Update app.py

app.py

@@ -1,100 +1,256 @@
-import gradio as gr
 import os
-import json
-import requests
-from openai import OpenAI  # OpenAI Python istemcisini kullanacağız
-import io
+import openai
+import gradio as gr
+import xml.etree.ElementTree as ET
+import pandas as pd        # Excel okuma için pandas
+import docx                # Word (.docx) dosyalarını okuma
+import threading
+import time
 
-# OpenAI istemcisini başlat
-OPENAI_API_KEY = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
-client = OpenAI(api_key=OPENAI_API_KEY)
+# OpenAI API anahtarını ortam değişkeninden al
+openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
 
-# Mevcut chatbot_fn fonksiyonunu sesli hale getir
-@spaces.GPU(duration=1200)
-def chatbot_fn(user_message, history):
-    if history is None:
-        history = []
+# OpenAI modeli ayarları
+OPENAI_CHAT_MODEL = "gpt-4"    # Metin tabanlı GPT modeli
+TTS_MODEL = "tts-1"            # OpenAI TTS modeli
+TTS_VOICE = "nova"             # Tercih edilen ses
 
-    # Log: Kullanıcı mesajını ekle (mevcut kodun aynısı)
-    try:
-        with file_lock:
-            with open(LOG_FILE, 'a', encoding='utf-8') as f:
-                f.write(f"User: {user_message}\n")
-    except Exception as e:
-        print(f"Dosya yazma hatası (Kullanıcı): {e}")
+# Trek ürün bilgileri XML dosyasını yükle (stok ve fiyat kontrolü için)
+try:
+    trek_tree = ET.parse("trek_products.xml")
+    trek_root = trek_tree.getroot()
+except Exception as e:
+    trek_root = None
+    print(f"XML yüklenirken hata oluştu: {e}")
 
-    # Sistem mesajları ve ürün bilgisi (mevcut kodun aynısı)
-    system_messages = [...]  # Mevcut sistem mesajlarını buraya koy
-    messages = system_messages + history + [{"role": "user", "content": user_message}]
-
-    # OpenAI Chat Completions isteği
-    payload = {
-        "model": "gpt-4.5-preview",  # Model adını kontrol et, doğru olduğundan emin ol
-        "messages": messages,
-        "temperature": 0.2,
-        "stream": True,
-    }
-    headers = {
-        "Content-Type": "application/json",
-        "Authorization": f"Bearer {OPENAI_API_KEY}"
-    }
-    
-    response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload, stream=True)
-    if response.status_code != 200:
-        yield "Bir hata oluştu.", None
-        return
+# Sistem mesajı ve özel kurallar (sohbetin her başında yer alacak temel yönergeler)
+SYSTEM_PROMPT = (
+    "You are Trek Chatbot, an AI assistant that provides information about Trek products and performs various tasks. "
+    "Follow the given rules and guidelines. If the user asks for Trek product info, provide stock and price from the XML database. "
+    "If the user requests to read a file, fetch its content from Google Drive. "
+    "Always respond helpfully in the same language as the user's question, and keep a friendly tone."
+)
 
-    partial_response = ""
-    for chunk in response.iter_lines():
-        if not chunk:
-            continue
-        chunk_str = chunk.decode('utf-8')
-        if chunk_str.startswith("data: ") and chunk_str != "data: [DONE]":
-            try:
-                chunk_data = json.loads(chunk_str[6:])
-                delta = chunk_data['choices'][0]['delta']
-                if 'content' in delta:
-                    partial_response += delta['content']
-                    yield partial_response, None  # Metni gerçek zamanlı göster
-            except json.JSONDecodeError as e:
-                print(f"JSON parse hatası: {e} - Chunk: {chunk_str}")
-        elif chunk_str == "data: [DONE]":
+def check_trek_product_info(product_id):
+    """
+    Verilen ürün kodu/ID için Trek XML veritabanından fiyat ve stok bilgisini döndürür.
+    Bulunamazsa (None, None) döndürür.
+    """
+    price = None
+    stock = None
+    if trek_root is None:
+        return price, stock
+    # XML yapısında <product><id>...</id><price>...</price><stock>...</stock></product> şeklinde olduğunu varsayıyoruz
+    for product in trek_root.findall("product"):
+        pid = product.find("id").text if product.find("id") is not None else ""
+        if pid and product_id.lower() == pid.lower():
+            # Ürün eşleşti, fiyat ve stok bilgilerini al
+            price_elem = product.find("price")
+            stock_elem = product.find("stock")
+            price = price_elem.text if price_elem is not None else None
+            stock = stock_elem.text if stock_elem is not None else None
             break
+    return price, stock
 
