add new source

2_convert_nahj-json_to_faiss.py

@@ -5,9 +5,9 @@ import os
 
 def create_faiss_index_from_json():
     # مسیر فایل‌ها
-    json_file_path = './nahj_data/nahj_vectors_multilingual-e5-small.json'
+    json_file_path = './nahj_data/nahj_vectors_jina-embeddings-v5-text-small.json'
-    faiss_index_path = './data-faiss/faiss_index_multilingual-e5-small.index'
+    faiss_index_path = './data-faiss/faiss_index_nahj_jina-embeddings-v5-text-small.index'
-    metadata_file_path = './data-faiss/faiss_index_nahj_metadata_multilingual-e5-small.json'
+    metadata_file_path = './data-faiss/faiss_index_nahj_metadata_jina-embeddings-v5-text-small.json'
 
     # --- 1. بارگذاری داده‌ها از JSON ---
     with open(json_file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:

Automatic_answer_checker.py

@@ -28,10 +28,29 @@ import os
 os.environ['HF_HUB_OFFLINE'] = '1'
 
 
+# models_list = [
+# "jinaai/jina-embeddings-v5-text-small",
+# "BAAI/bge-m3",
+# "sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2",
+# "intfloat/multilingual-e5-small"
+# ]
+
+option_list = [
+
+    {"model_name":"sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2","model_faiss":"./data-faiss/faiss_index_nahj.index","samples_numbers":[10,100,150,200,300],"normal_embedder":True},
+    {"model_name":"intfloat/multilingual-e5-small","model_faiss":"./data-faiss/faiss_index_multilingual-e5-small.index","samples_numbers":[10,100,150,200,300],"normal_embedder":True},
+    {"model_name":"jinaai/jina-embeddings-v5-text-small","model_faiss":"./data-faiss/faiss_index_nahj_jina-embeddings-v5-text-small.index","samples_numbers":[10,100,150,200,300],"normal_embedder":False},
+    {"model_name":"BAAI/bge-m3","model_faiss":"./data-faiss/faiss_index_nahj_bge_m3.index","samples_numbers":[10,100,150,200,300],"normal_embedder":True}
+]
+
+
+normal_embedder = True
+
 MODEL_PATH = "intfloat/multilingual-e5-small"  
 # sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2
 # BAAI/bge-m3
 # intfloat/multilingual-e5-small
+# jinaai/jina-embeddings-v5-text-small
 
 # RERANKER_MODEL = "BAAI/bge-reranker-v2-m3"
 
@@ -39,10 +58,11 @@ FAISS_INDEX_PATH = "./data-faiss/faiss_index_multilingual-e5-small.index"
 # ./data-faiss/faiss_index_nahj.index
 # ./data-faiss/faiss_index_nahj_bge_m3.index
 # ./data-faiss/faiss_index_multilingual-e5-small.index
+# ./data-faiss/faiss_index_nahj_jina-embeddings-v5-text-small.index
 
 FAISS_METADATA_PATH = "./data-faiss/faiss_index_nahj_metadata.json"
 
-
+normal_embedder = True
 conn = sqlite3.connect('./db/nahj.db')
 cursor = conn.cursor()
 
@@ -109,7 +129,15 @@ class HybridRetrieverReranker:
 
         # --- Dense Embedder ---
         print("Loading SentenceTransformer model ...")
-        self.embedder = SentenceTransformer(model_path, device=self.device)
+
+        if normal_embedder == False:
+            self.embedder = SentenceTransformer(model_path\
+                                            ,trust_remote_code=True \
+                                            ,model_kwargs={'default_task': 'retrieval'}\
+                                            ,device=self.device)
+
+        else:
+            self.embedder = SentenceTransformer(model_path, device=self.device)
         # embedder = SentenceTransformer("sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2", device= self.device)
         # embedder.save(MODEL_PATH)
         
@@ -267,18 +295,14 @@ class HybridRetrieverReranker:
             for i in cand_idx
         ]
 
