Update app.py

app.py

@@ -1,39 +1,398 @@
 import os
+import sys
+import json
+import time
+import uuid
+import logging
 import asyncio
 import tempfile
+import threading
+import traceback
 import requests
+from typing import Dict, Any, List, Optional, Generator
+
+from flask import (
+    Flask, 
+    request, 
+    Response, 
+    stream_with_context, 
+    render_template_string, 
+    send_file, 
+    jsonify,
+    make_response
+)
 import edge_tts
-from flask import Flask, request, Response, stream_with_context, render_template_string, send_file
 
+# =========================================================================================
+# SECTION 1: ADVANCED LOGGING CONFIGURATION
+# =========================================================================================
+# सिस्टम की हर गतिविधि को ट्रैक करने के लिए कस्टम लॉगर।
+class CustomFormatter(logging.Formatter):
+    """लॉगिंग आउटपुट को सुंदर और स्पष्ट बनाने के लिए कस्टम फॉर्मेटर।"""
+    grey = "\x1b[38;20m"
+    yellow = "\x1b[33;20m"
+    red = "\x1b[31;20m"
+    bold_red = "\x1b[31;1m"
+    green = "\x1b[32;20m"
+    reset = "\x1b[0m"
+    format_str = "%(asctime)s - ARJUN-CORE - %(levelname)s - %(message)s (%(filename)s:%(lineno)d)"
+
+    FORMATS = {
+        logging.DEBUG: grey + format_str + reset,
+        logging.INFO: green + format_str + reset,
+        logging.WARNING: yellow + format_str + reset,
+        logging.ERROR: red + format_str + reset,
+        logging.CRITICAL: bold_red + format_str + reset
+    }
+
+    def format(self, record):
+        log_fmt = self.FORMATS.get(record.levelno)
+        formatter = logging.Formatter(log_fmt, datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S')
+        return formatter.format(record)
+
+logger = logging.getLogger("ArjunBackend")
+logger.setLevel(logging.DEBUG)
+ch = logging.StreamHandler()
+ch.setFormatter(CustomFormatter())
+logger.addHandler(ch)
+
+# =========================================================================================
+# SECTION 2: CUSTOM EXCEPTIONS
+# =========================================================================================
+# त्रुटियों को बारीकी से पकड़ने के लिए कस्टम एक्सेप्शन क्लासेस।
+class ArjunBaseException(Exception):
+    """अर्जुन सिस्टम के लिए बेस एक्सेप्शन क्लास।"""
+    def __init__(self, message: str, status_code: int = 500):
+        super().__init__(message)
+        self.message = message
+        self.status_code = status_code
+
+class ConfigurationError(ArjunBaseException):
+    """जब पर्यावरण चर (Environment Variables) गायब हों।"""
+    pass
+
+class LLMAPIConnectionError(ArjunBaseException):
+    """जब भाषा मॉडल API से संपर्क टूट जाए।"""
+    pass
+
+class TTSGenerationError(ArjunBaseException):
+    """जब प्रभात न्यूरल आवाज़ जनरेट करने में विफल हो।"""
+    pass
+
+# =========================================================================================
+# SECTION 3: SYSTEM CONFIGURATION MANAGER
+# =========================================================================================
+class ConfigManager:
+    """
+    यह क्लास सिस्टम की सभी सेटिंग्स और सीक्रेट्स (Secrets) को मैनेज करती है।
+    यह सुनिश्चित करती है कि कोई भी डेटा हार्डकोडेड (Hardcoded) न हो।
+    """
+    def __init__(self):
+        logger.info("Initializing Configuration Manager...")
+        self.api_key = os.environ.get("YOUR_VEDIKA_API_KEY")
+        self.base_url = os.environ.get("BASE_URL")
+        self.model_id = os.environ.get("MODEL_ID")
+        
+        self.invoke_url = self._format_base_url(self.base_url)
+        self.validate_config()
+
+    def _format_base_url(self, url: Optional[str]) -> str:
+        """API URL को सही प्रारूप में बदलता है।"""
+        if not url:
+            return ""
+        url = url.strip()
+        if not url.endswith("/chat/completions"):
+            return f"{url.rstrip('/')}/chat/completions"
+        return url
+
+    def validate_config(self):
+        """जाँच करता है कि सभी ज़रूरी सीक्रेट्स मौजूद हैं या नहीं।"""
+        missing = []
+        if not self.api_key: missing.append("YOUR_VEDIKA_API_KEY")
+        if not self.base_url: missing.append("BASE_URL")
+        if not self.model_id: missing.append("MODEL_ID")
+        
+        if missing:
+            error_msg = f"Critical Configuration Missing: {', '.join(missing)}"
+            logger.error(error_msg)
+            # हम सर्वर क्रैश नहीं करेंगे, बल्कि रिक्वेस्ट आने पर एरर देंगे।
+        else:
+            logger.info("All system configurations validated successfully.")
+
+# ग्लोबल कॉन्फिग ऑब्जेक्ट
+config = ConfigManager()
+
+# =========================================================================================
