Update app.py

app.py

@@ -1,46 +1,60 @@
 import gradio as gr
-import json  # json modülünü import ettik
+import pandas as pd
 from transformers import pipeline
 
-# Sohbet modelini yükle (DialoGPT)
-chatbot = pipeline("text-generation", model="microsoft/DialoGPT-medium")
+# GPT-2 modelini yükle
+chatbot = pipeline("text-generation", model="gpt2")
 
-# JSON dosyasındaki verilerden alınan sorulara cevap veren fonksiyon
-def answer_question(file, question):
+# CSV dosyasını yükle ve verileri al
+def load_csv(file):
+    if file is None:
+        return "CSV dosyası yükleyin."
     try:
-        if file is None:
-            return "Lütfen önce bir JSON dosyası yükleyin."
+        # CSV dosyasını yükle
+        df = pd.read_csv(file.name, encoding="ISO-8859-1")
+        return df
+    except Exception as e:
+        return f"Hata: {e}"
 
-        # Dosyayı aç ve JSON olarak yükle
-        with open(file.name, "r", encoding="utf-8") as f:
-            data = json.load(f)
+# Sohbet fonksiyonu
+def chat_with_bot(user_input, csv_file):
+    # CSV dosyasından verileri al
+    csv_data = load_csv(csv_file)
 
-        # JSON verisini bir metin olarak oluştur
-        context = json.dumps(data, ensure_ascii=False)
+    if isinstance(csv_data, str):  # Eğer hata mesajı döndürdüyse
+        return csv_data
 
-        # Eğer kullanıcı "kaç kişi" sorusunu sorarsa, JSON'daki kişi sayısını döndür
-        if "kaç kişi" in question.lower():
-            people_count = len(data) if isinstance(data, list) else 0
-            return f"JSON verisinde {people_count} kişi var."
+    # Kullanıcıdan gelen metinle modelden yanıt al
+    response = chatbot(user_input, max_length=100, num_return_sequences=1)
 
-        # Eğer farklı bir şey sorulursa, sohbet modelini kullanarak yanıt ver
-        response = chatbot(question, max_length=1000, num_return_sequences=1)[0]['generated_text']
-        return response
+    # Modelin cevabını al
+    bot_reply = response[0]['generated_text']
 
-    except Exception as e:
-        return f"Hata: {e}"
+    # CSV verileriyle ilgili bilgi ekle (örneğin, veriler hakkında bir soru sorulmuşsa)
+    # Burada, CSV dosyasındaki verilerle ilgili basit bir örnek ekliyoruz
+    if "kaç kişi" in user_input.lower():
+        num_people = len(csv_data)
+        bot_reply += f" CSV dosyasındaki kişi sayısı: {num_people}."
+
+    # Eğer başka bir soru varsa, CSV'den daha fazla bilgi ekleyebilirsiniz
+    if "yaş" in user_input.lower():
+        avg_age = csv_data['Yaş'].mean() if 'Yaş' in csv_data.columns else "bulunamadı"
+        bot_reply += f" CSV dosyasındaki ortalama yaş: {avg_age}."
+
+    return bot_reply
 
 # Gradio arayüzü
 demo = gr.Interface(
-    fn=answer_question,
+    fn=chat_with_bot,
     inputs=[
-        gr.File(label="📂 JSON Dosyası", file_types=[".json"]),
-        gr.Textbox(label="💬 Soru", placeholder="Örn: Kişinin yaşı nedir?")
+        gr.Textbox(label="💬 Senin Mesajın", placeholder="Buraya yaz ve botla sohbet et."),
+        gr.File(label="📂 CSV Dosyası", file_types=[".csv"]),
     ],
     outputs="text",
-    title="🧠 Türkçe Soru-Cevap Chatbot",
-    description="Yüklediğiniz JSON dosyasına göre sorular sorabilirsiniz. Ayrıca doğal dilde sohbet edebilirsiniz."
+    title="🧠 GPT-2 Sohbet Botu ve CSV Entegrasyonu",
+    description="CSV dosyasındaki verilerle etkileşime girerek GPT-2 tabanlı bir sohbet botu ile doğal dilde sohbet edin.",
 )
 
+# Arayüzü başlat
 if __name__ == "__main__":
     demo.launch()