-ids, part_ids, context_ids, large_titles, sentences, titles, urls, arabic_texts, Interpretation_links, types, faiss_index = load_faiss_index(FAISS_INDEX_PATH, FAISS_METADATA_PATH)
-
-pipe = HybridRetrieverReranker(ids, part_ids,context_ids,large_titles,sentences , titles, urls, arabic_texts, Interpretation_links, types, faiss_index, dense_alpha=0.6 , model_path=MODEL_PATH)
 
 
-
+def single_query(query: str , samples_number):
-def single_query(query: str):
 
     query = cleaning(query)
         
     # تنظیم final_k در اینجا مشخص میکنه پاسخ های مدل چندتا باشه
-    retrived_sections = pipe.search(query, sentences, topk_dense=100, topk_sparse=100, pre_rerank_k=100, final_k=10)
+    retrived_sections = pipe.search(query, sentences, topk_dense=100, topk_sparse=100, pre_rerank_k=100, final_k=samples_number)
     
     retrived_sections_list = []
     final_similars_text = ''
@@ -323,9 +347,9 @@ def get_passages_by_paragraphs(retrived_sections_list):
     return final_passages
 
 #  متد اصلی جست و جو
-def bale_search(query):
+def bale_search(query,samples_number=10):
     start = datetime.datetime.now()
-    id_list, result_passages, retrived_sections_list  = single_query(query)
+    id_list, result_passages, retrived_sections_list  = single_query(query,samples_number)
     related_paragraphs = get_passages_by_paragraphs(retrived_sections_list)
     
     end_retrive = datetime.datetime.now()
@@ -342,36 +366,71 @@ def bale_search(query):
     return id_list.split("\n")
 
 
-final_answers_and_questions = []
+final_result = ''
-true_n = 0
-sen_n = 0
-for s in answers_and_questions :
-# حلقه اصلی برای دریافت سوال و جواب ها از اکسل
-#  ارسال آنها به مدل و صحت سنجی پاسخ آن
-    sen_n+=1
-    print(sen_n)
-    find = False
-    answer = f"خطبه {str(int(s[0]))}"
-    question = s[1]
-    bot_answers = bale_search(question)
 
-    titles_list = []
+for option in option_list:
-    for _id in bot_answers:
-        if _id == '' :
-            continue
-        cursor.execute("SELECT * FROM speeches WHERE id = ?", (_id,))
-        result = cursor.fetchall()
-        answer_title = result[0][3]
-        if answer_title == answer :
-            find = True
 
-    if find == True :
+    if option['normal_embedder'] == False:
-        true_n += 1
+        normal_embedder = False
-    s.append(find)
+    else :
-    s[0] = int(s[0])
+        normal_embedder = True
-    final_answers_and_questions.append(s)
+
-# پرینت کردن اینکه از تعداد سوالات پرسیده شده به چندتای اونها جواب صحیح داده شده
+    ids, part_ids, context_ids, large_titles, sentences, titles, urls, arabic_texts, Interpretation_links, types, faiss_index = load_faiss_index(option['model_faiss'], FAISS_METADATA_PATH)
-print(f"findes speechs number: {true_n}/{len(answers_and_questions)}")
+
+    pipe = HybridRetrieverReranker(ids, part_ids,context_ids,large_titles,sentences , titles, urls, arabic_texts, Interpretation_links, types, faiss_index, dense_alpha=0.6 , model_path=option['model_name'])
+
+    final_result+="\n--------------------------------------------------------\n"
+    final_result+=f"model : {option['model_name']}\n"
+
+    for num in option['samples_numbers'] :
+
+
+        final_answers_and_questions = []
+        true_n = 0
+        sen_n = 0
+        for s in answers_and_questions :
+        # حلقه اصلی برای دریافت سوال و جواب ها از اکسل
+        #  ارسال آنها به مدل و صحت سنجی پاسخ آن
+            sen_n+=1
+            print(sen_n)
+            find = False
+            answer = f"خطبه {str(int(s[0]))}"
+            question = s[1]
+            bot_answers = bale_search(question ,samples_number = num)
+
+            titles_list = []
+            for _id in bot_answers:
+                if _id == '' :
+                    continue
+                cursor.execute("SELECT * FROM speeches WHERE id = ?", (_id,))
+                result = cursor.fetchall()
+                answer_title = result[0][3]
+                if answer_title == answer :
+                    find = True
+
+            if find == True :
+                true_n += 1
+            s.append(find)
+            s[0] = int(s[0])
+            final_answers_and_questions.append(s)
+
+
+        final_result+="_____________________\n"
+        final_result+=f"findes speechs number: {true_n}/{len(answers_and_questions)}\n"
+        final_result+=f"samples number : {num}\n"
+
+    final_result+="--------------------------------------------------------\n"
+    
+        # پرینت کردن اینکه از تعداد سوالات پرسیده شده به چندتای اونها جواب صحیح داده شده
+
+print(final_result)
+        # print("--------------------------------------------------------")
+        # print(f"model : {option['model_name']}")
+        # print(f"findes speechs number: {true_n}/{len(answers_and_questions)}")
+        # print(f"samples number : {num}")
+        # print("--------------------------------------------------------")
+
+        
 