+# SECTION 4: TEMPORARY FILE MANAGER (GARBAGE COLLECTION)
+# =========================================================================================
+class TempFileManager:
+    """
+    यह क्लास सुनिश्चित करती है कि जनरेट की गई ऑडियो (MP3) फाइल्स 
+    सिस्टम की मेमोरी न भरें। यह उन्हें सुरक्षित रूप से डिलीट करती है।
+    """
+    def __init__(self):
+        self.temp_dir = tempfile.gettempdir()
+        self.active_files = set()
+        logger.info(f"Temporary File Manager initialized at {self.temp_dir}")
+
+    def create_temp_audio_path(self) -> str:
+        """एक यूनीक सुरक्षित फाइल पाथ जनरेट करता है।"""
+        unique_id = uuid.uuid4().hex
+        file_path = os.path.join(self.temp_dir, f"arjun_tts_{unique_id}.mp3")
+        self.active_files.add(file_path)
+        return file_path
+
+    def schedule_cleanup(self, file_path: str, delay_seconds: int = 60):
+        """कुछ समय बाद फाइल को डिलीट करने के लिए बैकग्राउंड थ्रेड चलाता है।"""
+        def _cleanup():
+            time.sleep(delay_seconds)
+            try:
+                if os.path.exists(file_path):
+                    os.remove(file_path)
+                    logger.debug(f"Garbage Collection: Deleted {file_path}")
+                if file_path in self.active_files:
+                    self.active_files.remove(file_path)
+            except Exception as e:
+                logger.error(f"Cleanup failed for {file_path}: {str(e)}")
+
+        cleanup_thread = threading.Thread(target=_cleanup, daemon=True)
+        cleanup_thread.start()
+
+file_manager = TempFileManager()
+
+# =========================================================================================
+# SECTION 5: ADVANCED TTS ENGINE (PRABHAT NEURAL HANDLER)
+# =========================================================================================
+class TTSEngine:
+    """
+    टेक्स्ट-टू-स्पीच (TTS) को हैंडल करने के लिए विशेष क्लास।
+    यह Flask के सिंक्रोनस थ्रेड्स और Asyncio के बीच के टकराव को दूर करती है।
+    """
+    def __init__(self):
+        # प्रभात न्यूरल (India Male) की सेटिंग्स
+        # Pitch: -2% (प्राकृतिक भारीपन), Rate: +0% (सामान्य गति)
+        self.voice = "en-IN-PrabhatNeural"
+        self.pitch = "-2%"
+        self.rate = "+0%"
+        logger.info(f"TTS Engine initialized with Voice: {self.voice}")
+
+    def generate_audio_sync(self, text: str, output_path: str) -> bool:
+        """
+        यह फंक्शन asyncio लूप को एक सुरक्षित आइसोलेटेड (Isolated) तरीके से चलाता है
+        ताकि Flask सर्वर कभी हैंग न हो। यह यूज़र की सबसे बड़ी समस्या का समाधान है।
+        """
+        # टेक्स्ट की सफाई (Markdown हटाना)
+        clean_text = self._clean_text_for_speech(text)
+        if not clean_text:
+            logger.warning("TTS Engine received empty text after cleaning.")
+            return False
+
+        logger.info(f"Starting TTS Generation for text length: {len(clean_text)}")
+
+        # Async फंक्शन जो असल में edge-tts को कॉल करेगा
+        async def _async_generate():
+            try:
+                communicate = edge_tts.Communicate(
+                    text=clean_text, 
+                    voice=self.voice, 
+                    pitch=self.pitch, 
+                    rate=self.rate
+                )
+                await communicate.save(output_path)
+                return True
+            except Exception as e:
+                logger.error(f"Edge-TTS Core Error: {str(e)}")
+                traceback.print_exc()
+                return False
+
+        # नया इवेंट लूप बनाकर चलाना (Thread-safe)
+        loop = asyncio.new_event_loop()
+        asyncio.set_event_loop(loop)
+        try:
+            success = loop.run_until_complete(_async_generate())
+            return success
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"Event Loop Error during TTS: {str(e)}")
+            return False
+        finally:
+            loop.close()
+
+    def _clean_text_for_speech(self, text: str) -> str:
+        """AI के आउटपुट से अनचाहे चिह्न हटाता है ताकि आवाज़ न फटे।"""
+        import re
+        # Markdown इमेजेज हटाना
+        text = re.sub(r'!\[.*?\]\(.*?\)', '', text)
+        # Markdown लिंक्स हटाना
+        text = re.sub(r'\[.*?\]\(.*?\)', '', text)
+        # <think> टैग्स हटाना
+        text = re.sub(r'<think>.*?</think>', '', text, flags=re.DOTALL)
+        # बोल्ड/इटैलिक चिह्न हटाना
+        text = text.replace('*', '').replace('_', '').replace('`', '')
+        return text.strip()
+
+tts_engine = TTSEngine()
+
+# =========================================================================================
+# SECTION 6: LLM API STREAMING HANDLER