-    # TTS ile ses oluştur
-    audio_response = client.audio.speech.create(
-        model="tts-1",
-        voice="alloy",  # Ses seçeneği: alloy, echo, fable, onyx, nova, shimmer
-        input=partial_response
-    )
-    audio_buffer = io.BytesIO(audio_response.content)  # Ses dosyasını bellekte tut
+def read_file_from_drive(file_path):
+    """
+    Google Drive üzerinde bulunan bir Excel (.xlsx) veya Word (.docx) dosyasını okuyup içeriğini döndürür.
+    """
+    content = ""
+    try:
+        if file_path.lower().endswith((".xlsx", ".xls")):
+            # Excel dosyasını oku
+            df = pd.read_excel(file_path)
+            # Excel içeriğini CSV formatında metne dönüştür (alternatif: istenen şekilde işlenebilir)
+            content = df.to_csv(index=False)
+        elif file_path.lower().endswith(".docx"):
+            # Word dosyasını oku
+            doc = docx.Document(file_path)
+            full_text = [para.text for para in doc.paragraphs]
+            content = "\n".join(full_text).strip()
+        else:
+            # Metin dosyası olarak oku (Excel/Word dışındaki dosyalar için genel durum)
+            with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
+                content = f.read()
+    except Exception as e:
+        content = f"Hata: Dosya okunurken sorun oluştu - {e}"
+    return content
 
-    # Log: Asistan cevabını ekle
+def log_to_huggingface(log_content):
+    """
+    Konuşma geçmişini veya belirli bir log bilgisini Hugging Face'e yükler.
+    Bu örnekte işlev gövdesi boş bırakılmıştır; gerçek uygulamada API çağrısı yapılmalıdır.
+    """
     try:
-        with file_lock:
-            with open(LOG_FILE, 'a', encoding='utf-8') as f:
-                f.write(f"Bot: {partial_response}\n")
+        # TODO: Hugging Face'e yükleme kodunu buraya entegre edin (örneğin huggingface_hub kullanarak).
+        # Örnek: HfApi().upload_file(...) ile log_content içeriğini bir depo/dosya olarak yükleyebilirsiniz.
+        pass
     except Exception as e:
-        print(f"Dosya yazma hatası (Bot): {e}")
+        print(f"Hugging Face log yüklemede hata: {e}")
 
-    # Global geçmişi güncelle
-    with history_lock:
-        global_chat_history.append({"role": "user", "content": user_message})
-        global_chat_history.append({"role": "assistant", "content": partial_response})
+def periodic_log(interval=300):
+    """
+    Sohbet geçmişini belirli aralıklarla (interval saniye) Hugging Face'e gönderen arkaplan görevi.
+    """
+    while True:
+        time.sleep(interval)
+        try:
+            # Sistem mesajı haricindeki konuşmaları derle
+            conversation_text = "\n".join(
+                [f"{m['role'].capitalize()}: {m['content']}" 
+                 for m in conversation_log if m.get('role') != 'system']
+            )
+            if conversation_text:
+                log_to_huggingface(conversation_text)
+        except Exception as e:
+            print(f"Periyodik loglama hatası: {e}")
 
