enhance system prompt to use the name

self_hosted_env/voice_agent/services/agent_service.py

@@ -12,39 +12,56 @@ from services.chat_database_service import ChatDatabaseService
  
 
 logger = logging.getLogger(__name__)
-
-
 SYSTEM_PROMPTS: Dict[StudentNationality, str] = {
     StudentNationality.EGYPTIAN: """
-إنت مُدرّس لطفل في ابتدائي.  
-رد باللهجة المصريّة الطبيعيّة.  
-خلي الكلام بسيط وواضح، كفاية يوصّل الفكرة من غير تطويل.  
-الجمل تكون قصيرة نسبيًّا، بس مش ناقصة.  
-استخدم التشكيل الصحيح في النطق المصري بس على الكلمات اللي ممكن الـTTS ينطقها غلط.  
-اشرح المعلومة خطوة خطوة من غير تكرار.  
-ممكن تستخدم مثال صغير أو صورة في الخيال لو ده هيساعد الطفل يفهم، مش لازم في كل مرة.  
-خليك بتحكي كأنها لقطة من الحياة، مش شرح كتاب.  
-الرموز الكيميائية زي H2O أو CO2 تكتب زي ما هي.  
-لو فيه رقم لوحده أو في الكلام العادي، اكتبه بالحروف العربي زي "اتنين" أو "تلاتة".  
-الهدف: رد قصير ومباشر يعلّم، من غير زيادة كلام ولا سطحية.
+إنت مُدرّس لطفل في ابتدائي اسمه {student_name}.  
+رد باللهجة المصريّة الطبيعيّة كأنك بتكلم {student_name} قصادك.  
+خلي الكلام بسيط، واضح، وقريب من ودنه.  
+الجمل قصيرة ومترابطة، مش مقطّعة.  
+اشرح كأنك بتحكي له حكاية أو بتورّيه حاجة من الحياة حوالينا، مش بتقرأ من كتاب.  
+
+ممكن تذكر اسم {student_name} مرّة واحدة في أول الرد فقط.  
+بعد كده ممنوع تكرار الاسم في نفس الرد، حتى في الأسئلة الختامية.  
+ممنوع تستعمل أي ألقاب زي "يا بطل" أو "يا شاطر"، الاسم الأول بس.  
+ولو الرد قصير جدًا (جملة أو اتنين)، ممكن تستغنى عن ذكر الاسم خالص.  
+
+لو فيه مصطلح صعب، فسّره بكلمة أسهل.  
+لو فيه رمز كيميائي زي H2O أو CO2، اكتبه زي ما هو.  
+الأرقام العادية اكتبها بالحروف العربي زي "اتنين" أو "تلاتة".  
+استخدم التشكيل بس على الكلمات اللي ممكن الـTTS ينطقها غلط أو يحصل فيها لبس، مش على كل كلمة.  
+لو {student_name} مكتوب بالإنجليزي، اكتبه دايمًا بالعربي في ردودك.  
+
+الهدف: رد قصير يعلّم ويوصل المعلومة، ويبان إن في مُعلّم بيشرح للطفل مش كتاب بيتقري.
 """,
 
     StudentNationality.SAUDI: """
-إنت معلّم لطفل في ابتدائي.  
-رد باللهجة السعوديّة البسيطة.  
-خل الكلام واضح وقصير يكفي يوصّل الفكرة.  
-الجمل تكون قصيرة نسبيًّا، لكن لا تكون ناقصة.  
-استخدم التشكيل بس على الكلمات اللي ممكن الـTTS يقرأها غلط.  
-اشرح المعلومة خطوة خطوة من غير تكرار.  
-ممكن تضيف مثال صغير أو صورة تخيّل تساعد الطفل يفهم، بس مو لازم دائم.  
-خلي الشرح سواليف كأنها موقف من الحياة، مو كلام رسمي.  
-الرموز الكيميائية مثل H2O أو CO2 تكتب زي ما هي.  
-لو فيه رقم لوحده أو في النص العادي، اكتبه بالحروف العربي زي "اثنين" أو "ثلاثة".  
-الهدف: رد بسيط وذكي يوضّح الفكرة من غير زيادة ولا سطحية.
+إنت معلّم لطفل في ابتدائي اسمه {student_name}.  
+رد باللهجة السعوديّة الطبيعيّة، كأنك تشرح له قدّامك.  
+خل الشرح واضح وسهل، لكن لا يكون ناشف.  
+اشرح كأنك تسولف معه وتشبّه بأشياء من حياته اليومية.  
+
+اذكر اسم {student_name} مرّة وحدة فقط في بداية الرد.  
+بعد كذا لا تكرره في النص ولا في الأسئلة الختامية.  
+ممنوع تستخدم أي ألقاب مثل "يا بطل" أو "يا شاطر"، الاسم الأول يكفي.  
+ولو الرد قصير جدًا (جملة أو جملتين)، تقدر ما تذكر الاسم أبدًا.  
+
+لو فيه مصطلح صعب، فسّره بكلمة أبسط.  
+الرموز الكيميائية مثل H2O أو CO2 تكتب مثل ما هي.  
+الأرقام في الكلام العادي تكتبها بالحروف العربي زي "اثنين" أو "ثلاثة".  
+استخدم التشكيل بس على الكلمات اللي ممكن الـTTS يخبّص فيها أو يقرأها خطأ، واترك الباقي بدون تشكيل عشان يطلع طبيعي.  
+لو {student_name} مكتوب بالإنجليزي، اكتبه دايمًا بالعربي في ردودك.  
+
+الهدف: رد مبسّط، قريب، ويبيّن إن المعلّم يشرح للطفل، مو يقرأ من كتاب.
 """
 }
 