 
 

convert_parts_to_context.py

@@ -0,0 +1,118 @@
+# بسم الله
+
+
+
+import json
+
+
+"""
+ این سورس خروجی سورس convert_sentence_to_part رو به عنوان ورودی دریافت میکنه
+ و پارت های نهج البلاغه رو به صورت یک (حکمت یا خطبه یا نامه) درمیاره که هرکدوم یک key شامل پاراگراف ها دارن
+"""
+
+
+nahj_parts_file = "./nahj_data/all_nahj_parts.json"
+
+    # --- 1. بارگذاری داده‌ها از JSON ---
+with open(nahj_parts_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
+        all_parts = json.load(f)
+
+
+id_ = all_parts[0]['context_id']
+paragraph_id = all_parts[0]['part_id']
+number = all_parts[0]['number']
+paragraph_order = all_parts[0]['part_order']
+url = all_parts[0]['url']
+interpretation_link = all_parts[0]['interpretation_link']
+title = all_parts[0]['title']
+large_title = all_parts[0]['large_title']
+text = all_parts[0]['part_text']
+arabic_text = all_parts[0]['arabic_text']
+type_ = all_parts[0]['type']
+
+first_try = True
+paragraph_list = []
+final_list = []
+for part in all_parts:
+        if first_try == True:
+            first_try = False
+            paragraph_list.append({
+                   "paragraph_id":paragraph_id,
+                   "number": number,
+                   "paragraph_order":paragraph_order,
+                   "large_title":large_title,
+                   "text":text,
+                   "arabic_text":arabic_text
+            })
+            continue
+        
+        if part['number'] == 480:
+               pass
+
+        if part['number'] == number and \
+            part['type'] == type_ :
+               
+                
+                paragraph_list.append({
+                    "paragraph_id":part['part_id'],
+                    "number": part['number'],
+                    "paragraph_order":part['part_order'],
+                    "large_title":part['large_title'],
+                    "text":part['part_text'],
+                    "arabic_text":part['arabic_text']
+                })
+        
+        else:
+            final_list.append({
+                  "id":id_,
+                  "url":url,
+                  "interpretation_link":interpretation_link,
+                  "title":title,
+                  "large_title":large_title,
+                  "type":type_,
+                  "paragraphs":paragraph_list
+            })
+
+            paragraph_list = [{
+                    "paragraph_id":part['part_id'],
+                    "number": part['number'],
+                    "paragraph_order":part['part_order'],
+                    "large_title":part['large_title'],
+                    "text":part['part_text'],
+                    "arabic_text":part['arabic_text']
+                }]
+
+            id_ = part['context_id']
+            paragraph_id = part['part_id']
+            number = part['number']
+            paragraph_order = part['part_order']
+            url = part['url']
+            interpretation_link = part['interpretation_link']
+            title = part['title']
+            large_title = part['large_title']
+            text = part['part_text']
+            arabic_text = part['arabic_text']
+            type_ = part['type']
+
+
+
+final_list.append({
+                  "id":id_,
+                  "url":url,
+                  "interpretation_link":interpretation_link,
+                  "title":title,
+                  "large_title":large_title,
+                  "type":type_,
+                  "paragraphs":paragraph_list
+            })
+
+
+output_file_path = "./nahj_data/all_nahj_CONTEXT.json"
+
+with open(output_file_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
+        json.dump(final_list, f, ensure_ascii=False, indent=2)
+
+
+
+
+

