف Word وتحليله
+            
+            # محاكاة استخراج البنود والكيانات والتواريخ والمبالغ والمخاطر
+            # (مشابه لتحليل PDF)
+            self.analysis_results["items"] = [
+                {"id": 1, "name": "توريد معدات", "description": "توريد معدات المشروع", "unit": "مجموعة", "estimated_quantity": 10},
+                {"id": 2, "name": "تركيب المعدات", "description": "تركيب وتشغيل المعدات", "unit": "مجموعة", "estimated_quantity": 10},
+                {"id": 3, "name": "التدريب", "description": "تدريب الموظفين على استخدام المعدات", "unit": "يوم", "estimated_quantity": 20}
+            ]
             
-            return analysis
+            # محاكاة استخراج الكيانات والتواريخ والمبالغ والمخاطر
+            # (مشابه لتحليل PDF)
             
         except Exception as e:
             logger.error(f"خطأ في تحليل مستند Word: {str(e)}")
             raise
-
-    def _extract_text_from_docx(self, document_path):
-        """استخراج النص من ملف Word"""
-        try:
-            import docx
-            
-            doc = docx.Document(document_path)
-            text = ""
-            
-            for paragraph in doc.paragraphs:
-                text += paragraph.text + "\n"
-                
-            for table in doc.tables:
-                for row in table.rows:
-                    for cell in row.cells:
-                        text += cell.text + " "
-                    text += "\n"
-                    
-            return text
-            
-        except Exception as e:
-            logger.error(f"خطأ في استخراج النص من Word: {str(e)}")
-            raise
-
+    
     def _analyze_xlsx(self, document_path, document_type):
         """تحليل مستند Excel"""
         try:
-            # استخراج البيانات من ملف Excel
-            data = self._extract_data_from_xlsx(document_path)
+            # محاكاة تحليل مستند Excel
+            logger.info(f"تحليل مستند Excel: {document_path}")
             
-            # إنشاء تحليل مخصص لملفات Excel
-            analysis = {
-                "document_path": document_path,
-                "document_type": document_type,
-                "analysis_start_time": self.analysis_results["analysis_start_time"],
-                "status": "جاري التحليل",
-                "file_info": {
-                    "name": os.path.basename(document_path),
-                    "type": "XLSX",
-                    "size": os.path.getsize(document_path),
-                    "sheets": self._count_sheets(document_path),
-                    "create_date": "غير متوفر",
-                    "modify_date": time.ctime(os.path.getmtime(document_path))
-                },
-                "data_analysis": {
-                    "sheet_summary": data["sheet_summary"],
-                    "total_rows": data["total_rows"],
-                    "total_columns": data["total_columns"],
-                    "numeric_columns": data["numeric_columns"],
-                    "text_columns": data["text_columns"],
-                    "date_columns": data["date_columns"]
-                }
-            }
+            # في التطبيق الفعلي، سيتم استخدام مكتبة مثل pandas أو openpyxl
+            # لاستخراج البيانات من ملف Excel وتحليلها
             
-            # إضافة تحليلات إضافية حسب نوع المستند
-            if document_type == "tender":
-                analysis["tender_analysis"] = self._analyze_excel_tender(data)
-            elif document_type == "financial":
-                analysis["financial_analysis"] = self._analyze_excel_financial(data)
+            # محاكاة استخراج البنود
+            self.analysis_results["items"] = [
+                {"id": 1, "name": "بند 1", "description": "وصف البند 1", "unit": "وحدة", "estimated_quantity": 100},
+                {"id": 2, "name": "بند 2", "description": "وصف البند 2", "unit": "وحدة", "estimated_quantity": 200},
+                {"id": 3, "name": "بند 3", "description": "وصف البند 3", "unit": "وحدة", "estimated_quantity": 300}
+            ]
             
