import os import requests from dotenv import load_dotenv from utils import chunk_text_by_tokens # type: ignore load_dotenv() print("KEY IN SUMMARIZER:", os.getenv("OPENROUTER_API_KEY")) # <<< bunu ekle api_key = os.getenv("OPENROUTER_API_KEY") api_key = os.getenv("OPENROUTER_API_KEY") if not api_key or not api_key.strip(): raise RuntimeError("❌ OPENROUTER_API_KEY bulunamadı. Hugging Face Secrets kısmına eklenmeli.") def build_prompt(text, mode, lang_mode="Otomatik", is_table=False): lang_instruction = "" if "Çevir" in lang_mode: if "Türkçeye" in lang_mode: lang_instruction = "\n\nSonuç Türkçeye çevrilsin." elif "İngilizceye" in lang_mode: lang_instruction = "\n\nSonuç İngilizceye çevrilsin." elif lang_mode == "Otomatik": lang_instruction = "\n\nMetnin dilini algıla ve uygun dilde özetle." if is_table: instruction = "Aşağıdaki tabloyu analiz et ve teknik bir şekilde özetle." return f"{instruction}{lang_instruction}\n\n{text}" if "Karma" in mode: instruction = """ Aşağıdaki metni 3 ayrı biçimde özetle: 1. Teknik bir özet ver. 2. Herkesin anlayacağı şekilde sade bir açıklama yaz. 3. Madde madde önemli notları çıkar. """ elif "Sade" in mode: instruction = "Bu metni herkesin anlayacağı şekilde sadeleştir." elif "Eleştir" in mode: instruction = "Metni eleştir, eksik ve güçlü yönlerini değerlendir." elif "Başlık" in mode: instruction = "Metne uygun başlık önerileri üret." elif "Not" in mode: instruction = "Bu metinden önemli notlar çıkar." elif "Chat" in mode: instruction = """ Aşağıdaki yazışmalıarı veya serbest notları oku ve şunları çıkar: - Ana konuşma başlıkları - Varsa karar verilen noktalar - Belirgin fikir veya öneriler Yazım sade ve maddeli olsun. """ else: instruction = "Metni kısa ve teknik bir şekilde özetle." return f"{instruction}{lang_instruction}\n\nMetin:\n{text}" def summarize_text(text, mode, model_name="anthropic/claude-3-haiku", lang_mode="Otomatik", is_table=False): url = "https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions" headers = { "Authorization": f"Bearer {api_key.strip()}", "Content-Type": "application/json" } payload = { "model": model_name, "messages": [ {"role": "user", "content": build_prompt(text, mode, lang_mode, is_table)} ], "max_tokens": 1300 } try: response = requests.post(url, headers=headers, json=payload) response.raise_for_status() result = response.json() return result['choices'][0]['message']['content'].strip() except requests.exceptions.HTTPError as e: return f"❌ HTTP Hatası: {e} | Yanıt: {response.text}" except Exception as e: return f"❌ Sistemsel Hata: {str(e)}" def summarize_long_text(text, mode, model_name="anthropic/claude-3-haiku", lang_mode="Otomatik", is_table=False): chunks = chunk_text_by_tokens(text, max_tokens=1300) summaries = [] for chunk in chunks: summary = summarize_text(chunk, mode, model_name, lang_mode, is_table) summaries.append(summary) return "\n\n".join(summaries)