convert_sentence_to_part.py

@@ -0,0 +1,105 @@
+# بسم الله
+
+
+
+import json
+
+'''
+ این سورس دیکشنری جیسونی نهج البلاغه که شامل سنتنس ها (جدا شده بر اساس نقطه) هستش رو
+ به پارت ها تبدیل میکنه (پاراگراف)
+ فایل جیسونی که به عنوان ورودی میگیره ، خروجی unify_embedder دایرکتوری nahj هستش
+'''
+
+
+
+nahj_sentence_file = "./nahj_data/nahj_vector_bge_m3.json"
+
+    # --- 1. بارگذاری داده‌ها از JSON ---
+with open(nahj_sentence_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
+        all_sentences = json.load(f)
+
+sentence_number = all_sentences['sentence-1']['number']
+part_order = all_sentences['sentence-1']['part_orders']
+sentence_text = all_sentences['sentence-1']['sentence']
+context_id = all_sentences['sentence-1']['context_id']
+part_id = all_sentences['sentence-1']['part_id']
+sentence_url = all_sentences['sentence-1']['url']
+interpretation_link = all_sentences['sentence-1']['Interpretation_link']
+sentence_id = all_sentences['sentence-1']['id']
+sentence_title = all_sentences['sentence-1']['title']
+sentence_large_title = all_sentences['sentence-1']['large_title']
+sentence_arabic_text = all_sentences['sentence-1']['arabic_text']
+sentence_type = all_sentences['sentence-1']['type']
+
+
+first_try = True
+all_parts = []
+for x,sentence in all_sentences.items() :
+        if first_try == True :
+                first_try = False
+                continue
+        if x=="sentence-3777":
+                pass
+        if sentence['part_orders'] == part_order and \
+            sentence['number'] == sentence_number and \
+            sentence["type"] == sentence_type:
+                
+                sentence_text = sentence_text.strip()
+
+                if sentence_text[-1] == ".":
+                        sentence_text = sentence_text + " " + sentence['sentence']
+                else :
+                        sentence_text = sentence_text + ". " + sentence['sentence']
+                
+        else :
+            all_parts.append({
+                   
+                          "id" : sentence_id,
+                          "context_id" : context_id,
+                          "part_id" : part_id,
+                          "number" : sentence_number,
+                          "part_order" : part_order,
+                          "url" : sentence_url,
+                          "interpretation_link" : interpretation_link,
+                          "title" : sentence_title,
+                          "large_title" : sentence_large_title,
+                          "part_text" : sentence_text,
+                          "arabic_text" : sentence_arabic_text,
+                          "type" : sentence_type
+                   })
+
+            sentence_number = sentence['number']
+            part_order = sentence['part_orders']
+            sentence_text = sentence['sentence']
+            context_id = sentence['context_id']
+            part_id = sentence['part_id']
+            sentence_url = sentence['url']
+            interpretation_link = sentence['Interpretation_link']
+            sentence_id = sentence['id']
+            sentence_title = sentence['title']
+            sentence_large_title = sentence['large_title']
+            sentence_arabic_text = sentence['arabic_text']
+            sentence_type = sentence['type']
+
+all_parts.append({
+                   
+                          "id" : sentence_id,
+                          "context_id" : context_id,
+                          "part_id" : part_id,
+                          "number" : sentence_number,
+                          "part_order" : part_order,
+                          "url" : sentence_url,
+                          "interpretation_link" : interpretation_link,
+                          "title" : sentence_title,
+                          "large_title" : sentence_large_title,
+                          "part_text" : sentence_text,
+                          "arabic_text" : sentence_arabic_text,
+                          "type" : sentence_type
+                   })
+output_file_path = "./nahj_data/all_nahj_parts.json"
+
+with open(output_file_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
+        json.dump(all_parts, f, ensure_ascii=False, indent=2)
+
+
+