+# =========================================================================================
+class LLMAPIHandler:
+    """
+    यह क्लास यूज़र के मैसेज और फाइल्स को प्रोसेस करके 
+    भाषा मॉडल (LLM) को भेजती है और स्ट्रीमिंग रिस्पॉन्स को वापस लाती है।
+    """
+    def __init__(self, cfg: ConfigManager):
+        self.cfg = cfg
+
+    def construct_messages(self, user_msg: str, attachments: List[Dict], sys_prompt: str, history: List[Dict]) -> List[Dict]:
+        """पेलोड (Payload) का निर्माण करता है।"""
+        messages = []
+        
+        # 1. System Prompt
+        if sys_prompt and sys_prompt.strip():
+            messages.append({"role": "system", "content": sys_prompt.strip()})
+
+        # 2. History (पुराने मैसेज)
+        for h_msg in history:
+            role = h_msg.get("role", "user")
+            content = h_msg.get("content", "")
+            if content:
+                messages.append({"role": role, "content": content})
+
+        # 3. Current User Message & Attachments
+        content_payload = []
+        if user_msg and user_msg.strip():
+            content_payload.append({"type": "text", "text": user_message.strip()})
+            
+        for att in attachments:
+            att_type = att.get("type")
+            b64_data = att.get("data")
+            
+            if not att_type or not b64_data:
+                continue
+                
+            if att_type == "image":
+                content_payload.append({
+                    "type": "image_url", 
+                    "image_url": {"url": f"data:image/jpeg;base64,{b64_data}"}
+                })
+            elif att_type in ["audio", "file", "video"]:
+                # वीडियो को भी ऑडियो/फाइल की तरह ट्रीट किया जाएगा अगर मॉडल सपोर्ट करता है
+                content_payload.append({
+                    "type": "input_audio", 
+                    "input_audio": {"data": b64_data, "format": "wav"}
+                })
+
+        # Fallback if empty
+        if not content_payload:
+            content_payload.append({"type": "text", "text": "Hello"})
+
+        messages.append({"role": "user", "content": content_payload})
+        return messages
+
+    def stream_response(self, payload: Dict[str, Any]) -> Generator[str, None, None]:
+        """API से डेटा स्ट्रीम करता है और सुरक्षित रूप से यील्ड (Yield) करता है।"""
+        headers = {
+            "Authorization": f"Bearer {self.cfg.api_key}",
+            "Accept": "text/event-stream",
+            "Content-Type": "application/json"
+        }
+
+        logger.info(f"Initiating streaming request to {self.cfg.invoke_url}...")
+        
+        try:
+            with requests.post(
+                self.cfg.invoke_url, 
+                headers=headers, 
+                json=payload, 
+                stream=True,
+                timeout=120 # 2 minute timeout for safety
+            ) as response:
+                
+                # Check for HTTP errors
+                if response.status_code != 200:
+                    error_text = response.text
+                    logger.error(f"API HTTP Error {response.status_code}: {error_text}")
+                    yield f"data: {json.dumps({'choices': [{'delta': {'content': f'**API Error:** {response.status_code}'}}]})}\n\n"
+                    yield "data: [DONE]\n\n"
+                    return
+
+                for line in response.iter_lines():
+                    if line:
+                        decoded_line = line.decode("utf-8")
+                        if decoded_line.startswith("data: "):
+                            yield decoded_line + "\n\n"
+                            
+        except requests.exceptions.Timeout:
+            logger.error("API Request Timed Out.")
+            yield f"data: {json.dumps({'choices': [{'delta': {'content': '**Error:** Request timed out.'}}]})}\n\n"
+        except requests.exceptions.RequestException as e:
+            logger.error(f"API Network Error: {str(e)}")
+            yield f"data: {json.dumps({'choices': [{'delta': {'content': '**Error:** Network connection failed.'}}]})}\n\n"
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"Unknown Streaming Error: {str(e)}")
+            traceback.print_exc()
+            yield f"data: {json.dumps({'choices': [{'delta': {'content': '**Error:** Internal server error during stream.'}}]})}\n\n"
+
+llm_handler = LLMAPIHandler(config)
+
+# =========================================================================================
+# SECTION 7: FLASK APPLICATION SETUP
+# =========================================================================================
 app = Flask(__name__)
 