-            return analysis
+            # محاكاة استخراج المبالغ
+            self.analysis_results["amounts"] = [
+                {"type": "item_cost", "amount": 10000, "currency": "SAR", "description": "تكلفة البند 1"},
+                {"type": "item_cost", "amount": 20000, "currency": "SAR", "description": "تكلفة البند 2"},
+                {"type": "item_cost", "amount": 30000, "currency": "SAR", "description": "تكلفة البند 3"}
+            ]
             
         except Exception as e:
             logger.error(f"خطأ في تحليل مستند Excel: {str(e)}")
             raise
-
-    def _extract_data_from_xlsx(self, document_path):
-        """استخراج البيانات من ملف Excel"""
-        try:
-            import pandas as pd
-            
-            # قراءة جميع الأوراق في الملف
-            excel_file = pd.ExcelFile(document_path)
-            sheet_names = excel_file.sheet_names
-            
-            data = {
-                "sheet_summary": {},
-                "total_rows": 0,
-                "total_columns": 0,
-                "numeric_columns": 0,
-                "text_columns": 0,
-                "date_columns": 0,
-                "sheets": {}
-            }
-            
-            for sheet_name in sheet_names:
-                # قراءة الورقة إلى DataFrame
-                df = pd.read_excel(excel_file, sheet_name=sheet_name)
-                
-                # تحليل أنواع البيانات في الأعمدة
-                column_types = {}
-                numeric_columns = 0
-                text_columns = 0
-                date_columns = 0
-                
-                for column in df.columns:
-                    if pd.api.types.is_numeric_dtype(df[column]):
-                        column_types[column] = "numeric"
-                        numeric_columns += 1
-                    elif pd.api.types.is_datetime64_dtype(df[column]):
-                        column_types[column] = "date"
-                        date_columns += 1
-                    else:
-                        column_types[column] = "text"
-                        text_columns += 1
-                        
-                # تحديث ملخص الورقة
-                data["sheet_summary"][sheet_name] = {
-                    "rows": len(df),
-                    "columns": len(df.columns),
-                    "column_types": column_types
-                }
-                
-                # تحديث الإحصائيات الإجمالية
-                data["total_rows"] += len(df)
-                data["total_columns"] += len(df.columns)
-                data["numeric_columns"] += numeric_columns
-                data["text_columns"] += text_columns
-                data["date_columns"] += date_columns
-                
-                # تخزين البيانات (مع حد أقصى للصفوف للتحكم في الحجم)
-                max_rows = 100
-                data["sheets"][sheet_name] = df.head(max_rows).to_dict(orient="records")
-                
-            return data
-            
-        except Exception as e:
-            logger.error(f"خطأ في استخراج البيانات من Excel: {str(e)}")
-            raise
-
-    def _count_sheets(self, document_path):
-        """حساب عدد الأوراق في ملف Excel"""
-        try:
-            import pandas as pd
-            
-            excel_file = pd.ExcelFile(document_path)
-            return len(excel_file.sheet_names)
-            
-        except Exception as e:
-            logger.error(f"خطأ في حساب عدد الأوراق: {str(e)}")
-            return 0
-
-    def _analyze_excel_tender(self, data):
-        """تحليل بيانات المناقصة من ملف Excel"""
-        # تحليل بسيط لملف Excel خاص بالمناقصة
-        analysis = {
-            "items": self._extract_tender_items(data),
-            "quantities": self._extract_tender_quantities(data),
-            "pricing": self._extract_tender_pricing(data)
-        }
-        
-        return analysis
-
-    def _extract_tender_items(self, data):
-        """استخراج البنود من بيانات المناقصة"""
-        items = []
-        
-        # البحث عن الأوراق التي تحتوي على بنود المناقصة
-        for sheet_name, sheet_data in data["sheets"].items():
-            if not sheet_data:
-                continue
-                
-            # البحث عن الأعمدة التي قد تحتوي على أسماء البنود
-            possible_item_columns = ["البند", "الوصف", "المادة", "البيان", "item", "description"]
-            
-            for row in sheet_data:
-                item_found = False
-                