nahj_get_metadata_v2.py

@@ -0,0 +1,319 @@
+import json
+import ast
+from typing import Dict, Any
+import time
+import datetime
+from openai import OpenAI
+from langchain_openai import ChatOpenAI
+
+today = f'{datetime.datetime.now().year}{datetime.datetime.now().month}{datetime.datetime.now().day}'
+
+'''
+این سورس ، حکمت ها و نامه ها و خطبه های نهج البلاغه
+ به همراه پاراگراف هایشان از فایل جیسون به همراه پرامپت به llm مورد نظر میفرسته
+و پاسخ که یک دیکشنری پایتونی ( شامل مفاهیم کلیدی، شخصیت ها، عنوان ، آیدی ، قوانین و ... ) هست
+ رو به صورت جیسون ذخیره میکنه
+'''
+
+
+SYSTEM_PROMPT = """
+تو یک استخراج‌گر ساختاریافته اطلاعات برای متون فارسی هستی.
+وظیفه تو تحلیل هر پاراگراف و تولید خروجی دقیق بر اساس تعاریف زیر است.
+
+فقط و فقط بر اساس متن ورودی عمل کن و هیچ دانش، تفسیر یا مفهوم خارجی اضافه نکن.
+
+ساختار ورودی
+
+هر ورودی شامل موارد زیر است:
+
+id : شناسه متن
+paragraphs : لیستی از پاراگراف‌ها که هرکدام شامل:
+	paragraph_id
+	text
+
+قوانین بنیادین سختگیرانه:
+
+خروجی باید فقط یک دیکشنری معتبر پایتون باشد.
+
+هیچ توضیح، مقدمه یا متن اضافی تولید نکن.
+
+تمام مقادیر باید به زبان فارسی باشند.
+
+اگر داده‌ای در متن وجود نداشت، مقدار آن را [] یا None قرار بده.
+
+تعاریف عملیاتی استخراج:
+1. title
+
+یک رشته بین 4 تا 7 کلمه
+
+فقط با واژگان موجود در متن ساخته شود
+
+جهت‌گیری، تنش یا دوراهی اصلی متن را نشان دهد
+
+2. central_concepts
+
+شامل مفاهیم اصلی، محوری و بسیار مهم هر پاراگراف باشد
+
+تعداد آن محدود و فقط شامل مفاهیم با اهمیت بالا باشد
+
+هر مفهوم دقیقاً دو کلمه‌ای باشد
+
+اسامی خاص و اشخاص به هیچ وجه به عنوان کلیدواژه انتخاب نشوند
+
+کلیدواژه ها مستقیماً از متن استخراج شود
+
+فقط در قالب:
+
+مضاف و مضاف‌الیه
+
+صفت و موصوف
+
+بدون استفاده از حروف عطف(هرگز هرگز هرگز کلمات کلیدواژه با حرف «و» به هم عطف نشوند(کاملا سختگیرانه))
+
+paragraph_effect
+
+برای هر مفهوم مرکزی، احساس متن نسبت به آن باید به صورت طیفی عددی مشخص شود:
+
+یک عدد اعشاری یا صحیح در بازه -1 تا +1
+
++1 → بیشترین میزان تقویت
+
+-1 → بیشترین میزان تضعیف
+
+هرچه عدد به +1 نزدیک‌تر باشد، مفهوم بیشتر تقویت شده است
+
+هرچه عدد به -1 نزدیک‌تر باشد، مفهوم بیشتر تضعیف شده است
+
+مقادیر بین این دو (مثلاً 0.2 ، -0.4 ، 0.75) مجاز و نشان‌دهنده شدت نسبی هستند
+
+3. persons
+
+فقط شخصیت‌های کاملاً حقیقی (افراد واقعی)
+
+نام باید صریحاً و دقیقاً در متن آمده باشد
+
+اگر هیچ شخصیت حقیقی وجود نداشت، مقدار آن [] باشد
+
+شخصیت‌های فرضی، نمادین یا کلی وارد نشوند
+
+4. rules
+
+فقط قواعد بسیار مهم و محوری متن استخراج شوند
+
+تعداد قواعد محدود باشد
+
+هر قاعده یک جمله کوتاه، مستقل و انتزاعی باشد
+
+انواع قواعد:
+
+قاعده توصیفی
+
+بیان رابطه بین دو مفهوم (موضوع + محمول)
+
+قاعده هنجاری
+
+بیانگر الزام، بایستگی یا ضرورت
+
+معمولاً شامل واژگانی مانند:
+باید، لازم است، ضروری است، نیازمند است، واجب است، حیاتی است و مانند آن
+
+5. paragraph_type
+برای هر پاراگراف یکی از موارد زیر را انتخاب کن (مرتبط‌ترین گزینه):
+خطبه: طلیعه سخن (بسم الله و الحمدلله، خوش آمدگویی، تبریک، تسلیت و ...) 
+اشاره یا مقدمه: (اشاره و توضیحی در رابطه با محتوای بحث و مناسبت آن) 
+تیتر: اگر این پاراگراف یک تیتر یا زیرتیتر یا سوتیتر باشد
+شعر: محتوای پاراگراف یک مصرع یا بیت شعری است 
+آیه: اگر پاراگراف یک آیه از قرآن باشد 
+حدیث: اگر پاراگراف یک روایت یا حدیث از معصومین باشد 
+ارجاع: پاراگراف ارجاع به منابع و پاورقی بخشی از متن است
+بدنه: اگر از انواع بالا نباشد
+
+
+ساختار دقیق خروجی مورد انتظار باید لیستی از دیکشنری ها باشد که بازای هر پاراگراف تولید شده باشد و به صورت زیر باشد:
+{
+    "paragraph_id": str,
+    "title": str,
+    "central_concepts": [
+      {
