app.py

import gradio as gr
import google.generativeai as genai
import os
import PyPDF2
import markdown
from docx import Document
from bs4 import BeautifulSoup
import tempfile
from datetime import datetime

# API anahtarını ayarla
def setup_api_key():
    google_api_key = os.getenv("GOOGLE_API_KEY")
    if not google_api_key:
        return False
    genai.configure(api_key=google_api_key)
    return True

# PDF'den metin çıkarma
def extract_text_from_pdf(pdf_path):
    try:
        text = ""
        with open(pdf_path, 'rb') as file:
            pdf_reader = PyPDF2.PdfReader(file)
            for page_num in range(len(pdf_reader.pages)):
                text += pdf_reader.pages[page_num].extract_text() + "\n"
        return text
    except Exception as e:
        return f"PDF okuma hatası: {str(e)}"

# AI modelini kullanarak analiz yap
def analyze_pdf_content(text, questions):
    try:
        # Gemini modeli yapılandırma
        generation_config = {
            "temperature": 0.2,
            "top_p": 0.95,
            "top_k": 64,
            "max_output_tokens": 8192,
        }
        
        model = genai.GenerativeModel(
            model_name="gemini-1.5-flash",
            generation_config=generation_config,
        )
        
        # İlk önce belgeyi özetle
        prompt = f"""
        Aşağıdaki belge metnini analiz edip özetler misin?
        
        Belge:
        {text[:15000]}  # Çok uzun metinlerde kesme yapabilirsiniz
        
        Kısa bir özet ver (1-2 paragraf):
        """
        
        response = model.generate_content(prompt)
        summary = response.text
        
        # Sonra soruları yanıtla
        results = [summary]
        
        for question in questions:
            if not question.strip():
                continue
                
            prompt = f"""
            Aşağıdaki belge metnine dayanarak soruyu cevapla:
            
            Belge:
            {text[:15000]}  # Çok uzun metinlerde kesme yapabilirsiniz
            
            Soru: {question}
            
            Cevap:
            """
            
            response = model.generate_content(prompt)
            results.append((question, response.text))
        
        return summary, results
    
    except Exception as e:
        return f"Analiz hatası: {str(e)}", []

# Markdown'ı HTML'e dönüştürme
def to_html(text):
    return markdown.markdown(text)

# Word belgesi oluşturma
def create_word_document(summary, results):
    doc = Document()
    
    # Başlık ekle
    doc.add_heading('PDF Belge Analiz Raporu', 0)
    
    # Tarih ekle
    doc.add_paragraph(f'Oluşturulma Tarihi: {datetime.now().strftime("%d.%m.%Y %H:%M")}')
    
    # Özet bölümü
    doc.add_heading('Belge Özeti', 1)
    doc.add_paragraph(summary)
    
    # Soru ve cevaplar
    doc.add_heading('Soru ve Cevaplar', 1)
    
    for i, (question, answer) in enumerate(results, 1):
        doc.add_heading(f'Soru {i}: {question}', 2)
        doc.add_paragraph(answer)
    
    return doc

# Ana işleme fonksiyonu
def process_pdf(pdf_file, user_questions):
    if not pdf_file:
        return "Lütfen bir PDF dosyası yükleyin.", None
    
    # API anahtarını kontrol et
    if not setup_api_key():
        return "GOOGLE_API_KEY çevre değişkeni ayarlanmamış. Lütfen API anahtarınızı ekleyin.", None
    
    try:
        # PDF'den metin çıkar
        text = extract_text_from_pdf(pdf_file)
        
        if text.startswith("PDF okuma hatası"):
            return text, None
        
        # Soruları ayır
        questions = [q.strip() for q in user_questions.split('\n') if q.strip()]
        
        # Metni analiz et
        summary, results = analyze_pdf_content(text, questions)
        
        if isinstance(summary, str) and summary.startswith("Analiz hatası"):
            return summary, None
        
        # HTML raporu oluştur
        html_output = f"""
        <div style="font-family: Arial, sans-serif; max-width: 800px; margin: 0 auto; padding: 20px;">
            <h1>PDF Belge Analiz Raporu</h1>
            <p><em>Oluşturulma tarihi: {datetime.now().strftime('%d.%m.%Y %H:%M')}</em></p>
            
            <h2>Belge Özeti</h2>
            <div>{to_html(summary)}</div>
            
            <h2>Soru ve Cevaplar</h2>
        """
        
        for i, (question, answer) in enumerate(results[1:], 1):  # İlk sonuç zaten özet
            html_output += f"""
            <div style="margin-bottom: 20px; padding: 10px; border-left: 3px solid #ccc;">
                <h3>Soru {i}: {question}</h3>
                <div>{to_html(answer)}</div>
            </div>
            """
        
        html_output += "</div>"
        
        # Word belgesi oluştur
        doc = create_word_document(summary, results[1:])  # İlk sonuç zaten özet
        
        # Geçici dosya oluştur
        temp_dir = tempfile.gettempdir()
        doc_path = os.path.join(temp_dir, f"PDF_Rapor_{datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}.docx")
        doc.save(doc_path)
        
        return html_output, doc_path
        
    except Exception as e:
        error_message = f"<div style='color: red; font-weight: bold;'>İşlem sırasında bir hata oluştu: {str(e)}</div>"
        return error_message, None

# Varsayılan sorular
default_questions = """Belgenin ana konusu nedir?
Belgenin yazarları kimlerdir?
Belgedeki önemli bulgular nelerdir?
Kaç sayfa bulunmaktadır?
Hangi tarihte yayınlanmıştır?"""

# Gradio arayüzü oluştur - basit Interface kullanarak
demo = gr.Interface(
    fn=process_pdf,
    inputs=[
        gr.File(label="PDF Dosyası Yükleyin", file_types=[".pdf"]), 
        gr.Textbox(label="Sorularınız (Her satıra bir soru yazın)", value=default_questions, lines=10)
    ],
    outputs=[
        gr.HTML(label="Rapor Sonucu"),
        gr.File(label="Word Belgesi")
    ],
    title="PDF Belgelerinden Soru-Cevap Raporu Oluşturma Aracı",
    description="PDF belgelerinizi yükleyin ve istediğiniz soruları sorun. AI destekli sistem belgenizi analiz edip yanıtları içeren bir rapor hazırlayacaktır.",
    allow_flagging="never"
)


demo.launch()