-# 🔐 100% Secure Secrets
-API_KEY = os.environ.get("YOUR_VEDIKA_API_KEY") 
-BASE_URL = os.environ.get("BASE_URL")
-MODEL_ID = os.environ.get("MODEL_ID")
+# Request Logging Middleware
+@app.before_request
+def log_request_info():
+    """हर रिक्वेस्ट की जानकारी लॉग करता है।"""
+    logger.debug(f"Incoming Request: {request.method} {request.path}")
+
+@app.after_request
+def add_cors_headers(response):
+    """CORS और सिक्योरिटी हेडर्स जोड़ता है।"""
+    response.headers["Access-Control-Allow-Origin"] = "*"
+    response.headers["Access-Control-Allow-Methods"] = "POST, GET, OPTIONS"
+    response.headers["Access-Control-Allow-Headers"] = "Content-Type, Authorization"
+    return response
 
-INVOKE_URL = ""
-if BASE_URL:
-    if not BASE_URL.endswith("/chat/completions"):
-        INVOKE_URL = f"{BASE_URL.rstrip('/')}/chat/completions"
-    else:
-        INVOKE_URL = BASE_URL
+# =========================================================================================
+# SECTION 8: API ROUTES & ENDPOINTS
+# =========================================================================================
 
-@app.route('/')
-def home():
+@app.route('/', methods=['GET'])
+def serve_frontend():
+    """मुख्य HTML फाइल (index.html) सर्व करता है।"""
+    logger.info("Serving index.html to client.")
     try:
-        with open('index.html', 'r', encoding='utf-8') as f:
+        # सुनिश्चित करें कि index.html उसी डायरेक्टरी में है
+        file_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'index.html')
+        with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
             html_content = f.read()
         return render_template_string(html_content)
+    except FileNotFoundError:
+        logger.error("index.html file not found on server.")
+        return make_response("<h1>Error: index.html missing!</h1><p>Please place index.html in the same directory as app.py</p>", 404)
     except Exception as e:
-        return f"index.html file missing! Error: {str(e)}"
+        logger.error(f"Error reading index.html: {str(e)}")
+        return make_response(f"<h1>Internal Error</h1><p>{str(e)}</p>", 500)
 
-@app.route('/api/chat', methods=['POST'])
-def chat():
-    if not API_KEY or not INVOKE_URL or not MODEL_ID:
-        return Response("Server Error: Configuration secrets are missing.", status=500)
+@app.route('/api/chat', methods=['POST', 'OPTIONS'])
+def chat_endpoint():
+    """LLM चैट प्रोसेसिंग के लिए मुख्य एंडपॉइंट।"""
+    if request.method == 'OPTIONS':
+        return Response(status=200)
+
+    # 1. Validate Config
+    if not config.api_key or not config.invoke_url or not config.model_id:
+        logger.critical("Chat request denied. Missing Configuration Secrets.")
+        return jsonify({"error": "Server is improperly configured. Check Secrets."}), 500
+
+    # 2. Parse Request
+    try:
+        data = request.get_json() or {}
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"Invalid JSON payload: {str(e)}")
+        return jsonify({"error": "Invalid JSON format."}), 400
 
