Update modules/ai_assistant/ai_app.py

modules/ai_assistant/ai_app.py

@@ -69,43 +69,60 @@ class ClaudeAIService:
         return valid_models.get(short_name, short_name)
     
     def analyze_image(self, image_path, prompt, model_name="claude-3-7-sonnet"):
-        """
-        تحليل صورة باستخدام نموذج Claude AI
-        
-        المعلمات:
-            image_path: مسار الصورة المراد تحليلها
-            prompt: التوجيه للنموذج
-            model_name: اسم نموذج Claude المراد استخدامه
+    """
+    تحليل صورة باستخدام نموذج Claude AI
+    
+    المعلمات:
+        image_path: مسار الصورة المراد تحليلها
+        prompt: التوجيه للنموذج
+        model_name: اسم نموذج Claude المراد استخدامه
+    
+    العوائد:
+        dict: نتائج التحليل
+    """
+    try:
+        # الحصول على مفتاح API
+        api_key = self.get_api_key()
         
-        العوائد:
-            dict: نتائج التحليل
-        """
-        try:
-            # الحصول على مفتاح API
-            api_key = self.get_api_key()
-            
-# قراءة محتوى الملف مع ضغط الصور فقط
-file_size = os.path.getsize(image_path)
-_, ext = os.path.splitext(image_path)
-ext = ext.lower()
+        # قراءة محتوى الملف مع ضغط الصور فقط
+        file_size = os.path.getsize(image_path)
+        _, ext = os.path.splitext(image_path)
+        ext = ext.lower()
 
-if ext in ['.jpg', '.jpeg', '.png', '.gif', '.webp'] and file_size > 5 * 1024 * 1024:
-    # فقط ضغط الصور العادية وليس ملفات PDF
-    try:
-        with Image.open(image_path) as img:
-            # حفظ الصورة المضغوطة في ذاكرة مؤقتة
-            compressed_img_buffer = io.BytesIO()
-            
-            # حساب معامل الجودة المناسب
-            quality = min(95, int((5 * 1024 * 1024 / file_size) * 100))
-            
-            # حفظ الصورة بالجودة المحسوبة
-            img.save(compressed_img_buffer, format='JPEG', quality=quality)
-            compressed_img_buffer.seek(0)
-            
-            # استخدام البيانات المضغوطة
-            file_content = compressed_img_buffer.read()
-            logging.info(f"تم ضغط الصورة من {file_size/1024/1024:.2f} ميجابايت إلى {len(file_content)/1024/1024:.2f} ميجابايت")
+        if ext in ['.jpg', '.jpeg', '.png', '.gif', '.webp'] and file_size > 5 * 1024 * 1024:
+            # فقط ضغط الصور العادية وليس ملفات PDF
+            try:
+                with Image.open(image_path) as img:
+                    # حفظ الصورة المضغوطة في ذاكرة مؤقتة
+                    compressed_img_buffer = io.BytesIO()
+                    
+                    # حساب معامل الجودة المناسب
+                    quality = min(95, int((5 * 1024 * 1024 / file_size) * 100))
+                    
+                    # حفظ الصورة بالجودة المحسوبة
+                    img.save(compressed_img_buffer, format='JPEG', quality=quality)
+                    compressed_img_buffer.seek(0)
+                    
+                    # استخدام البيانات المضغوطة
+                    file_content = compressed_img_buffer.read()
+                    logging.info(f"تم ضغط الصورة من {file_size/1024/1024:.2f} ميجابايت إلى {len(file_content)/1024/1024:.2f} ميجابايت")
+            except Exception as e:
+                logging.error(f"خطأ أثناء ضغط الصورة: {str(e)}")
+                with open(image_path, 'rb') as f:
+                    file_content = f.read()
+        else:
+            # استخدام الملف الأصلي للملفات غير الصور أو الصور الصغيرة
+            with open(image_path, 'rb') as f:
+                file_content = f.read()
+
+            # التحقق من حجم الملف بعد القراءة
+            if len(file_content) > 5 * 1024 * 1024:
+                raise ValueError(f"حجم الملف ({len(file_content)/1024/1024:.2f} ميجابايت) يتجاوز الحد الأقصى (5 ميجابايت). يرجى تقليل حجم الملف قبل الرفع.")
+        
+        # تحويل المحتوى إلى Base64
+        file_base64 = base64.b64encode(file_content).decode('utf-8')
+        
+        
     except Exception as e:
         logging.error(f"خطأ أثناء ضغط الصورة: {str(e)}")
         with open(image_path, 'rb') as f: