Update app.py

app.py

@@ -8,28 +8,28 @@ import time
 import threading
 from huggingface_hub import HfApi, create_repo
 
-# Global değişken: sohbet geçmişi (otomatik kayıt için kullanılacak)
+# Global sohbet geçmişi (otomatik kayıt için kullanılacak)
 global_chat_history = []
 
-# Dosya yolu: Kalıcı depolama için öncelik, yoksa geçici dizin
+# Log dosyası ve kalıcı dizin ayarları
 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}")
+        print(f"Persistent directory created: {persistent_dir}")
     except Exception as e:
-        print(f"Kalıcı depolama dizini oluşturulamadı: {e}. Geçici dizine geri dönülüyor.")
+        print(f"Failed to create persistent directory: {e}. Using temporary directory.")
         LOG_FILE = 'chat_logs.txt'
 
-print(f"Dosya yolu: {os.path.abspath(LOG_FILE)}")
+print(f"Log file path: {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!")
+    print("Error: OPENAI_API_KEY environment variable is not set!")
 
 # Trek bisiklet ürünlerini çekme
 url = 'https://www.trekbisiklet.com.tr/output/8582384479'
@@ -44,18 +44,20 @@ for item in root.findall('item'):
         full_name = ' '.join(name_words)
         stockAmount = "stokta"
         price = item.find('priceWithTax').text
-        item_info = (stockAmount, price)
-        products.append((name, item_info, full_name))
+        products.append((name, (stockAmount, price), full_name))
 
-# HF_TOKEN yerine "hfapi" ortam değişkenini alıyoruz
+# Hugging Face ayarları: hfapi ortam değişkeni kullanılacak
 hfapi = os.getenv("hfapi")
 if not hfapi:
-    raise ValueError("hfapi ortam değişkeni ayarlanmamış!")
+    raise ValueError("hfapi environment variable is not set!")
 
-# Repository oluşturma (repo adı "BF" kullanıcı adınızla uyumlu olmalı; space_sdk eklenmiş)
+# Repository oluşturma (repo adı "BF" kullanıcı adınızla uyumlu olmalı)
 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):
+def predict(inputs, chat_counter, chatbot=None, history=None):
+    """
+    Kullanıcı girişini işleyip API'ye gönderir ve gelen yanıtı stream olarak chatbot'a ekler.
+    """
     global global_chat_history
     if chatbot is None:
         chatbot = []
@@ -66,23 +68,25 @@ def predict(system_msg, inputs, top_p, temperature, chat_counter, chatbot=None,
         "Content-Type": "application/json",
         "Authorization": f"Bearer {OPENAI_API_KEY}"
     }
-    print(f"System message: {system_msg}")
     
-    multi_turn_message = [
+    # Çok aşamalı konuşmalar için temel sistem mesajı
+    system_messages = [
         {"role": "system", "content": "Bir önceki sohbeti unutma. 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()
-    input_words = [str(word).lower() for word in inputs.split()]
+    # Kullanıcı girişiyle eşleşen ürün bilgilerini ekle
+    messages = system_messages.copy()
+    input_words = [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})
     
+    # Önceki sohbet geçmişini ekle
     for data in chatbot:
         messages.append({"role": data["role"], "content": data["content"]})
     
+    # Kullanıcı girişini ekle
     messages.append({"role": "user", "content": inputs})
     
     payload = {
@@ -91,29 +95,26 @@ def predict(system_msg, inputs, top_p, temperature, chat_counter, chatbot=None,
         "temperature": 0.7,
         "top_p": 0.9,
         "n": 1,
-        "stream": True,  # streaming açık
+        "stream": True,  # Streaming mod açık
         "presence_penalty": 0,
         "frequency_penalty": 0,
     }
     
     chat_counter += 1
     history.append(inputs)
-    print(f"Logging: Payload is - {payload}")
     
-    # Kullanıcı mesajını dosyaya yaz
+    # Kullanıcı mesajını log dosyasına 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}")
+        print(f"Error writing user message to log: {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}")
+        print(f"API error: {response.text}")
         return chatbot, history, chat_counter
     
