app.py

import gradio as gr
import os
import json
import requests
import xml.etree.ElementTree as ET
from huggingface_hub import HfApi, create_repo


create_repo("BF", token=HF_TOKEN, repo_type="space", space_sdk="gradio", exist_ok=True)


# Dosya yolu: Kalıcı depolama için öncelik, yoksa geçici dizin
LOG_FILE = '/persistent-storage/chat_logs.txt'
persistent_dir = '/persistent-storage'

if not os.path.exists(persistent_dir):
    try:
        os.makedirs(persistent_dir, exist_ok=True)
        print(f"Kalıcı depolama dizini oluşturuldu: {persistent_dir}")
    except Exception as e:
        print(f"Kalıcı depolama dizini oluşturulamadı: {e}. Geçici dizine geri dönülüyor.")
        LOG_FILE = 'chat_logs.txt'

print(f"Dosya yolu: {os.path.abspath(LOG_FILE)}")

# API ayarları
API_URL = "https://api.openai.com/v1/chat/completions"
OPENAI_API_KEY = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
if not OPENAI_API_KEY:
    print("Hata: OPENAI_API_KEY çevre değişkeni ayarlanmamış!")

url = 'https://www.trekbisiklet.com.tr/output/8582384479'
response = requests.get(url)
root = ET.fromstring(response.content)

products = []

for item in root.findall('item'):
    if item.find('isOptionOfAProduct').text == '1':
        if item.find('stockAmount').text > '0':
            name_words = item.find('rootlabel').text.lower().split()
            name = name_words[0]
            full_name = ' '.join(name_words)
            stockAmount = "stokta"
            price = item.find('priceWithTax').text
            item_info = (stockAmount, price)
            products.append((name, item_info, full_name))

def predict(system_msg, inputs, top_p, temperature, chat_counter, chatbot=None, history=None):
    if chatbot is None:
        chatbot = []
    if history is None:
        history = []

    headers = {
        "Content-Type": "application/json",
        "Authorization": f"Bearer {OPENAI_API_KEY}"
    }
    print(f"System message: {system_msg}")
    
    multi_turn_message = [
        {"role": "system", "content": "Bir önceki sohbeti unut. Vereceğin ürün bilgisi, bu bilginin içinde yan yana yazmıyorsa veya arada başka bilgiler yazıyor ise, o bilgiyi vermeyeceksin çünkü o bilgi yanlıştır. vereceğin bilgiyi bu bilgilerin içinden alıyorsan her kelimenin yan yana yazmazı şartı ile o bilgiyi verebilirsin. Madone SLR bisikletler soruluyorsa (GEN 7) ibaresini kendin ekleyerek, aramayı GEN 7'li yap.Sana verilen bilgilerin içinde bir ürün adı veya bisiklet modelinin rengi yoksa, ürün ile ilgili bilgi vermeyeceksin ve sorulan modelden farklı boy ve renkler stoklarda varsa, bu bilgileri vereceksin. Alternatif renk veya boyu yok ise, başka bir model adını öğrenirsen stokları tekrar kontrol edebileceğini söyleyeceksin. Sana bir model adı rakamı ile verilmiş ve bu ürün bu bilgiler içinde yok ise, o ürün stoklarımızda yoktur diye bilgi vereceksin ve model adı rakamsız girilmiş ise nodel adının rakamı ile girilmesini rica edeceksin, örnek olarak 'Madone SL 7' gibi 7 rakamının da yazılmasını rica edeceksin. Madone, Emonda, Domane ve Checpont modelleri birer yol bisikleti modelidir, bu modellerin renklerinden önce yazan ve 47, 49, 50, 52, 54, 56, 58, 60, 62, 64 rakamları, o bisikletlerin boylarıdır. Bu bilgi içindeki renkler ise o ürünlerin renkleridir. Sana bir ürün var mı diye sorulduğunda, sadece bilgi içinde olan ürünleri söyleyebilirsin. Stoklarımızda yok ise o ürün ile ilgili bilgi vermeyeceksin. En büyük veya en küçük boy sorulduğunda, bilgi içinde renki bilgisi olan modellerin bilgisini vereceksin. Gerçek zamanlı stok bilgilerine erişme yeteneğin var. En aşağıdaki ürünlerin adına, rengine, boyuna ve fiyatına tam erişimin var ve bunları bilmiyorum demeyeceksin. Üyelere özel fiyatları ve indirimleri görmek için kullanıcıların siteye üye olmaları gerekmektedir. Sen bir AI Trek marka bisiklet uzmanı, bilir kişisi ve asistanısın.Trek ve Electra bisikletler konusunda uzmanım.İzmir'de yeni bir mağazamız açılıyor. Mağazamız Nisan 2025 ayında açılmış olacak. Yeri is Alsancak'da. İstanbul'da üç Trek mağazamız var: Caddebostan, Ortaköy ve Sarıyer. Ortaköy maidği 10.00-19.00 saatleri arasında açık. ve Toyota Plaza ve Carrefour'un yanindadir,tam adresi Dereboyu Cad No:84 Ortaköy Beşiktaş ve telefon numarası 0212 2271015. Caddebostan mağazası, Prof. Dr. Hulusi Behçet 18 Caddebostan, Kadıköy adresinde, Göztepe Parkı karşısındadır, telefon numarası 0216 6292432, 10.00-19.00 saatleri arasında açık. Tüm mağazalar Pazar günü kapalıdır. Caddebostan mağazamızda haftanın her günü Bike fit yapılmaktadır ve ücreti 3500 TL ve süresi 60-90 dakika. Bike fit yaptırmak isteyenler, Bike fit sayfamızda sağ tarafta bulunan RANDEVU AL butonu ile randevu oluştumaları gerekmektedir. Sarıyer mağazamızın adresi şöyledir: Mareşal Fevzi Çakmak Cad. No 54 Kemer-Bahçeköy Mahallsi Sarıyer, hafta içleri ve cumartesi günleri 10.00 ile 19.00 saatleri arasında hizmet vermektedir. Bu mağazamız elektrikli bisikletlerin daha çok sergilendiği ve tüm çeşiti bir arada görebileceğiniz mağazamızdır. Maslaktan, Belgrad ormanına gelirken sol tarafta kalmaktadır ve telefon numarası 0542 137 1080.."},
    ]
   
