unsafe_sensitive_bio handleing

self_hosted_env/voice_agent/services/agent_helpers/query_handlers.py

@@ -7,7 +7,6 @@ from core import StudentNationality, StudyLanguage
 import logging
 
 logger = logging.getLogger(__name__)
-
 GENERAL_CHAT_CONTEXTS: Dict[StudentNationality, str] = {
     StudentNationality.EGYPTIAN: """
 مَعلومات الطِّفل:
@@ -19,9 +18,10 @@ GENERAL_CHAT_CONTEXTS: Dict[StudentNationality, str] = {
 السُّؤال: "{query}"
 
 خَليك بتِرُد بالعاميّة المَصري، وبطريقة بسيطة وودودة.  
-لو الطِّفل سأل عن هُويِّتك، استخدِم الرَّد المَحدَّد في التَّعليمات.  
-لو سأل عن مَعلوماته الشَّخصيّة، استَخدِم البيانات اللي فوق.  
-مَتستَخدِمش أي مَعلومات من المَنهج أو مَحتوى تعليمي هنا.
+
+لو الطِّفل سأل: "إنت مين؟" → رد بالهوية المخصصة ليك (أنا عَنان...).  
+لو الطِّفل سأل: "أنا مين؟" أو "إنت عارف أنا مين؟" → رد باستخدام بيانات الطالب اللي فوق (الاسم + الصف).  
+لو السؤال عادي أو دردشة عامة → رد بشكل ودود ومناسب لعمره، من غير ما تضيف أي حاجة من المنهج.
     """,
 
     StudentNationality.SAUDI: """
@@ -34,62 +34,73 @@ GENERAL_CHAT_CONTEXTS: Dict[StudentNationality, str] = {
 السؤال: "{query}"
 
 رد باللهجة السعوديّة الطبيعية، خلّ الرد بسيط وودود.  
-إذا سأل عن هويتك، استخدم الرد المحدد في التعليمات.  
-إذا سأل عن معلوماته الشخصية، استخدم البيانات المتوفرة أعلاه.  
-لا تستخدم أي محتوى من المنهج أو دروس تعليمية هنا.
+
+إذا سأل الطالب: "إنت مين؟" → رد بالهوية المخصصة لك (أنا عَنان...).  
+إذا سأل الطالب: "أنا مين؟" أو "إنت عارف أنا مين؟" → رد باستخدام بيانات الطالب أعلاه (الاسم + الصف).  
+إذا كان السؤال عادي أو دردشة عامة → رد بشكل ودود ومناسب لعمره، من غير ما تضيف أي محتوى من المنهج.
     """
 }
 
 
+
+
+
 UNSAFE_CONTEXTS: Dict[StudentNationality, Dict[str, str]] = {
     StudentNationality.EGYPTIAN: {
         "unsafe_religion": """
 الموضوع ده مش مناسب نتكلم فيه هنا. أي حاجة دينيّة الأحسن تسأل فيها بابا أو ماما أو حد كبير بتثق فيه.  
-تعالى نرجع للعلوم—تحب نحكي عن الفضاء، الحيوانات، أو جسم الإنسان؟
+تعالى نرجع للدرس—تحب نكمل في الموضوع اللي بنتعلمه سوا؟
         """,
 
         "unsafe_personal": """
 مينفعش تقول أسرارك أو تفاصيلك الشخصية هنا، دي حاجات تحتفظ بيها لنفسك أو تقولها لحد كبير زي بابا أو ماما.  
-طب إيه رأيك نكمّل في العلوم ونتكلم عن الطاقة أو الكواكب؟
+طب إيه رأيك نكمّل في الدرس ونشوف النقطة اللي كنا شغالين عليها؟
         """,
 
         "unsafe_harmful": """
 الكلام ده خطر ومش مناسب. لو حسيت بحاجة زي دي، لازم تكلم بابا أو ماما أو حد كبير تثق فيه.  
-تحب نغيّر الموضوع ونشوف إزاي النباتات بتعيش أو إزاي جسمنا بيتحرك؟
+تحب نغيّر الموضوع ونرجع للدرس بتاعنا؟
         """,
 
