Update app.py

app.py

@@ -41,59 +41,15 @@ for item in root.findall('item'):
         item_info = (stockAmount, price)
         products.append((name, item_info, full_name))
 
-# Ortam değişkeninde "hfapi" tanımlı; repo oluşturuluyor.
+# HF_TOKEN yerine "hfapi" ortam değişkenini alıyoruz
 hfapi = os.getenv("hfapi")
 if not hfapi:
     raise ValueError("hfapi ortam değişkeni ayarlanmamış!")
-# Kod deposu (Space) için repo oluşturuluyor.
-create_repo("BF", token=hfapi, repo_type="space", space_sdk="gradio", exist_ok=True)
-# Loglar için ayrı bir repo (commitler log dosyasını güncelleyecek ancak bu, Space’i yeniden başlatmayacak)
-create_repo("BF-logs", token=hfapi, repo_type="model", exist_ok=True)
-
-def upload_logs_to_hf(repo_id: str, hf_token: str, local_log_file: str = "chat_logs.txt", repo_type: str = "model"):
-    """
-    Log dosyasını Hugging Face Hub üzerindeki ayrı bir repository'ye yükler.
-    
-    Args:
-        repo_id (str): Log repository kimliği (örn. "BF-logs" -> Hub'da "KullaniciAdiniz/BF-logs").
-        hf_token (str): Hugging Face API token'ınız.
-        local_log_file (str): Yüklenecek log dosyasının yolu.
-        repo_type (str): Repository tipi ("model" kullanıyoruz).
-    """
-    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=repo_type,
-            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(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='')
+# Repository oluşturma (repo adı "BF" kullanıcı adınızla uyumlu olmalı; space_sdk eklenmiş)
+create_repo("BF", token=hfapi, repo_type="space", space_sdk="gradio", exist_ok=True)
 
 def predict(system_msg, inputs, top_p, temperature, chat_counter, chatbot=None, history=None):
-    """
-    Her Enter'a basıldığında çalışır. Kullanıcı mesajı log dosyasına yazılır, 
-    bot yanıtı tamamlandığında log dosyasına eklenir ve ardından loglar HF Hub'daki log repo'suna yüklenir.
-    """
     if chatbot is None:
         chatbot = []
     if history is None:
@@ -106,7 +62,7 @@ def predict(system_msg, inputs, top_p, temperature, chat_counter, chatbot=None,
     print(f"System message: {system_msg}")
     
     multi_turn_message = [
-        {"role": "system", "content": "Bir önceki sohbeti unut. Vereceğin ürün bilgisi ... (uzun metin)"}
+        {"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. ... (uzun metin)"}
     ]
     
     messages = multi_turn_message.copy()
@@ -137,7 +93,7 @@ def predict(system_msg, inputs, top_p, temperature, chat_counter, chatbot=None,
     history.append(inputs)
     print(f"Logging: Payload is - {payload}")
     
-    # Kullanıcı mesajını log dosyasına yaz
+    # Kullanıcı mesajını dosyaya yaz
     try:
         with open(LOG_FILE, 'a', encoding='utf-8') as f:
             f.write(f"User: {inputs}\n")
@@ -145,6 +101,7 @@ def predict(system_msg, inputs, top_p, temperature, chat_counter, chatbot=None,
     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}")
@@ -188,15 +145,57 @@ def predict(system_msg, inputs, top_p, temperature, chat_counter, chatbot=None,
         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}")
-    # Tüm streaming tamamlandıktan sonra log dosyası ayrı log reposuna yüklenir.
-    upload_logs_to_hf("BF-logs", hfapi, local_log_file=LOG_FILE, repo_type="model")
     return chatbot, history, chat_counter
 
-# Gradio arayüzü CSS ve tema ayarları
+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='')
+
+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):
+    save_status = save_chat(chatbot)
+    HF_REPO_ID = "SamiKoen/BF"  # Kendi repo kimliğinizi girin.
+    hfapi = os.getenv("hfapi")
+    upload_logs_to_hf(HF_REPO_ID, hfapi)
+    return save_status
+
+# Gradio arayüzü
 demo_css = """
-#send_button {
+#send_button, #save_button {
     background-color: #0b93f6;
     border: none;
     color: white;
@@ -211,6 +210,9 @@ demo_css = """
     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;
@@ -255,20 +257,22 @@ with gr.Blocks(css=demo_css, theme=theme) as demo:
                 show_label=False,
                 container=False,
             )
-            # Yalnızca "Gönder" butonu bulunuyor.
-            send_button = gr.Button(value="Gönder", elem_id="send_button")
+            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)
         
-        # Hem Enter hem de Gönder butonuna basıldığında predict çalışıyor.
         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)