     partial_words = ""
@@ -121,56 +122,43 @@ def predict(system_msg, inputs, top_p, temperature, chat_counter, chatbot=None,
         if not chunk:
             continue
         chunk_str = chunk.decode('utf-8')
-        # Her chunk için loglama yerine yalnızca tamamlanmış yanıtı logluyoruz.
         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
+                    partial_words += delta['content']
             except json.JSONDecodeError as e:
-                print(f"JSON parse hatası: {e} - Chunk: {chunk_str}")
+                print(f"JSON parse error: {e} - Chunk: {chunk_str}")
         elif chunk_str == "data: [DONE]":
-            print("Akış tamamlandı: [DONE] alındı")
+            # Yanıt tamamlandığında, final cevabı logla ve kaydet
             if partial_words:
-                # Yanıt tamamlandığında tek seferde log yazıyoruz.
-                print(f"Tamamlanan mesaj: {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}")
-        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}
+                    print(f"Error writing bot message to log: {e}")
         global_chat_history = chatbot.copy()
-        yield chat, history, chat_counter
-    print(f"Son chatbot durumu: {chatbot}")
+        yield chatbot, history, chat_counter
     global_chat_history = chatbot.copy()
     return chatbot, history, chat_counter
 
 def save_chat(chatbot):
+    """
+    Sohbet geçmişini log dosyasına kaydeder.
+    """
     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.
@@ -184,46 +172,47 @@ def upload_logs_to_hf(repo_id: str, hf_token: str, local_log_file: str = "chat_l
             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}")
+        print(f"Error uploading log file: {e}")
 
 def save_chat_and_upload(chatbot):
+    """
+    Sohbeti kaydedip Hugging Face Hub'a yükler.
+    """
     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)
+    HF_REPO_ID = "SamiKoen/BF"  # Kendi repository ID'nizi girin
+    hf_token = os.getenv("hfapi")
+    upload_logs_to_hf(HF_REPO_ID, hf_token)
     return save_status
 
-# Otomatik kayıt fonksiyonu (schedule ile çağrılacak)
 def scheduled_save():
+    """
+    Belirlenmiş saatlerde otomatik olarak sohbeti kaydeder.
+    """
     global global_chat_history
-    print("DEBUG: scheduled_save() fonksiyonu tetiklendi:", time.ctime())
     if global_chat_history:
-        print("DEBUG: global_chat_history boş değil, sohbet kaydediliyor...")
         save_chat_and_upload(global_chat_history)
-    else:
-        print("DEBUG: global_chat_history boş, kaydedilecek sohbet bulunamadı.")
 
-# Scheduler'ı arka planda çalıştıracak fonksiyon
 def run_scheduler():
-    print("DEBUG: Scheduler thread başlatıldı:", time.ctime())
+    """
+    Scheduler'ı arka planda çalıştırır.
+    """
     while True:
         schedule.run_pending()
         time.sleep(1)
 
-# Belirli saatlerde otomatik kayıt (örn. 12:00, 18:00 ve 23:00)
+# Belirli saatlerde otomatik kaydı planlama (ör: 12:00, 18:00, 23:00)
 schedule.every().day.at("12:00").do(scheduled_save)
 schedule.every().day.at("18:00").do(scheduled_save)
 schedule.every().day.at("23:00").do(scheduled_save)
 
-# Scheduler'ı daemon thread ile başlatıyoruz
+# Scheduler'ı daemon thread ile başlat
 scheduler_thread = threading.Thread(target=run_scheduler, daemon=True)
 scheduler_thread.start()
 
 # Gradio arayüzü
 demo_css = """
-#send_button, #save_button {
+#send_button {
     background-color: #0b93f6;
     border: none;
     color: white;
@@ -238,22 +227,9 @@ demo_css = """
     transition: background-color 0.3s;
     margin: 5px;
 }
-#send_button:hover, #save_button:hover {
+#send_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;
@@ -267,37 +243,17 @@ theme = gr.themes.Base(
 )
 
 with gr.Blocks(css=demo_css, theme=theme) as demo:
+    # Log dosyası yoksa başlat
     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 yazıp, entera basın",
-                show_label=False,
-                container=False,
-            )
-            with gr.Column(elem_classes="fixed_button_container"):
-                send_button = gr.Button(value="Kapat", elem_id="send_button")
-        
-        state = gr.State([])
-        
-        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])
-        
-demo.queue(max_size=10).launch(debug=True)
+    chatbot = gr.Chatbot(label='Trek Asistanı', elem_id="chatbot", type="messages")
+    inputs = gr.Textbox(placeholder="Buraya yazıp, entera basın", show_label=False)
+    state = gr.State([])  # Sohbet geçmişi için
+    chat_counter = gr.Number(value=0, visible=False, precision=0)
+
+    inputs.submit(predict, [inputs, chat_counter, chatbot, state], [chatbot, state, chat_counter])
+    inputs.submit(lambda: gr.update(value=""), [], [inputs])
+    
+    demo.launch(debug=True, queue=True)