         "unsafe_sensitive_emotion": """
 أنا حاسس إنك زعلان، وده طبيعي. الأحسن تحكي لماما أو بابا أو حد كبير قريب منك.  
-ممكن كمان نلهي نفسنا بحاجة من العلوم—زي الفضاء أو الحيوانات.
+تحب نرجع للدرس ونشغل نفسنا باللي كنا بنتعلمه؟
+        """,
+
+        "unsafe_sensitive_bio": """
+الموضوع ده انت هتدرسه بعدين، بس دلوقتي أنسب إنك تسأل بابا وماما لو عندك فضول، وهم بس اللي ممكن يشرحوهولك ويردوا على سؤالك.  
+تحب نكمّل سوا في الدرس اللي فاتحينه دلوقتي؟
         """,
     },
 
     StudentNationality.SAUDI: {
         "unsafe_religion": """
 هذا موضوع ما نقدر نتكلم فيه هنا. أي شي يخص الدين الأفضل تسأل فيه أبوك أو أمك أو شخص كبير تثق فيه.  
-خلنا نرجع للعلوم—تبغى نتكلم عن الفضاء، جسم الإنسان، أو النباتات؟
+خلنا نرجع للدرس—تحب نكمل في الموضوع اللي ندرسه الحين؟
         """,
 
         "unsafe_personal": """
 ما ينفع تشارك أسرارك أو معلوماتك الشخصية هنا، هذي لازم تقولها بس لأهلك أو شخص كبير تثق فيه.  
-وش رايك نكمل في العلوم ونتكلم عن الطاقة أو الكواكب؟
+وش رايك نرجع للدرس ونكمل اللي كنا نشتغل عليه؟
         """,
 
         "unsafe_harmful": """
 الكلام ذا خطر وما يصلح. إذا حسيت بشي زي كذا لازم تحكي مع أبوك أو أمك أو شخص كبير تثق فيه.  
-خلنا نغيّر الموضوع—تحب نتكلم عن النباتات أو عن كيف يتحرك جسم الإنسان؟
+خلنا نغيّر الموضوع ونرجع للدرس؟
         """,
 
         "unsafe_sensitive_emotion": """
 واضح إنك حزين، وهذا شعور طبيعي. الأفضل تحكي مع أهلك أو شخص كبير قريب منك.  
-وممكن نلهي نفسنا بشي من العلوم—زي الفضاء أو الحيوانات.
+تحب نرجع للدرس ونركز فيه؟
+        """,
+
+        "unsafe_sensitive_bio": """
+هذا موضوع تدرسه بعدين، لكن الآن الأفضل تسأل فيه أهلك، هم اللي يقدرون يشرحونه لك ويجاوبونك.  
+تحب نرجع للدرس اللي احنا فيه؟
         """,
     }
 }
 
-
-
-
 class QueryHandler:
     """Handles different types of queries and their classification"""
     
@@ -98,27 +109,60 @@ class QueryHandler:
         self.pgvector = pgvector_service
         self.db_service = db_service
 
-    def classify_query_type(self, query: str, student_info: Dict[str, Any]) -> str:
-        """Enhanced query classification using LLM with contextual keyword hints"""
+    def get_recent_conversation_context(self, student_id: str, max_messages: int = 5) -> str:
+        """Get recent conversation history for context"""
+        try:
+            # Get conversation history from database
+            full_history = self.db_service.get_chat_history(student_id)
+            
+            # Get last max_messages messages (excluding system messages)
+            recent_messages = []
+            for msg in reversed(full_history):
+                if msg['role'] != 'system' and len(recent_messages) < max_messages:
+                    recent_messages.insert(0, msg)  # Insert at beginning to maintain order
+                elif len(recent_messages) >= max_messages:
+                    break
+            
+            if not recent_messages:
+                return "لا توجد رسائل سابقة في المحادثة."
+            
+            # Format the context
+            context_parts = ["المحادثة الأخيرة:"]
+            for msg in recent_messages:
+                role_label = "الطالب" if msg['role'] == 'user' else "المعلم"
+                context_parts.append(f"{role_label}: {msg['content'][:200]}...")  # Limit message length
+                
+            return "\n".join(context_parts)
+            
+        except Exception as e:
+            logger.warning(f"Error getting conversation context for {student_id}: {e}")
+            return "لا يمكن الحصول على سياق المحادثة."
+
+    def classify_query_type(self, query: str, student_info: Dict[str, Any], student_id: str) -> str:
+        """Enhanced query classification using LLM with conversation context"""
         if not self.openai_service.is_available():
             return "specific_content"
             
