import gradio as gr
import json
from transformers import pipeline

# GPT-2 modelini yükle
chatbot = pipeline("text-generation", model="gpt2")

# JSON dosyasını yükle ve verileri al
def load_json(file):
    if file is None:
        return "JSON dosyası yükleyin."
    try:
        # Dosyanın içeriğini okuyun
        data = json.load(file)
        return data
    except Exception as e:
        return f"Hata: {e}"

# Sohbet fonksiyonu
def chat_with_bot(user_input, json_file):
    # JSON dosyasından verileri al
    json_data = load_json(json_file)

    if isinstance(json_data, str):  # Eğer hata mesajı döndürdüyse
        return json_data

    # Kullanıcıdan gelen metinle modelden yanıt al
    response = chatbot(user_input, max_length=100, num_return_sequences=1)

    # Modelin cevabını al
    bot_reply = response[0]['generated_text']

    # JSON verileriyle ilgili bilgi ekle (örneğin, JSON'daki kişi sayısını sormak)
    if "kaç kişi" in user_input.lower():
        num_people = len(json_data)
        bot_reply += f" JSON dosyasındaki kişi sayısı: {num_people}."

    # Eğer JSON verisindeki bir özellik sorulursa (örneğin 'Yaş' sütunu varsa)
    if "yaş" in user_input.lower() and isinstance(json_data, list):
        ages = [entry['Yaş'] for entry in json_data if 'Yaş' in entry]
        avg_age = sum(ages) / len(ages) if ages else "bulunamadı"
        bot_reply += f" JSON dosyasındaki ortalama yaş: {avg_age}."

    return bot_reply

# Gradio arayüzü
demo = gr.Interface(
    fn=chat_with_bot,
    inputs=[
        gr.Textbox(label="💬 Senin Mesajın", placeholder="Buraya yaz ve botla sohbet et."),
        gr.File(label="📂 JSON Dosyası", file_types=[".json"]),
    ],
    outputs="text",
    title="🧠 GPT-2 Sohbet Botu ve JSON Entegrasyonu",
    description="JSON dosyasındaki verilerle etkileşime girerek GPT-2 tabanlı bir sohbet botu ile doğal dilde sohbet edin.",
)

# Arayüzü başlat
if __name__ == "__main__":
    demo.launch()