Update app.py

app.py

@@ -1,7 +1,7 @@
 from ragatouille import RAGPretrainedModel
 import os 
 import gradio as gr
-
+from unicodedata import normalize 
 
 path_to_index = 'colbert/indexes/ArColbertQuran'
 message = "waiting to load index ..."
@@ -21,13 +21,13 @@ def process_results(results):
 k = 3 # How many documents you want to retrieve
 
 def answer_fn(query):
-    results = RAG.search(query= query, k=k)
+    results = RAG.search(query= normalize('NFKC', query), k=k)
     return process_results(results)
 
 qapp = gr.Interface(fn=answer_fn, inputs="textbox", outputs="textbox",
                     examples=[
                     "ما أهمية كتابة المعاملات؟", "أخبرني عن عذاب الله للمنافقين", "حسن معاملة الوالدين", "ما معجزات سيدنا عيسى", "ما هو التطفيف"
-                    ,"ما قصة المؤمنين الذين قتلوا في الحفرة؟"],
+                    ,"ما قصة المؤمنين الذين قتلوا في الحفرة؟", "ما آداب اﻻستئذان؟", "النبي الذي تربى في بيت حاكم مصر"],
                    title="Qur\'an Retrieval Demo - Semantic Search",
     description="A basic demo based on Arabic ColBERT (100k triplets) and simple text of the Qur\'an. First query may take a minute, then much faster.\
     Try to include relevant terms - this is just retrieval, not LLM chat and Qur\'an is an edge case.\