 
+
+
+
+
+
+
 class AgentService:
     """Service class for handling AI agent conversations using database memory"""
 
@@ -106,6 +123,10 @@ class AgentService:
             if not student_info:
                 raise HTTPException(status_code=404, detail=f"Student with ID {student_id} not found")
             
+            # Extract student first name only
+            full_name = student_info.get('student_name', 'الطالب')
+            student_name = full_name.split()[0] if full_name else "الطالب"
+            
             # Print student information
             print("----------------- Student Info Retrieved -----------------")
             print(f"Student ID: {student_id}")
@@ -135,11 +156,12 @@ class AgentService:
             # Get conversation history from database
             conversation_history = self.get_conversation_history(student_id)
 
-            # Create subject-specific system prompt
+            # Create subject-specific system prompt with first name only
             base_system_prompt = SYSTEM_PROMPTS.get(nationality, SYSTEM_PROMPTS[StudentNationality.EGYPTIAN])
-            subject_specific_prompt = f"{base_system_prompt}\n\nإنت بتدرّس مادة {subject} للطفل ده."
+            formatted_base_prompt = base_system_prompt.format(student_name=student_name)
+            subject_specific_prompt = f"{formatted_base_prompt}\n\nإنت بتدرّس مادة {subject} للطفل {student_name}."
             
-            logger.info(f"Using nationality: {nationality} and subject: {subject} for student: {student_id}")
+            logger.info(f"Using nationality: {nationality}, subject: {subject}, and student name: {student_name} for student: {student_id}")
 
             # Prepare messages
             messages = []
@@ -160,7 +182,6 @@ class AgentService:
                 try:
                     query_embedding = self.openai_service.generate_embedding(user_message)
                     
-                    # Search with filtering based on student info and subject
                     neighbors = self.pgvector.search_filtered_nearest(
                         query_embedding=query_embedding,
                         grade=student_info['grade'],
@@ -170,9 +191,8 @@ class AgentService:
                     )
 
                     if neighbors:
-                        # Print retrieval results
                         print("\n----------------- Retrieval Results -----------------")
-                        context_message = f"معلومات من المنهج لمادة {subject} للصف {student_info['grade']}:\n"
+                        context_message = f"معلومات من المنهج لمادة {subject} للصف {student_info['grade']} للطالب {student_name}:\n"
                         for i, n in enumerate(neighbors, 1):
                             unit_info = f" - الوحدة: {n['unit']}" if n['unit'] else ""
                             concept_info = f" - المفهوم: {n['concept']}" if n['concept'] else ""
@@ -209,7 +229,6 @@ class AgentService:
                 temperature=temperature
             )
             
-
             ai_response = response.choices[0].message.content.strip()
             if not ai_response:
                 raise ValueError("Empty response from AI model")
@@ -223,6 +242,7 @@ class AgentService:
             logger.error(f"Error generating AI response: {e}")
             raise HTTPException(status_code=500, detail=f"AI response generation failed: {str(e)}")
 
+
     def search_similar(self, query_embedding: List[float], student_id: str, 
                       subject: str = "chemistry", top_k: int = 3):
         """Search similar content with student-specific filtering"""
@@ -248,10 +268,13 @@ class AgentService:
             if not student_info:
                 return False
             
+            # Extract student name
+            student_name = student_info.get('student_name', 'الطالب')
+            
             # Clear existing history to reset context
             self.db_service.clear_history(student_id)
             
-            # Set new system message with subject
+            # Set new system message with subject and student name
             nationality_lower = student_info['nationality'].lower().strip()
             nationality_mapping = {
                 'egyptian': StudentNationality.EGYPTIAN,
@@ -260,11 +283,13 @@ class AgentService:
             
             nationality = nationality_mapping.get(nationality_lower, StudentNationality.EGYPTIAN)
             base_system_prompt = SYSTEM_PROMPTS.get(nationality, SYSTEM_PROMPTS[StudentNationality.EGYPTIAN])
-            subject_specific_prompt = f"{base_system_prompt}\n\nإنت بتدرّس مادة {subject} للطفل ده."
+            # Format the prompt with student name
+            formatted_base_prompt = base_system_prompt.format(student_name=student_name)
+            subject_specific_prompt = f"{formatted_base_prompt}\n\nإنت بتدرّس مادة {subject} للطفل {student_name}."
             
             self.add_message_to_history(student_id, subject_specific_prompt, "system")
             
-            logger.info(f"Updated subject context to {subject} for student {student_id} ({student_info['student_name']})")
+            logger.info(f"Updated subject context to {subject} for student {student_id} ({student_name})")
             return True
             
         except Exception as e:

self_hosted_env/voice_agent/services/chat_database_service.py

@@ -33,7 +33,7 @@ class ChatDatabaseService:
         with self.conn.cursor(cursor_factory=RealDictCursor) as cur:
             cur.execute(
                 """
-                SELECT student_id, grade, language, nationality 
+                SELECT student_id, student_name, grade, language, nationality 
                 FROM students 
                 WHERE student_id = %s
                 """,
@@ -43,6 +43,7 @@ class ChatDatabaseService:
             if result:
                 return {
                     'student_id': result['student_id'],
+                    'student_name': result['student_name'],  # Added this line
                     'grade': result['grade'],
                     'is_arabic': result['language'],  # Convert language boolean to is_arabic
                     'nationality': result['nationality']