Update app.py

app.py

@@ -5,8 +5,8 @@ import requests
 import xml.etree.ElementTree as ET
 
 # Dosya yolu: Space'in ana dizinine kaydetmek için
-LOG_FILE = 'chat_logs.txt'  # Uygulamanın çalıştığı dizinde oluşturulur
-print(f"Dosya yolu: {os.path.abspath(LOG_FILE)}")  # Dosyanın tam yolunu kontrol et
+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"
@@ -38,11 +38,9 @@ def predict(system_msg, inputs, top_p, temperature, chat_counter, chatbot=[], hi
         "Authorization": f"Bearer {OPENAI_API_KEY}"
     }
     print(f"System message: {system_msg}")
-    initial_message = [{"role": "user", "content": f"{inputs}"},]
     
     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.."},
-        # Diğer system mesajları buraya eklenebilir...
     ]
    
     messages = multi_turn_message.copy()
@@ -53,14 +51,11 @@ def predict(system_msg, inputs, top_p, temperature, chat_counter, chatbot=[], hi
         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)
-            product_msg = {"role": "system", "content": new_msg}
-            messages.append(product_msg)
+            messages.append({"role": "system", "content": new_msg})
     
     for data in chatbot:
-        user_msg = {"role": "user", "content": data[0]}
-        assistant_msg = {"role": "assistant", "content": data[1]}
-        messages.append(user_msg)
-        messages.append(assistant_msg)
+        messages.append({"role": "user", "content": data["content"]})
+        messages.append({"role": "assistant", "content": data["content"]})
     
     messages.append({"role": "user", "content": inputs})
     
@@ -79,7 +74,7 @@ def predict(system_msg, inputs, top_p, temperature, chat_counter, chatbot=[], hi
     history.append(inputs)
     print(f"Logging: Payload is - {payload}")
     
-    # Kullanıcı mesajını anında yazma
+    # Kullanıcı mesajını dosyaya yaz
     try:
         with open(LOG_FILE, 'a', encoding='utf-8') as f:
             f.write(f"User: {inputs}\n")
@@ -91,7 +86,7 @@ def predict(system_msg, inputs, top_p, temperature, chat_counter, chatbot=[], hi
     print(f"Logging: Response code - {response.status_code}")
     if response.status_code != 200:
         print(f"API hatası: {response.text}")
-        yield chatbot, history, chat_counter, response  # Hata durumunda erken çıkış
+        return chatbot, history, chat_counter
     
     token_counter = 0
     partial_words = ""
@@ -103,10 +98,9 @@ def predict(system_msg, inputs, top_p, temperature, chat_counter, chatbot=[], hi
         chunk_str = chunk.decode('utf-8')
         print(f"Chunk {counter}: {chunk_str}")
         
-        # Veri akışını kontrol et
         if chunk_str.startswith("data: ") and chunk_str != "data: [DONE]":
             try:
-                chunk_data = json.loads(chunk_str[6:])  # "data: " önekini çıkar
+                chunk_data = json.loads(chunk_str[6:])
                 delta = chunk_data['choices'][0]['delta']
                 if 'content' in delta:
                     content = delta['content']
@@ -114,23 +108,24 @@ def predict(system_msg, inputs, top_p, temperature, chat_counter, chatbot=[], hi
                     print(f"İçerik eklendi: {content}")
                     print(f"Güncel partial_words: {partial_words}")
                 else:
-                    print("Bu chunk içerik içermiyor (delta boş veya başka bilgi taşıyor)")
+                    print("Bu chunk içerik içermiyor")
             except json.JSONDecodeError as e:
                 print(f"JSON parse hatası: {e} - Chunk: {chunk_str}")
         elif chunk_str == "data: [DONE]":
             print("Akış tamamlandı: [DONE] alındı")
         
-        # Chatbot güncellemesi
+        # Chatbot güncellemesi (messages formatı)
         if partial_words:
             if token_counter == 0:
-                history.append(" " + partial_words)
+                history.append(partial_words)
             else:
                 history[-1] = partial_words
-            chat = [(history[i], history[i + 1]) for i in range(0, len(history) - 1, 2)]
+            chat = [{"role": "user", "content": history[i]} for i in range(0, len(history)-1, 2)] + \
+                   [{"role": "assistant", "content": history[i+1]} for i in range(1, len(history), 2)]
             token_counter += 1
-            yield chat, history, chat_counter, response
+            yield chat, history, chat_counter
 
-    # Bot yanıtını dosyaya yazma
+    # Bot yanıtını dosyaya yaz
     if partial_words:
         try:
             with open(LOG_FILE, 'a', encoding='utf-8') as f:
@@ -141,15 +136,15 @@ def predict(system_msg, inputs, top_p, temperature, chat_counter, chatbot=[], hi
     else:
         print("Uyarı: partial_words boş, bot yanıtı yazılamadı!")
 
+    return chat, history, chat_counter
+
 def save_chat(chatbot):
-    """ Sohbeti dosyaya kaydetme fonksiyonu """
     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 user_msg, bot_msg in chatbot:
-                f.write(f"User: {user_msg}\n")
-                f.write(f"Bot: {bot_msg}\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:
@@ -214,7 +209,7 @@ with gr.Blocks(css=demo_css, theme=theme) as demo:
             new_msg = gr.Textbox(value="")
             accordion_msg = gr.HTML(value="", visible=False)
         
-        chatbot = gr.Chatbot(label='Trek Asistanı', elem_id="chatbot")
+        chatbot = gr.Chatbot(label='Trek Asistanı', elem_id="chatbot", type="messages")  # Yeni format
         
         with gr.Row(elem_id="custom_row"):
             inputs = gr.Textbox(