         is_arabic: bool = student_info.get('is_arabic', True)
         grade: int = student_info.get('grade', 4)
 
-        # Keywords grouped by category
+        # Get recent conversation context
+        conversation_context = self.get_recent_conversation_context(student_id, max_messages=5)
+
+        # Keywords grouped by category for hint detection
         unsafe_keywords = {
             "unsafe_religion": ["دين", "ديانة", "دينى", "دينك", "الله", "إله", "عبادة", "صلوات", "قرآن", "إنجيل", "تورا"],
             "unsafe_personal": ["عنوان", "ساكن", "موبايل", "رقم", "تليفون", "شارع", "عمارة", "شقة"],
             "unsafe_harmful": ["مخدرات", "سجاير", "انتحار", "اضرب", "أقتل", "أذى", "دم", "خطر"],
-            "unsafe_sensitive_emotion": ["زعلان", "حزين", "موت", "اتوفى", "وَفاة", "بعيط", "عايط", "اكتئاب"]
+            "unsafe_sensitive_emotion": ["زعلان", "حزين", "موت", "اتوفى", "وَفاة", "بعيط", "عايط", "اكتئاب"],
+            "unsafe_sensitive_bio": ["جنس", "جنسي", "حمل", "دورة شهرية", "أمومة", "ولادة"]
         }
 
         q_lower = query.lower()
         keyword_flags = [cat for cat, kws in unsafe_keywords.items() if any(kw in q_lower for kw in kws)]
 
         classification_prompt = f"""
-        صنف السؤال التالي إلى إحدى الفئات التالية:
+        صنف السؤال التالي إلى إحدى الفئات التالية، مع مراعاة سياق المحادثة الأخيرة:
 
         1. "general_chat" - أسئلة دردشة عامة وشخصية عن الطالب أو المدرس
         2. "overview" - أسئلة عن نظرة عامة على المنهج أو المحتوى الكامل
@@ -128,10 +172,24 @@ class QueryHandler:
         6. "unsafe_personal" - مشاركة أسرار أو تفاصيل شخصية حساسة
         7. "unsafe_harmful" - كلام عن العنف، الأذى للنفس، المخدرات، الشتائم
         8. "unsafe_sensitive_emotion" - مواقف حزينة جداً مثل فقدان شخص أو بكاء شديد
+        9. "unsafe_sensitive_bio" - أي أسئلة عن الإنجاب، الحمل، أو كيف الأطفال بييجوا للدنيا
+
+        أمثلة على unsafe_sensitive_bio:
+        - "ماما وبابا جابوني إزاي؟"
+        - "الأطفال بييجوا للدنيا إزاي؟"
+        - "يعني إيه حمل؟"
+
+        {conversation_context}
 
-        السؤال: "{query}"
+        السؤال الحالي: "{query}"
         الطالب يدرس باللغة: {"العربية" if is_arabic else "الإنجليزية"}
         الصف: {grade}
+        
+        تعليمات مهمة:
+        - استخدم سياق المحادثة الأخيرة لفهم السؤال بشكل أفضل
+        - إذا كان الطالب يتحدث عن موضوع علمي معين وسأل سؤال متعلق به، فهو "specific_content"
+        - إذا كان السؤال غامض، اعتمد على السياق لتحديد القصد الحقيقي
+        - مثال: إذا كان يتحدث عن النباتات وسأل "كيف تأكل؟" فهو يقصد تغذية النباتات وليس الطعام العادي
         """
 
