Update app.py

app.py

@@ -1,6 +1,6 @@
 import gradio as gr
 import pandas as pd
-import csv
+import json
 from transformers import pipeline
 
 # Modeli yükle
@@ -10,13 +10,14 @@ model = pipeline("question-answering", model="savasy/bert-base-turkish-squad")
 def answer_question(file, question):
     try:
         if file is None:
-            return "Lütfen önce bir CSV dosyası yükleyin."
+            return "Lütfen önce bir JSON dosyası yükleyin."
 
-        # Dosyayı aç ve CSV olarak yükle, hatalı satırları atla
-        df = pd.read_csv(file.name, encoding='ISO-8859-1', sep=';', on_bad_lines='skip', quoting=csv.QUOTE_NONE)
+        # Dosyayı aç ve JSON olarak yükle
+        with open(file.name, "r", encoding="utf-8") as f:
+            data = json.load(f)
 
-        # CSV verisini metne dönüştür
-        context = df.to_string(index=False)
+        # JSON verisini bir metin olarak oluştur
+        context = json.dumps(data, ensure_ascii=False)
 
         # Hugging Face pipeline kullanarak soru-cevap yap
         result = model(question=question, context=context)
@@ -32,12 +33,12 @@ def answer_question(file, question):
 demo = gr.Interface(
     fn=answer_question,
     inputs=[
-        gr.File(label="📂 CSV Dosyası", file_types=[".csv"]),
+        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 CSV dosyasına göre sorular sorabilirsiniz. Model: savasy/bert-base-turkish-squad"
+    description="Yüklediğiniz JSON dosyasına göre sorular sorabilirsiniz. Model: savasy/bert-base-turkish-squad"
 )
 
 if __name__ == "__main__":