-    yield partial_response, audio_buffer  # Hem metin hem ses döndür
+def generate_text_response(conversation):
+    """
+    OpenAI ChatCompletion API ile güncel konuşma geçmişine göre metin yanıtı üretir.
+    """
+    try:
+        response = openai.ChatCompletion.create(
+            model=OPENAI_CHAT_MODEL,
+            messages=conversation
+        )
+        answer = response['choices'][0]['message']['content'].strip()
+    except Exception as e:
+        # Hata durumunda özür dileyen bir mesaj döndür (hata mesajını da içerebilir)
+        answer = f"Üzgünüm, yanıt üretirken bir hata oluştu: {e}"
+    return answer
 
-# Gradio arayüzü
-demo = gr.ChatInterface(
-    fn=chatbot_fn,
-    title="Trek Asistanı",
-    theme="default",
-    type="messages",
-    additional_outputs=[gr.Audio(label="Sesli Yanıt", type="file")],  # Ses çıkışı ekle
-    flagging_mode="manual",
-    flagging_options=["Doğru", "Yanlış", "Emin değilim", "Diğer"],
-    save_history=True
-)
+def generate_audio_from_text(text):
+    """
+    Verilen metni OpenAI TTS modeliyle sese dönüştürür ve MP3 dosya yolunu döndürür.
+    TTS başarısız olursa None döndürür.
+    """
+    try:
+        audio_response = openai.Audio.create(
+            model=TTS_MODEL,
+            voice=TTS_VOICE,
+            text=text,
+            response_format="audio/mp3"
+        )
+        # audio_response içeriğinden ses verisini al (varsayılan anahtar adı 'audio' olarak düşünülmüştür)
+        audio_content = audio_response.get('audio')
+        if audio_content is None:
+            # Bazı durumlarda audio_response doğrudan binary içerebilir, o durumda audio_content None olacaktır.
+            audio_content = audio_response  # Mümkünse direkt kullan
+        
+        # Elde edilen ses verisini bir MP3 dosyasına kaydet
+        filename = f"response_{int(time.time())}.mp3"
+        with open(filename, "wb") as f:
+            f.write(audio_content)
+        return filename
+    except Exception as e:
+        # Hata durumunda konsola logla ve None döndür
+        print(f"TTS generation failed: {e}")
+        return None
+
+# Gradio arayüzünü tanımla
+with gr.Blocks() as demo:
+    gr.Markdown("## Trek Chatbot (Metin + Sesli Yanıt)")  # Başlık
+    
+    chatbot = gr.Chatbot(label="Sohbet Geçmişi")  # Sohbet geçmişini gösterecek bileşen
+    user_input = gr.Textbox(label="Mesajınız")   # Kullanıcıdan metin girişi
+    send_btn = gr.Button("Gönder")               # Mesaj gönderme butonu
+    clear_btn = gr.Button("Konuşmayı Sıfırla")    # Sohbeti temizleme butonu
+    
+    # Durum (state) değişkenleri: tam konuşma geçmişi (sistem mesajı dahil) ve sadece kullanıcı-asistan çiftleri (görüntüleme için)
+    conversation_state = gr.State([{"role": "system", "content": SYSTEM_PROMPT}])  # Sistem mesajıyla başlat
+    chat_history_state = gr.State([])  # Kullanıcı ve asistan mesaj çiftlerini tutacak (görüntüleme amacıyla)
+    
+    audio_output = gr.Audio(label="Sesli Yanıt", elem_id="audio_out")  # Sesli yanıt için çıktı bileşeni
+    
+    # Global değişken (referans): konuşma geçmişi listesi (sistem dahil) - sohbet geçmişini kilitleyerek yönetiyoruz
+    conversation_log = conversation_state.value  # conversation_state içindeki liste nesnesine referans
+    
+    def respond(user_message, conversation_state_value, chat_history_value):
+        """
+        Kullanıcının mesajına yanıt üretir (metin ve ses). 
+        conversation_state_value: tam geçmiş (sistem mesajı dahil),
+        chat_history_value: sohbet geçmişi (görüntüleme için kullanıcı-bot çiftleri).
+        """
+        # Kullanıcı mesajını konuşma geçmişine ekle (OpenAI modeline tam geçmişi vereceğiz)
+        conversation_state_value.append({"role": "user", "content": user_message})
+        
+        bot_answer = None  # Asistan yanıtı (metin)
