Update app.py

app.py

@@ -1,18 +1,45 @@
+import gradio as gr
+import pandas as pd
+import json
 from transformers import pipeline
 
-def load_model():
-    print("Model yükleniyor...")
-    model = pipeline("question-answering", model="savasy/bert-base-turkish-squad")
-    print("Model başarıyla yüklendi!")
-    return model
-
-def ask_question(question):
-    context = """
-    AFAD, Türkiye'deki afet ve acil durumlara müdahale eden resmi kurumdur. 
-    2023 yılında birçok farklı şehirde arama kurtarma çalışmaları yürütmüştür. 
-    Özellikle deprem, sel ve yangın gibi afetlerde etkin şekilde görev almaktadır.
-    """
-    result = model(question=question, context=context)
-    return result['answer'], result['score']
-
-model = load_model()
+# 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)
+
+        df = pd.DataFrame(data)
+        context = df.to_string(index=False)
+
+        # 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: Görev tipi nedir?")
+    ],
+    outputs="text",
+    title="🧠 Türkçe Soru-Cevap Chatbot",
+    description="Yüklediğiniz JSON verisine göre sorular sorabilirsiniz. Model: savasy/bert-base-turkish-squad"
+)
+
+if __name__ == "__main__":
+    demo.launch()