+        "concept": str,
+        "paragraph_effect": float
+      }
+    ],
+    "paragraph_type": str,
+    "persons": [str],
+    "rules": [
+      {
+        "rule": str,
+        "type": "توصیفی" | "هنجاری"
+      }
+    ]
+}
+"""
+
+USER_PROMPT = '''
+متن زیر را بر اساس دستورالعمل‌های سیستمی تحلیل کن و خروجی را در قالب دیکشنری پایتون ارائه بده:
+
+## ساختار جیسون برای تحلیل:
+'''
+
+def get_key():
+    key = 'aa-Fu5oeQv8jx8NCWV39WenJ7Yy1mbcFJ4P20CLQURkql2Eleta' # nahj key
+    return key
+
+def get_client():
+    url = "https://api.avalapis.ir/v1" #"https://api.avalai.ir/v1" 
+    client = OpenAI(
+        api_key=get_key(),
+        base_url=url,
+    )
+    return client
+
+def llm_request(text, model="gemini-2.5-flash-lite"):
+    # print(f'using model: {model}')
+    
+    try:
+        messages = [
+        {"role": "system", "content": SYSTEM_PROMPT},
+        {"role": "user", "content": f"{USER_PROMPT}\n{text}"}]
+        
+        response = client.chat.completions.create(
+            messages=messages,
+            model=model,
+        )
+        answer = response.choices[0].message.content
+        # messages.append({"role": "assistant", "content": answer})
+    except Exception as error:
+        with open(llm_error_path, mode='a+', encoding='utf-8') as file:
+            error_message = f'\n\ntext: {str(text)}\nerror:{error} \n-------------------------------\n'
+            file.write(error_message)
+        return 'Ooops ... Error!'
+    return answer
+
+def text_to_dict(text: str) -> Dict[str, Any]:
+    text = text.replace('\n','')
+    text = text.lstrip('```json')
+    text = text.lstrip('json')
+    text = text.lstrip('```python')
+    text = text.rstrip('```')
+    text = text.strip()
+    try:
+        return json.loads(text)
+    except (json.JSONDecodeError, TypeError):
+        return ast.literal_eval(text)
+
+
+client = get_client()
+models = [ "gemini-2.5-flash-lite", "gpt-4o-mini","deepseek-reasoner"]
+
+date = str((datetime.datetime.now())).replace(' ','-').replace(':','').replace('.','-')
+
+def find_passed_data_ids(output_metadata_jsonl_path):
+     passed_data_ids = []
+     with open(output_metadata_jsonl_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
+            passed_data = file.readlines()
+            for pd in passed_data:
+                passed_data_ids.append(str(json.loads(pd)['id'])) 
+     return passed_data_ids
+
+if __name__ == "__main__":
+        
+        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 = './nahj_data/nahj-metadata-jsonline.json'
+        output_metadata_json_path = './nahj_data/nahj-metadata.json'
+        
+        with open(input_data_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
+            data = json.load(file)
+
+        passed_data_ids = []
+        passed_data_ids = find_passed_data_ids(output_metadata_jsonl_path)
+        
+        failed_ids = []
+        with open(previous_peroid_errors_path, "r", encoding="utf-8") as f:
+            failed = f.read()
+        failed_ids = failed.splitlines()
+        start = (datetime.datetime.now())
+        print(f'start: {start}')
+        # len_pars = 0
+        # for item in data:
+        #     len_pars += len(item['paragraphs'])
+        
+        error_ids = []
+        test_enteries = []
+        all_paragraphs = 0
+
+        period = 1
+        end = False
+        while True:
+
+            print(f"******* PERIOD :: {period} *******")