-    data = request.get_json() or {}
     user_message = data.get("message", "")
     attachments = data.get("attachments", []) 
     system_prompt = data.get("system_prompt", "")
@@ -41,40 +400,17 @@ def chat():
     max_tokens = data.get("max_tokens", 4096)
     temperature = data.get("temperature", 0.7)
 
-    messages = []
-    if system_prompt.strip():
-        messages.append({"role": "system", "content": system_prompt})
+    logger.info(f"Received chat request. Msg length: {len(user_message)}, Attachments: {len(attachments)}")
 
-    for msg in history:
-        role = msg.get("role", "user")
-        content = msg.get("content", "")
-        if content:
-            messages.append({"role": role, "content": content})
-
-    content_payload = []
-    if user_message.strip():
-        content_payload.append({"type": "text", "text": user_message})
-        
-    for att in attachments:
-        att_type = att.get("type")
-        b64_data = att.get("data")
-        if att_type == "image":
-            content_payload.append({"type": "image_url", "image_url": {"url": f"data:image/jpeg;base64,{b64_data}"}})
-        elif att_type in ["audio", "file"]:
-            content_payload.append({"type": "input_audio", "input_audio": {"data": b64_data, "format": "wav"}})
-
-    if not content_payload:
-        content_payload.append({"type": "text", "text": "Hello"})
-
-    messages.append({"role": "user", "content": content_payload})
-
-    headers = {
-        "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
-        "Accept": "text/event-stream"
-    }
+    # 3. Construct Payload
+    try:
+        messages = llm_handler.construct_messages(user_message, attachments, system_prompt, history)
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"Payload construction failed: {str(e)}")
+        return jsonify({"error": "Failed to construct message payload."}), 500
 
-    payload = {
-        "model": MODEL_ID,
+    api_payload = {
+        "model": config.model_id,
         "messages": messages,
         "max_tokens": int(max_tokens),
         "temperature": float(temperature),
@@ -82,39 +418,118 @@ def chat():
         "stream": True
     }
 
+    # 4. Stream Response
+    return Response(
+        stream_with_context(llm_handler.stream_response(api_payload)), 
+        mimetype='text/event-stream'
+    )
+
+
+@app.route('/api/tts', methods=['POST', 'OPTIONS'])
+def tts_endpoint():
+    """
+    टेक्स्ट-टू-स्पीच (Prabhat Neural) जनरेशन एंडपॉइंट।
+    यह ऑडियो फाइल बनाता है, उसे सर्व करता है, और फिर डिलीट करने का शेड्यूल बनाता है।
+    """
+    if request.method == 'OPTIONS':
+        return Response(status=200)
+
     try:
-        response = requests.post(INVOKE_URL, headers=headers, json=payload, stream=True)
-        def generate():
-            for line in response.iter_lines():
-                if line:
-                    decoded_line = line.decode("utf-8")
-                    if decoded_line.startswith("data: "):
-                        yield decoded_line + "\n\n"
-        return Response(stream_with_context(generate()), mimetype='text/event-stream')
+        data = request.get_json() or {}
+        text = data.get("text", "").strip()
     except Exception as e:
-        return Response("Internal Error: Unable to process request securely.", status=500)
-
-# 🎙️ PRABHAT NEURAL TTS ENDPOINT (भारी आवाज़ के लिए)
-@app.route('/api/tts', methods=['POST'])
-def tts():
-    data = request.get_json() or {}
-    text = data.get("text", "")
+        logger.error(f"Invalid JSON in TTS request: {str(e)}")
+        return jsonify({"error": "Invalid JSON payload"}), 400
     
     if not text:
-        return Response("No text provided", status=400)
+        logger.warning("TTS Request received empty text.")
+        return jsonify({"error": "No text provided"}), 400
         
-    temp_path = tempfile.mktemp(suffix=".mp3")
+    logger.info(f"Processing TTS request. Text length: {len(text)}")
+    
+    # एक सुरक्षित टेम्पररी फाइल पाथ प्राप्त करें
+    output_audio_path = file_manager.create_temp_audio_path()
     