    messages = multi_turn_message.copy()
    
    input_words = [str(word).lower() for word in inputs.split()]
    
    for product_info in products:
        if product_info[0] in input_words:
            new_msg = f"{product_info[2]} {product_info[1][0]} ve fiyatı EURO {product_info[1][1]}"
            print(new_msg)
            messages.append({"role": "system", "content": new_msg})
    
    for data in chatbot:
        if data["role"] == "user":
            messages.append({"role": "user", "content": data["content"]})
        elif data["role"] == "assistant":
            messages.append({"role": "assistant", "content": data["content"]})
    
    messages.append({"role": "user", "content": inputs})
    
    payload = {
        "model": "gpt-4o",
        "messages": messages,
        "temperature": 0.7,
        "top_p": 0.9,
        "n": 1,
        "stream": True,
        "presence_penalty": 0,
        "frequency_penalty": 0,
    }
    
    chat_counter += 1
    history.append(inputs)
    print(f"Logging: Payload is - {payload}")
    
    # Kullanıcı mesajını dosyaya yaz
    try:
        with open(LOG_FILE, 'a', encoding='utf-8') as f:
            f.write(f"User: {inputs}\n")
            print(f"Kullanıcı mesajı dosyaya yazıldı: {inputs}")
    except Exception as e:
        print(f"Dosya yazma hatası (Kullanıcı): {e}")
    
    # Chatbot'a kullanıcı mesajını ekle
    chatbot.append({"role": "user", "content": inputs})
    
    response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload, stream=True)
    print(f"Logging: Response code - {response.status_code}")
    if response.status_code != 200:
        print(f"API hatası: {response.text}")
        return chatbot, history, chat_counter
    
    partial_words = ""
    counter = 0
    
    for chunk in response.iter_lines():
        counter += 1
        if not chunk:
            continue
        chunk_str = chunk.decode('utf-8')
        print(f"Chunk {counter}: {chunk_str}")
        
        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 and delta['content']:
                    content = delta['content']
                    partial_words += content
                    print(f"İçerik eklendi: {content}")
                    print(f"Güncel partial_words: {partial_words}")
            except json.JSONDecodeError as e:
                print(f"JSON parse hatası: {e} - Chunk: {chunk_str}")
        elif chunk_str == "data: [DONE]":
            print("Akış tamamlandı: [DONE] alındı")
            if partial_words:
                history.append(partial_words)
                chatbot.append({"role": "assistant", "content": partial_words})
                try:
                    with open(LOG_FILE, 'a', encoding='utf-8') as f:
                        f.write(f"Bot: {partial_words}\n")
                        print(f"Bot yanıtı dosyaya yazıldı: {partial_words}")
                except Exception as e:
                    print(f"Dosya yazma hatası (Bot): {e}")
        
        # Chatbot içeriğini güncelle ve yield ile gönder
        chat = chatbot.copy()
        if partial_words and chat and chat[-1]["role"] == "user":
            chat.append({"role": "assistant", "content": partial_words})
        elif partial_words and chat and chat[-1]["role"] == "assistant":
            chat[-1] = {"role": "assistant", "content": partial_words}
        
        yield chat, history, chat_counter

    print(f"Son chatbot durumu: {chatbot}")
    return chatbot, history, chat_counter

def save_chat(chatbot):
    file_path = os.path.abspath(LOG_FILE)
    try:
        with open(LOG_FILE, 'a', encoding='utf-8') as f:
            f.write("\n--- Kayıt Edilen Sohbet ---\n")
            for msg in chatbot:
                f.write(f"{msg['role'].capitalize()}: {msg['content']}\n")
            print(f"Sohbet dosyaya kaydedildi: {file_path}")
        return f"Sohbet başarıyla kaydedildi!\nDosya: {file_path}"
    except Exception as e:
        print(f"Kayıt hatası: {e}")
        return f"Kayıt hatası: {e}\nDosya: {file_path}"