         if keyword_flags:
@@ -151,11 +209,13 @@ class QueryHandler:
             
             valid_classes = {
                 "general_chat", "overview", "navigation", "specific_content",
-                "unsafe_religion", "unsafe_personal", "unsafe_harmful", "unsafe_sensitive_emotion"
+                "unsafe_religion", "unsafe_personal", "unsafe_harmful",
+                "unsafe_sensitive_emotion", "unsafe_sensitive_bio"
             }
             
             if classification in valid_classes:
-                logger.info(f"Query classified as: {classification} for query: '{query}' (flags={keyword_flags})")
+                logger.info(f"Query classified as: {classification} for query: '{query}' (with context, flags={keyword_flags})")
+                print(f"Query classified as: {classification} for query: '{query}' (with context, flags={keyword_flags})")
                 return classification
             else:
                 logger.warning(
@@ -348,3 +408,25 @@ class QueryHandler:
             logger.error(f"Error getting navigation response: {e}")
             # Fallback to overview if navigation fails
             return self.handle_overview_query(student_info, subject)
+
+    def handle_unsafe_sensitive_bio_query(self, student_info: Dict[str, Any]) -> str:
+        """Handle queries about sensitive biology topics"""
+        nationality_str: str = student_info.get('nationality', 'egyptian')
+        nationality_mapping = {
+            'egyptian': StudentNationality.EGYPTIAN,
+            'saudi': StudentNationality.SAUDI
+        }
+        nationality_enum = nationality_mapping.get(nationality_str.lower().strip(), StudentNationality.EGYPTIAN)
+        
+        # Get the appropriate unsafe response template
+        unsafe_responses = UNSAFE_CONTEXTS.get(nationality_enum, {})
+        response_template = unsafe_responses.get("unsafe_sensitive_bio")
+        
+        if not response_template:
+            # Fallback to Egyptian template if not found
+            unsafe_responses = UNSAFE_CONTEXTS.get(StudentNationality.EGYPTIAN, {})
+            response_template = unsafe_responses.get("unsafe_sensitive_bio", 
+                "الموضوع ده مش مناسب هنا. الأحسن تسأل فيه بابا أو ماما.")
+        
+        logger.info(f"Handled unsafe_sensitive_bio query for nationality: {nationality_enum}")
+        return response_template.strip()
\ No newline at end of file

self_hosted_env/voice_agent/services/agent_helpers/response_generator.py

@@ -7,10 +7,8 @@ import logging
 sys.path.append(os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), '../../')))
 from core import StudentNationality, StudyLanguage, Models
 
-
 logger = logging.getLogger(__name__)
 
-
 class ResponseGenerator:
     """Handles AI response generation and conversation management"""
     
@@ -70,8 +68,6 @@ class ResponseGenerator:
 
         return formatted_base_prompt
 
-
-
     def generate_response(
         self,
         user_message: str,
@@ -99,38 +95,44 @@ class ResponseGenerator:
             conversation_history = self.get_conversation_history(student_id)
 
             # Classify query type
-            query_type = self.query_handler.classify_query_type(user_message, student_info)
-            logger.info(f"Query type: {query_type} for student {student_name} ({study_language.value})")
+            query_type = self.query_handler.classify_query_type(user_message, student_info, student_id)
+            logger.info(f"Query type: {query_type} for student {student_name} ({study_language.value}) with conversation context")
+
+            # Prepare system prompt
+            formatted_base_prompt = self.prepare_system_prompt(student_info)
+
+            # Build base messages
+            messages = [{"role": "system", "content": formatted_base_prompt}]
+            messages.extend(conversation_history)
+            messages.append({"role": "user", "content": user_message})
 