+        
+        # Özel kurallar: Trek ürün stok/fiyat sorgusu
+        if "stok" in user_message.lower() or "fiyat" in user_message.lower():
+            # Mesajda stok veya fiyat kelimesi geçiyorsa, ürünü bulmaya çalış
+            words = user_message.split()
+            product_id = None
+            for w in words:
+                # Basit yaklaşım: mesajdaki ilk alfasayısal kelimeyi ürün kodu varsayıyoruz
+                if w.isalnum():
+                    product_id = w
+                    break
+            if product_id:
+                price, stock = check_trek_product_info(product_id)
+                if price is not None:
+                    # Ürün bulundu, stok ve fiyat bilgisi ile yanıt oluştur
+                    stock_status = "stokta var" if stock and stock != "0" else "stokta yok"
+                    bot_answer = f"{product_id} ürünü {stock_status}, fiyatı {price}."
+                else:
+                    # Ürün bulunamadı
+                    bot_answer = "Üzgünüm, bu ürünün bilgisine ulaşılamadı."
+        
+        # Özel kurallar: Google Drive dosya okuma isteği
+        if bot_answer is None and "drive" in user_message.lower():
+            # Mesajda 'drive' geçiyorsa, son kelimeyi dosya yolu olarak al (örnek basit yaklaşım)
+            file_path = user_message.split()[-1]
+            file_content = read_file_from_drive(file_path)
+            bot_answer = f"{file_path} dosyasının içeriği:\n{file_content}"
+        
+        # Genel durum: Özel bir durum yoksa, GPT modelinden yanıt al
+        if bot_answer is None:
+            bot_answer = generate_text_response(conversation_state_value)
+        
+        # Asistanın metin yanıtını konuşma geçmişine ekle (model bağlamı için)
+        conversation_state_value.append({"role": "assistant", "content": bot_answer})
+        
+        # Hugging Face'e log kaydet (arkaplanda, asenkron şekilde)
+        log_text = f"User: {user_message}\nAssistant: {bot_answer}\n"
+        threading.Thread(target=log_to_huggingface, args=(log_text,)).start()
+        
+        # Metin yanıtını TTS ile sese dönüştür
+        audio_file = generate_audio_from_text(bot_answer)
+        
+        # Sohbet geçmişini güncelle (görsel için kullanıcı-bot çiftini ekle)
+        chat_history_value = chat_history_value or []  # None ise boş liste yap
+        chat_history_value.append((user_message, bot_answer))
+        
+        # conversation_state_value ve chat_history_value, Gradio state'lerini güncellemek için döndürülür
+        # audio_file ise ses dosyasının yolu ya da None (Gradio audio bileşenini güncellemek için)
+        return conversation_state_value, chat_history_value, audio_file
+    
+    # Gönder butonuna tıklandığında veya Enter'a basıldığında respond fonksiyonunu çağır
+    send_btn.click(
+        respond,
+        inputs=[user_input, conversation_state, chat_history_state],
+        outputs=[conversation_state, chatbot, audio_output]
+    )
+    user_input.submit(
+        respond,
+        inputs=[user_input, conversation_state, chat_history_state],
+        outputs=[conversation_state, chatbot, audio_output]
+    )
+    
+    # Konuşmayı sıfırla (temizle) butonu işlevi
+    def clear_history():
+        """Sohbet geçmişini ve durumu sıfırlar."""
+        return [{"role": "system", "content": SYSTEM_PROMPT}], [], None
+    clear_btn.click(
+        clear_history, 
+        inputs=None, 
+        outputs=[conversation_state, chatbot, audio_output], 
+        queue=False
+    )
+    
+    # Arkaplanda periyodik loglama işlemini başlat (daemon thread, uygulamayı engellemez)
+    threading.Thread(target=periodic_log, args=(300,), daemon=True).start()
 
-if __name__ == "__main__":
-    demo.launch(debug=True)
+# Gradio arayüzünü başlat
+demo.launch()