+            for index ,entery in enumerate(data, 1):
+                
+                if index > 10:
+                    end = True
+                    break
+                id = entery['id']
+                
+                # خارج کردن داده هایی که قبلا کرول شده
+                if str(id) in passed_data_ids:
+                    continue
+
+                # برای دور دوم به بعد که برخی از  شناسه ها به خطر خورده ، شرط زیر از کامنت خارج شود
+                # if not str(id) in failed_ids:
+                #     continue
+                
+                # if not id == 27793
+                #     continue
+
+                print(f'id: {id} - record: {index}/{len(data)} - period: {period}')
+
+                llm_answer_data = ''
+                new_entry = {}
+                new_paragraphs = []
+                new_entry['id'] = id
+                # new_entry['keywords'] = entery['keywords']
+                paragraphs = entery["paragraphs"]
+                for p in paragraphs:
+                    large_title = p['large_title']
+                    new_paragraphs.append({
+                        'paragraph_id': p['paragraph_id'],
+                        'text': p['text']
+                        # 'text': f"بخشی از {large_title} : {p['text'] }"
+                    })
+                new_entry['paragraphs'] = new_paragraphs
+                try:
+                    result_data = llm_request(new_entry)#gpt-4o
+                    llm_answer_data = text_to_dict(result_data)
+                except Exception as e:
+                    print(f'error id: {id} - {e} >> llm result: {result_data}')
+                    #  error_ids.append(id)
+                    with open(current_peroid_errors_path, "a", encoding="utf-8") as f:
+                        f.write(f"{id}\n")
+                    continue
+                entery['paragraph_metadata'] = llm_answer_data
+                test_enteries.append(entery)
+                with open(output_metadata_jsonl_path, 'a', encoding='utf-8') as f:
+                    json.dump(entery, f, ensure_ascii=False)
+                    f.write('\n')
+                
+                time.sleep(1)
+
+            passed_data_ids = find_passed_data_ids(output_metadata_jsonl_path)
+            if len(data) == len(passed_data_ids):
+                    print('ALL DATA PASSED OK!')
+                    break
+            print(f'##### period result: passd {len(passed_data_ids)}/{len(data)} #####')
+            period+= 1
+            if end == True:
+                 break
+        # with open(f'./leader_data/leader-metadata-bayanat-{id}.json', mode='w', encoding='utf-8') as file:
+        with open(output_metadata_json_path, mode='w', encoding='utf-8') as file:
+                result_message = json.dump(test_enteries, file, ensure_ascii=False, indent=2)
+        print('all done!')
+    
+        print('---------------------------------------------')
+        print(f'full duration: {(datetime.datetime.now() - start).total_seconds()}')
+        print(f'all_paragraphs: {all_paragraphs}')
+        print('---------------------------------------------')

requirements.txt

@@ -0,0 +1,13 @@
+cleantext==1.1.4
+faiss==1.5.3
+hazm==0.12.1
+langchain_openai==1.2.1
+numpy==2.4.4
+openai==2.33.0
+pandas==3.0.2
+pydantic==2.13.3
+Requests==2.33.1
+scikit_learn==1.8.0
+sentence_transformers==5.3.0
+torch==2.11.0
+transformers==5.6.1