-            # *** HANDLE UNSAFE QUERIES IMMEDIATELY - NO SYSTEM PROMPT ***
+            # ==========================
+            # HANDLE UNSAFE QUERIES
+            # ==========================
             if query_type.startswith("unsafe_"):
                 if query_type == "unsafe_religion":
-                    unsafe_response = self.query_handler.handle_unsafe_religion_query(student_info)
+                    unsafe_context = self.query_handler.handle_unsafe_religion_query(student_info)
+                elif query_type == "unsafe_sensitive_emotion":
+                    unsafe_context = self.query_handler.handle_unsafe_sensitive_emotion_query(student_info)
+                elif query_type == "unsafe_sensitive_bio":
+                    unsafe_context = self.query_handler.handle_unsafe_sensitive_bio_query(student_info)
                 elif query_type == "unsafe_personal":
-                    unsafe_response = self.query_handler.handle_unsafe_personal_query(student_info)
+                    unsafe_context = self.query_handler.handle_unsafe_personal_query(student_info)
                 elif query_type == "unsafe_harmful":
-                    unsafe_response = self.query_handler.handle_unsafe_harmful_query(student_info)
-                elif query_type == "unsafe_sensitive_emotion":
-                    unsafe_response = self.query_handler.handle_unsafe_sensitive_emotion_query(student_info)
+                    unsafe_context = self.query_handler.handle_unsafe_harmful_query(student_info)
                 else:
-                    unsafe_response = "هذا الموضوع غير مناسب للمناقشة هنا."
-                
-                # Save response directly and return - NO AI MODEL CALL
-                self.add_message_to_history(student_id, unsafe_response, "assistant")
-                logger.info(f"Returned direct {query_type} response for {student_name}")
-                return unsafe_response
-
-            # *** FOR SAFE QUERIES - PROCEED WITH NORMAL AI PROCESSING ***
-            # Prepare system prompt
-            formatted_base_prompt = self.prepare_system_prompt(student_info)
+                    unsafe_context = "هذا الموضوع غير مناسب للمناقشة هنا."
 
-            # Prepare messages
-            messages = []
-            messages.append({"role": "system", "content": formatted_base_prompt})
-            messages.extend(conversation_history)
-            messages.append({"role": "user", "content": user_message})
+                # نضيف التعليمات كـ system context بدل الرد المباشر
+                messages.append({
+                    "role": "system",
+                    "content": f"التعليمات للتعامل مع الموضوع الحساس:\n{unsafe_context}"
+                })
 
-            # Handle different safe query types
+            # ==========================
+            # HANDLE SAFE QUERIES
+            # ==========================
+            else:
                 if query_type == "general_chat":
                     chat_context = self.query_handler.handle_general_chat_query(user_message, student_info)
                     messages.append({"role": "system", "content": f"سياق المحادثة العامة:\n{chat_context}"})
@@ -148,15 +150,16 @@ class ResponseGenerator:
                     relevant_results = self.context_generator.search_enhanced_content(
                         user_message, student_info, subject, top_k
                     )
-
                     if relevant_results:
                         enhanced_context = self.context_generator.generate_enhanced_context(
                             relevant_results, student_info, query_type
                         )
                         messages.append({"role": "system", "content": enhanced_context})
-                    logger.info(f"Added enhanced context with {len(relevant_results)} chunks")
+                        logger.info(f"Added enhanced context with {len(relevant_results)} chunks for student {student_name}")
 
-            # Generate response using AI model
+            # ==========================
+            # CALL AI MODEL
+            # ==========================
             response = self.openai_service.client.chat.completions.create(
                 model=model,
                 messages=messages,
@@ -169,12 +172,12 @@ class ResponseGenerator:
             # Save AI response
             self.add_message_to_history(student_id, ai_response, "assistant")
             
-            logger.info(f"Generated {query_type} response for {student_name} ({study_language.value}): {len(ai_response)} characters")
+            logger.info(f"Generated {query_type} response for {student_name} ({study_language.value}) with conversation context: {len(ai_response)} characters")
             
             return ai_response
 
         except HTTPException:
             raise
         except Exception as e:
-            logger.error(f"Error generating AI response: {e}")
-            raise HTTPException(status_code=500, detail=f"AI response generation failed: {str(e)}")
\ No newline at end of file
+            logger.error(f"Error generating response for student {student_id}: {e}")
+            raise HTTPException(status_code=500, detail="Error generating response")