app.py

import gradio as gr
import pandas as pd
import json
from transformers import pipeline

# Modeli yükle
model = pipeline("question-answering", model="savasy/bert-base-turkish-squad")

# Soru-cevap fonksiyonu
def answer_question(file, question):
    try:
        if file is None:
            return "Lütfen önce bir JSON dosyası yükleyin."

        # Dosyayı aç ve JSON olarak yükle
        with open(file.name, "r", encoding="utf-8") as f:
            data = json.load(f)

        # JSON verisindeki kişi sayısını al
        # Örnek varsayım: JSON'da her kişi bir nesne (örneğin 'name' gibi) içeriyor
        if isinstance(data, list):  # Eğer JSON bir liste içeriyorsa
            people_count = len(data)
        else:
            people_count = 0

        # JSON verisini bir metin olarak oluştur
        context = json.dumps(data, ensure_ascii=False)

        # Cevapları anlamak için
        if "kaç kişi" in question.lower():
            return f"JSON verisinde {people_count} kişi var."

        # Diğer sorular için Hugging Face pipeline kullanarak soru-cevap yap
        result = model(question=question, context=context)
        answer = result["answer"]
        score = result["score"]

        return f"Yanıt: {answer}\n(Güven skoru: {score:.2f})"

    except Exception as e:
        return f"Hata: {e}"

# Gradio arayüzü
demo = gr.Interface(
    fn=answer_question,
    inputs=[
        gr.File(label="📂 JSON Dosyası", file_types=[".json"]),
        gr.Textbox(label="💬 Soru", placeholder="Örn: Kişinin yaşı nedir?")
    ],
    outputs="text",
    title="🧠 Türkçe Soru-Cevap Chatbot",
    description="Yüklediğiniz JSON dosyasına göre sorular sorabilirsiniz. Model: savasy/bert-base-turkish-squad"
)

if __name__ == "__main__":
    demo.launch()