-                # البحث عن أسماء البنود
-                for column in possible_item_columns:
-                    if column in row and row[column]:
-                        # تحقق من وجود أعمدة الكمية والوحدة
-                        quantity = None
-                        unit = None
-                        
-                        for qty_col in ["الكمية", "العدد", "quantity", "qty"]:
-                            if qty_col in row and row[qty_col]:
-                                quantity = row[qty_col]
-                                break
-                                
-                        for unit_col in ["الوحدة", "unit", "uom"]:
-                            if unit_col in row and row[unit_col]:
-                                unit = row[unit_col]
-                                break
-                                
-                        # إضافة البند إلى القائمة
-                        items.append({
-                            "name": row[column],
-                            "quantity": quantity,
-                            "unit": unit
-                        })
-                        
-                        item_found = True
-                        break
-                        
-                if item_found:
-                    break
-                    
-        return items
-
-    def _extract_tender_quantities(self, data):
-        """استخراج الكميات من بيانات المناقصة"""
-        quantities = {}
-        
-        # البحث عن الأوراق التي تحتوي على كميات المناقصة
-        for sheet_name, sheet_data in data["sheets"].items():
-            if not sheet_data:
-                continue
-                
-            # البحث عن الأعمدة التي قد تحتوي على الكميات
-            quantity_columns = ["الكمية", "العدد", "quantity", "qty"]
-            item_columns = ["البند", "الوصف", "المادة", "البيان", "item", "description"]
-            
-            for row in sheet_data:
-                item_name = None
-                quantity = None
-                
-                # البحث عن اسم البند
-                for col in item_columns:
-                    if col in row and row[col]:
-                        item_name = row[col]
-                        break
-                        
-                # البحث عن الكمية
-                for col in quantity_columns:
-                    if col in row and row[col]:
-                        quantity = row[col]
-                        break
-                        
-                # تخزين الكمية إذا وجدت
-                if item_name and quantity:
-                    quantities[item_name] = quantity
-                        
-        return quantities
-
-    def _extract_tender_pricing(self, data):
-        """استخراج الأسعار من بيانات المناقصة"""
-        pricing = {}
-        
-        # البحث عن الأوراق التي تحتوي على أسعار المناقصة
-        for sheet_name, sheet_data in data["sheets"].items():
-            if not sheet_data:
-                continue
-                
-            # البحث عن الأعمدة التي قد تحتوي على الأسعار
-            price_columns = ["السعر", "التكلفة", "المبلغ", "price", "cost", "amount"]
-            item_columns = ["البند", "الوصف", "المادة", "البيان", "item", "description"]
-            
-            for row in sheet_data:
-                item_name = None
-                price = None
-                
-                # البحث عن اسم البند
-                for col in item_columns:
-                    if col in row and row[col]:
-                        item_name = row[col]
-                        break
-                        
-                # البحث عن السعر
-                for col in price_columns:
-                    if col in row and row[col]:
-                        price = row[col]
-                        break
-                        
-                # تخزين السعر إذا وجد
-                if item_name and price:
-                    pricing[item_name] = price
-                        
-        return pricing
-
-    def _analyze_excel_financial(self, data):
-        """تحليل البيانات المالية من ملف Excel"""
-        # تحليل بسيط لملف Excel مالي
-        analysis = {
-            "total_amount": self._calculate_total_amount(data),
-            "budget_breakdown": self._extract_budget_breakdown(data),
-            "payment_schedule": self._extract_payment_schedule(data)
-        }
-        
-        return analysis
-
-    def _calculate_total_amount(self, data):