-    # प्रभात न्यूरल (India Male) - Pitch और Rate एडजस्ट किया गया है ताकि भारी और प्रोफेशनल लगे।
-    async def generate_audio():
-        communicate = edge_tts.Communicate(text, "en-IN-PrabhatNeural", pitch="-15%", rate="-5%")
-        await communicate.save(temp_path)
+    # सिंक्रोनस थ्रेड के अंदर एसिंक्रोनस TTS को सुरक्षित रूप से चलाएं
+    success = tts_engine.generate_audio_sync(text, output_audio_path)
+    
+    if not success or not os.path.exists(output_audio_path):
+        logger.error("TTS Audio file was not created successfully.")
+        return jsonify({"error": "TTS Engine failed to generate audio."}), 500
         
+    logger.info(f"TTS Audio generated successfully at: {output_audio_path}")
+    
+    # फाइल को क्लाइंट को भेजने के बाद 60 सेकंड में डिलीट करने का शेड्यूल
+    file_manager.schedule_cleanup(output_audio_path, delay_seconds=60)
+    
     try:
-        asyncio.run(generate_audio())
-        return send_file(temp_path, mimetype="audio/mpeg", as_attachment=False)
+        # फाइल को बाइट्स के रूप में भेजें (Streaming)
+        return send_file(
+            output_audio_path, 
+            mimetype="audio/mpeg", 
+            as_attachment=False,
+            download_name="arjun_voice.mp3"
+        )
     except Exception as e:
-        return Response(f"TTS Error: {str(e)}", status=500)
+        logger.error(f"Failed to send TTS file: {str(e)}")
+        return jsonify({"error": "Failed to transmit audio file."}), 500
+
+
+@app.route('/health', methods=['GET'])
+def health_check():
+    """सर्वर की स्थिति जाँचने के लिए एंडपॉइंट।"""
+    status = {
+        "status": "healthy",
+        "arjun_core": "online",
+        "tts_engine": "initialized",
+        "timestamp": time.time()
+    }
+    return jsonify(status), 200
+
+# =========================================================================================
+# SECTION 9: ERROR HANDLERS
+# =========================================================================================
+@app.errorhandler(404)
+def not_found(error):
+    logger.warning(f"404 Not Found: {request.path}")
+    return jsonify({"error": "Resource not found"}), 404
+
+@app.errorhandler(500)
+def internal_error(error):
+    logger.error(f"500 Internal Server Error: {request.path}")
+    return jsonify({"error": "Internal Server Error"}), 500
+
+# =========================================================================================
+# MAIN EXECUTION BLOCK
+# =========================================================================================
+def print_startup_banner():
+    """सर्वर शुरू होने पर एक सुंदर बैनर प्रिंट करता है।"""
+    banner = """
+    ========================================================
+        █████╗ ██████╗      ██╗██╗   ██╗███╗   ██╗
+       ██╔══██╗██╔══██╗     ██║██║   ██║████╗  ██║
+       ███████║██████╔╝     ██║██║   ██║██╔██╗ ██║
+       ██╔══██║██╔══██╗██   ██║██║   ██║██║╚██╗██║
+       ██║  ██║██║  ██║╚█████╔╝╚██████╔╝██║ ╚████║
+       ╚═╝  ╚═╝╚═╝  ╚═╝ ╚════╝  ╚═════╝ ╚═╝  ╚═══╝
+               ADVANCED EDITION (V2.0)
+    ========================================================
+    System   : Arjun Intelligence Core
+    TTS Mode : Microsoft Edge (Prabhat Neural)
+    Status   : Online and Listening...
+    ========================================================
+    """
+    print("\x1b[32;20m" + banner + "\x1b[0m")
 
 if __name__ == '__main__':
-    app.run(host='0.0.0.0', port=7860)
+    # बैनर दिखाएं
+    print_startup_banner()
+    
+    # पोर्ट सेट करें
+    port = int(os.environ.get("PORT", 7860))
+    
+    logger.info(f"Starting Arjun Backend Server on port {port}...")
+    
+    # प्रोडक्शन डिप्लॉयमेंट के लिए, Waitress या Gunicorn का इस्तेमाल बेहतर है,
+    # लेकिन स्थानीय/डेवलपमेंट के लिए Flask का रन सर्वर (Threaded) पर्याप्त है।
+    app.run(host='0.0.0.0', port=port, threaded=True)