def reset_textbox():
    return gr.update(value='')

from huggingface_hub import HfApi, create_repo

# Repository oluşturma (eğer mevcut değilse)
HF_TOKEN = os.getenv("HF_TOKEN")
create_repo("BF", token=HF_TOKEN, repo_type="space", exist_ok=True)

def upload_logs_to_hf(repo_id: str, hf_token: str, local_log_file: str = "chat_logs.txt"):
    """
    Log dosyasını Hugging Face Hub repository'sine yükler.
    
    Args:
        repo_id (str): Repository kimliği (örn. "SamiKoen/BF").
        hf_token (str): Hugging Face API token'ınız.
        local_log_file (str): Yüklenecek log dosyasının yolu.
    """
    api = HfApi(token=hf_token)
    
    try:
        api.upload_file(
            path_or_fileobj=local_log_file,
            path_in_repo=local_log_file,
            repo_id=repo_id,
            repo_type="space",
            commit_message="Log dosyası güncellendi"
        )
        print(f"Log dosyası başarıyla yüklendi: {local_log_file}")
    except Exception as e:
        print(f"Log dosyası yüklenirken hata oluştu: {e}")


def save_chat_and_upload(chatbot):
    # Sohbeti kaydetme işlemini burada yapın
    save_status = save_chat(chatbot)
    # Log dosyasını Hugging Face Hub'a yükleyin
    HF_REPO_ID = "SamiKoen/BF"  # Kendi repo kimliğinizi girin.
    HF_TOKEN = os.getenv("HF_TOKEN")  # Token'ı ortam değişkeni olarak alabilirsiniz.
    upload_logs_to_hf(HF_REPO_ID, HF_TOKEN)
    return save_status


# Gradio arayüzü
demo_css = """
#send_button, #save_button {
    background-color: #0b93f6;
    border: none;
    color: white;
    font-size: 16px;
    border-radius: 10%;
    width: 100px !important;
    height: 37px !important;
    display: inline-flex;
    align-items: center;
    justify-content: center;
    cursor: pointer;
    transition: background-color 0.3s;
    margin: 5px;
}
#send_button:hover, #save_button:hover {
    background-color: #0077c0;
}
.fixed_button_container {
    padding: 0px;
    margin: 0px 0 0 0px;
}
#custom_row {
    width: 150% !important;
    flex-wrap: nowrap !important;
}
@media only screen and (max-width: 1000px) {
    .custom_row {
        flex-wrap: nowrap !important;
    }
}
#chatbot {
    height: 100vh;
    overflow-y: auto;
}
"""

theme = gr.themes.Base(
    neutral_hue="blue",
    text_size="sm",
    spacing_size="sm",
)

with gr.Blocks(css=demo_css, theme=theme) as demo:
    if not os.path.exists(LOG_FILE):
        with open(LOG_FILE, 'w', encoding='utf-8') as f:
            f.write("--- Yeni Sohbet ---\n")
    
    with gr.Column(elem_id="col_container"):
        with gr.Accordion("", open=False, visible=False):
            system_msg = gr.Textbox(value="")
            new_msg = gr.Textbox(value="")
            accordion_msg = gr.HTML(value="", visible=False)
        
        chatbot = gr.Chatbot(label='Trek Asistanı', elem_id="chatbot", type="messages")
        
        with gr.Row(elem_id="custom_row"):
            inputs = gr.Textbox(
                placeholder="Buraya yazın",
                show_label=False,
                container=False,
            )
            with gr.Column(elem_classes="fixed_button_container"):
                send_button = gr.Button(value="Gönder", elem_id="send_button")
                save_button = gr.Button(value="Kayıt Et", elem_id="save_button")
        
        state = gr.State([])
        save_status = gr.Textbox(label="Kayıt Durumu", interactive=False)
        
        with gr.Accordion("", open=False, visible=False):
            top_p = gr.Slider(minimum=0, maximum=1.0, value=0.5, step=0.05, interactive=False, visible=False)
            temperature = gr.Slider(minimum=0, maximum=5.0, value=0.1, step=0.1, interactive=False, visible=False)
            chat_counter = gr.Number(value=0, visible=False, precision=0)
        
        inputs.submit(predict, [system_msg, inputs, top_p, temperature, chat_counter, chatbot, state], [chatbot, state, chat_counter])
        inputs.submit(reset_textbox, [], [inputs])
        send_button.click(predict, [system_msg, inputs, top_p, temperature, chat_counter, chatbot, state], [chatbot, state, chat_counter])
        send_button.click(reset_textbox, [], [inputs])
        save_button.click(save_chat_and_upload, [chatbot], [save_status])

demo.queue(max_size=10).launch(debug=True)