From 49b1d000c6e1f69522c1d3208f0ca6a704185fd4 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: mdorstkar <md83game@gmail.com>
Date: Sat, 16 May 2026 17:59:37 +0330
Subject: [PATCH] .

---
 nahj_get_metadata_v2.py | 16 +++++++---------
 1 file changed, 7 insertions(+), 9 deletions(-)

diff --git a/nahj_get_metadata_v2.py b/nahj_get_metadata_v2.py
index 00ffdab..25106a6 100644
--- a/nahj_get_metadata_v2.py
+++ b/nahj_get_metadata_v2.py
@@ -25,7 +25,8 @@ today = f'{datetime.datetime.now().year}{datetime.datetime.now().month}{datetime
  استفاده میکنه و در چهار فایل جداگانه ذخیره میکنه
 '''
 def create_tables():
-     
+     # متد ساخت تیبل های اسکیو ال لایت در صورت عدم وجود
+
     cursor.execute("""CREATE TABLE IF NOT EXISTS rules (
 	id TEXT,
 	rule TEXT,
@@ -52,6 +53,7 @@ def create_tables():
     conn.commit()
 
 
+# پرامپت های مختلف که هرکدام یکی از (تایتل یا مفاهیم کلیدی یا شخصیت و یا قواعد) رو از متن نهج البلاغه استخراج میکنه
 
 SYSTEM_PROMPT_orginal = """
 تو یک استخراج‌گر ساختاریافته اطلاعات برای متون فارسی هستی.
@@ -494,18 +496,15 @@ def find_passed_data_ids(output_metadata_jsonl_path):
      return passed_data_ids
 
 if __name__ == "__main__":
+        
         create_tables() # ساخت تیبل های مورد نیاز اسکیو ال لایت در صورت عدم وجود
         input_data_path = './nahj_data/all_nahj_CONTEXT.json' # شامل تمامی (خطبه و نامه و حکمت ها) به همراه پاراگراف هایشان
         llm_error_path = './nahj-answer/error-in-getting-metadata-Final.txt'
         previous_peroid_errors_path = "./nahj_data/error-ids-Final.txt"
         current_peroid_errors_path = "./nahj_data/error-ids3-Final.txt"
         output_metadata_jsonl_path = f'./nahj_data/nahj-metadata-jsonline.json'
-
-        o=0
-
         file_path = './nahj_data/nahj-metadata-jsonline.json'
         
-        # for path in outs:
         # 1. حذف فایل اگر وجود داشته باشد
         if os.path.exists(file_path):
             os.remove(file_path)
@@ -517,8 +516,7 @@ if __name__ == "__main__":
         output_metadata_json_path = f'./nahj_data/nahj-metadata-TEST.json'
         with open(input_data_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
             data = json.load(file)
-        SYSTEM_PROMPT = prompts[o]
-        o+=1
+
         passed_data_ids = []
         passed_data_ids = find_passed_data_ids(output_metadata_jsonl_path)
             
@@ -563,7 +561,7 @@ if __name__ == "__main__":
                     print(f'id: {id} - record: {index}/{len(data)} - period: {period}')
 
                     for path in outs :
-
+                            # این حلقه برای اجرای هر چهار پرامپته که هرکدام یکی از (تایتل ، مفاهیم کلیدی ، شخصیت ها و قواعد ) را استخراج میکنه
                         if err == True :
                              continue
                         elif path == "title":
@@ -630,7 +628,7 @@ if __name__ == "__main__":
                         # entery['paragraph_metadata'] = llm_answer_data
                     
 
-
+                    # در این قسمت متادیتای پارتها استخراج میشود و در تیبل های اسکیو ال لایت ذخیره میشود
                     context_id = id
                     title = entery['title']
                     large_title = entery['large_title']