-        """حساب المبلغ الإجمالي من البيانات المالية"""
-        total = 0
-        
-        # البحث عن الأوراق التي تحتوي على بيانات مالية
-        for sheet_name, sheet_data in data["sheets"].items():
-            if not sheet_data:
-                continue
-                
-            # البحث عن الأعمدة التي قد تحتوي على مبالغ
-            amount_columns = ["المبلغ", "الإجمالي", "المجموع", "amount", "total", "sum"]
-            
-            for row in sheet_data:
-                for col in amount_columns:
-                    if col in row and row[col] and isinstance(row[col], (int, float)):
-                        total += row[col]
-                        
-        return total
-
-    def _extract_budget_breakdown(self, data):
-        """استخراج تفاصيل الميزانية من البيانات المالية"""
-        breakdown = {}
-        
-        # البحث عن الأوراق التي تحتوي على تفاصيل الميزانية
-        for sheet_name, sheet_data in data["sheets"].items():
-            if not sheet_data:
-                continue
-                
-            # البحث عن الأعمدة التي قد تحتوي على بنود الميزانية
-            category_columns = ["البند", "الفئة", "القسم", "category", "item"]
-            amount_columns = ["المبلغ", "التكلفة", "القيمة", "amount", "cost", "value"]
-            
-            for row in sheet_data:
-                category = None
-                amount = None
-                
-                # البحث عن فئة الميزانية
-                for col in category_columns:
-                    if col in row and row[col]:
-                        category = row[col]
-                        break
-                        
-                # البحث عن المبلغ
-                for col in amount_columns:
-                    if col in row and row[col] and isinstance(row[col], (int, float)):
-                        amount = row[col]
-                        break
-                        
-                # تخزين بند الميزانية إذا وجد
-                if category and amount:
-                    breakdown[category] = amount
-                        
-        return breakdown
-
-    def _extract_payment_schedule(self, data):
-        """استخراج جدول الدفعات من البيانات المالية"""
-        schedule = []
-        
-        # البحث عن الأوراق التي تحتوي على جدول الدفعات
-        for sheet_name, sheet_data in data["sheets"].items():
-            if not sheet_data:
-                continue
-                
-            # البحث عن الأعمدة التي قد تحتوي على معلومات الدفعات
-            date_columns = ["التاريخ", "الموعد", "date", "schedule"]
-            amount_columns = ["المبلغ", "الدفعة", "القيمة", "amount", "payment", "value"]
-            description_columns = ["الوصف", "البيان", "description", "details"]
-            
-            for row in sheet_data:
-                date = None
-                amount = None
-                description = None
-                
-                # البحث عن تاريخ الدفعة
-                for col in date_columns:
-                    if col in row and row[col]:
-                        date = row[col]
-                        break
-                        
-                # البحث عن مبلغ الدفعة
-                for col in amount_columns:
-                    if col in row and row[col]:
-                        amount = row[col]
-                        break
-                        
-                # البحث عن وصف الدفعة
-                for col in description_columns:
-                    if col in row and row[col]:
-                        description = row[col]
-                        break
-                        
-                # تخزين الدفعة إذا وجدت
-                if date and amount:
-                    schedule.append({
-                        "date": date,
-                        "amount": amount,
-                        "description": description
-                    })
-                        
-        return schedule
-
+    
     def _analyze_txt(self, document_path, document_type):
         """تحليل مستند نصي"""
         try:
-            # قراءة محتوى الملف النصي
-            with open(document_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
-                text = file.read()
-                
-            # استخدام نفس آلية تحليل PDF
-            analysis = self._analyze_pdf(document_path, document_type)
+            # محاكاة تحليل مستند نصي
+            logger.info(f"تحليل مستند نصي: {document_path}")
             
-            # تحديث نوع الملف
-            analysis["file_info"]["type"] = "TXT"
-            analysis["file_info"]["pages"] = self._estimate_pages(text)
+            # في التطبيق الفعلي، سيتم قراءة الملف النصي وتحليله
             
-            return analysis
+            # محاكاة استخراج البنود والكيانات والتواريخ والمبالغ والمخاطر
+            # (مشابه للتحليلات الأخرى)
             
         except Exception as e:
             logger.error(f"خطأ في تحليل مستند نصي: {str(e)}")
             raise
-
-    def _estimate_pages(self, text):
-        """تقدير عدد الصفحات في النص"""
-        # تقدير بسيط: كل 3000 حرف تعادل صفحة واحدة تقريبًا
-        return max(1, len(text) // 3000)
-
+    
     def get_analysis_status(self):
         """الحصول على حالة التحليل الحالي"""
         if not self.analysis_in_progress:
@@ -1693,53 +282,53 @@ class DocumentAnalyzer:
                 return {"status": "لا يوجد تحليل جارٍ"}
             else:
                 return {"status": self.analysis_results.get("status", "غير معروف")}
-
+        
         return {
             "status": "جاري التحليل",
             "document_path": self.current_document,
             "start_time": self.analysis_results.get("analysis_start_time")
         }
-
+    
     def get_analysis_results(self):
         """الحصول على نتائج التحليل"""
         return self.analysis_results
-
+    
     def export_analysis_results(self, output_path=None):
         """تصدير نتائج التحليل إلى ملف JSON"""
         if not self.analysis_results:
             logger.warning("لا توجد نتائج تحليل للتصدير")
             return None
-
+        
         if not output_path:
             # إنشاء اسم ملف افتراضي
             timestamp = datetime.datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')
             filename = f"analysis_results_{timestamp}.json"
             output_path = os.path.join(self.documents_path, filename)
-
+        
         try:
             with open(output_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
                 json.dump(self.analysis_results, f, ensure_ascii=False, indent=4)
-
+            
             logger.info(f"تم تصدير نتائج التحليل إلى: {output_path}")
             return output_path
-
+        
         except Exception as e:
             logger.error(f"خطأ في تصدير نتائج التحليل: {str(e)}")
             return None
-
+    
     def import_analysis_results(self, input_path):
         """استيراد نتائج التحليل من ملف JSON"""
         if not os.path.exists(input_path):
             logger.error(f"ملف نتائج التحليل غير موجود: {input_path}")
             return False
-
+        
         try:
             with open(input_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
                 self.analysis_results = json.load(f)
-
+            
             logger.info(f"تم استيراد نتائج التحليل من: {input_path}")
             return True
-
+        
         except Exception as e:
             logger.error(f"خطأ في استيراد نتائج التحليل: {str(e)}")
             return False
@@ -1788,11 +377,11 @@ class DocumentAnalyzer:
         # البحث عن القيم النقدية
         currency_pattern = r'[\d,]+\.?\d*\s*(?:ريال|دولار|SAR|USD)'
         currencies = re.findall(currency_pattern, text)
-
+        
         # البحث عن النسب المئوية
         percentage_pattern = r'\d+\.?\d*\s*%'
         percentages = re.findall(percentage_pattern, text)
-
+        
         return {
             "currencies": currencies,
             "percentages": percentages
@@ -1806,16 +395,10 @@ class DocumentAnalyzer:
     def _calculate_complexity(self, text):
         """حساب مستوى تعقيد النص"""
         words = text.split()
-        if not words:
-            return 0
-            
         avg_word_length = sum(len(word) for word in words) / len(words)
         sentences = text.split('.')
-        if not sentences:
-            return 0
-            
         avg_sentence_length = len(words) / len(sentences)
-
+        
         # حساب درجة التعقيد (1-10)
         complexity = min((avg_word_length * 0.5 + avg_sentence_length * 0.2), 10)
         return round(complexity, 2)
@@ -1830,12 +413,12 @@ class DocumentAnalyzer:
             "الغرامات",
             "شروط الدفع"
         ]
-
+        
         missing = []
         for section in required_sections:
             if section not in text:
                 missing.append(section)
-
+        
         return missing
 
     def _find_related_documents(self, document_path):
@@ -1843,56 +426,9 @@ class DocumentAnalyzer:
         directory = os.path.dirname(document_path)
         base_name = os.path.basename(document_path)
         related = []
-
+        
         for file in os.listdir(directory):
             if file != base_name and file.startswith(base_name.split('_')[0]):
                 related.append(file)
-
+        
         return related
-
-    def process_image(self, image_path):
-        """معالجة وضغط الصورة"""
-        try:
-            # فتح الصورة
-            with Image.open(image_path) as img:
-                # تحويل الصورة إلى RGB إذا كانت RGBA
-                if img.mode == 'RGBA':
-                    img = img.convert('RGB')
-
-                # البدء بجودة عالية وتقليلها تدريجياً حتى نصل للحجم المطلوب
-                quality = 95
-                max_size = (1200, 1200)
-                
-                while True:
-                    img.thumbnail(max_size, Image.Resampling.LANCZOS)
-                    buffer = io.BytesIO()
-                    img.save(buffer, format='JPEG', quality=quality, optimize=True)
-                    size = len(buffer.getvalue())
-                    
-                    # إذا كان الحجم أقل من 5 ميجابايت، نخرج من الحلقة
-                    if size <= 5000000:
-                        break
-                        
-                    # تقليل الجودة والحجم
-                    quality = max(quality - 10, 20)  # لا نقلل الجودة عن 20
-                    max_size = (int(max_size[0] * 0.8), int(max_size[1] * 0.8))
-                    
-                    # إذا وصلنا للحد الأدنى من الجودة والحجم ولم نصل للحجم المطلوب
-                    if quality == 20 and max_size[0] < 400:
-                        raise ValueError("لا يمكن ضغط الصورة للحجم المطلوب")
-
-                # تحويل الصورة المضغوطة إلى base64
-                return base64.b64encode(buffer.getvalue()).decode('utf-8')
-        except Exception as e:
-            logger.error(f"خطأ في معالجة الصورة: {str(e)}")
-            raise
-
-    def convert_pdf_to_images(self, pdf_path):
-        """تحويل PDF إلى صور"""
-        try:
-            from pdf2image import convert_from_path
-            images = convert_from_path(pdf_path)
-            return images
-        except Exception as e:
-            logger.error(f"فشل في تحويل ملف PDF إلى صورة: {str(e)}")
-            raise