src/chat.py

import os
import torch
import json
from datetime import datetime

from config import *
from model import PegeModel
from tokenizer import TurkishTokenizer

class PegeChat:
    def __init__(self):
        self.tokenizer = TurkishTokenizer(vocab_size=VOCAB_SIZE)
        self.model = None
        self.feedback_buffer = []
        self.conversation_history = []

        self.load_model()

    def load_model(self):
        """Model ve tokenizer yükle"""
        # Tokenizer
        tokenizer_path = os.path.expanduser(f"{MODEL_DIR}/tokenizer.pkl")
        if os.path.exists(tokenizer_path):
            self.tokenizer.load(tokenizer_path)
        else:
            print("UYARI: Tokenizer eğitilmemiş! Önce python train.py çalıştır.")
            return False

        vocab_size = len(self.tokenizer.stoi)

        # Model
        self.model = PegeModel(vocab_size).to(device)

        # Checkpoint bul
        checkpoint_files = glob.glob(os.path.expanduser(f"{CHECKPOINT_DIR}/checkpoint_*.pt"))
        model_path = os.path.expanduser(f"{MODEL_DIR}/pege_final.pt")
        finetuned_path = os.path.expanduser(f"{MODEL_DIR}/pege_finetuned.pt")

        if os.path.exists(finetuned_path):
            checkpoint = torch.load(finetuned_path, map_location=device)
            self.model.load_state_dict(checkpoint['model_state'])
            print(f"Model loaded from: {finetuned_path}")
        elif checkpoint_files:
            latest = max(checkpoint_files, key=os.path.getctime)
            checkpoint = torch.load(latest, map_location=device)
            self.model.load_state_dict(checkpoint['model_state'])
            print(f"Model loaded from: {latest}")
        elif os.path.exists(model_path):
            checkpoint = torch.load(model_path, map_location=device)
            self.model.load_state_dict(checkpoint['model_state'])
            print(f"Model loaded from: {model_path}")
        else:
            print("UYARI: Eğitilmiş model bulunamadı!")
            print("Önce python train.py çalıştır.")
            return False

        self.model.eval()
        return True

    def generate_response(self, user_input, temperature=0.8):
        """Kullanıcı input'una cevap üret"""
        # Format: <|user|> soru <|assistant|>
        prompt = f"{self.tokenizer.USER}{user_input}{self.tokenizer.ASSISTANT}"

        # Conversation history ekle (son 3 tur)
        context = ""
        for turn in self.conversation_history[-3:]:
            context += f"{self.tokenizer.USER}{turn['input']}{self.tokenizer.ASSISTANT}{turn['output']}"

        full_prompt = context + prompt

        input_ids = self.tokenizer.encode(full_prompt)
        input_tensor = torch.tensor([input_ids], dtype=torch.long).to(device)

        stop_ids = [
            self.tokenizer.stoi.get(self.tokenizer.USER, -1),
            self.tokenizer.stoi.get(self.tokenizer.EOS, -1),
        ]
        output_ids = self.model.generate(
            input_tensor,
            max_new_tokens=50,
            temperature=temperature,
            top_k=40,
            repetition_penalty=1.5,
            stop_tokens=stop_ids,
        )

        # Sadece yeni üretilen kısmı al
        new_tokens = output_ids[0][len(input_ids):].tolist()
        response = self.tokenizer.decode(new_tokens)

        # Assistant token'ı temizle
        response = response.replace(self.tokenizer.ASSISTANT, "").strip()

        return response

    def save_feedback(self, user_input, response, feedback):
        """Geri bildirimi kaydet"""
        entry = {
            'timestamp': datetime.now().isoformat(),
            'input': user_input,
            'output': response,
            'feedback': feedback
        }

        # Buffer'a ekle
        self.feedback_buffer.append(entry)

        # JSONL dosyasına kaydet
        feedback_path = os.path.expanduser(FEEDBACK_FILE)
        os.makedirs(os.path.dirname(feedback_path), exist_ok=True)

        with open(feedback_path, 'a', encoding='utf-8') as f:
            f.write(json.dumps(entry, ensure_ascii=False) + '\n')

        print(f"✓ Feedback kaydedildi: {feedback}")

    def run(self):
        """Ana döngü"""
        if not self.load_model():
            return

        print("\n" + "=" * 50)
        print("PEGE CHAT")
        print("=" * 50)
        print("Komutlar:")
        print("  /good  - Cevabı beğendin, öğren")
        print("  /bad   - Cevabı beğenmedin, tekrar dene")
        print("  /retry - Yeni cevap iste")
        print("  /clear - Konuşma geçmişini temizle")
        print("  /quit  - Çıkış")
        print("=" * 50 + "\n")

        last_input = None
        last_response = None

        while True:
            try:
                user_input = input("\nSen: ").strip()

                if not user_input:
                    continue

                # Komutlar
                if user_input == "/quit":
                    print("Görüşmek üzere!")
                    break

                if user_input == "/clear":
                    self.conversation_history = []
                    print("Konuşma geçmişi temizlendi.")
                    continue

                if user_input == "/retry":
                    if last_input:
                        print("Yeni cevap deneniyor...")
                        response = self.generate_response(last_input, temperature=0.9)
                        print(f"\nPege: {response}")
                        last_response = response
                    continue

                if user_input == "/good":
                    if last_input and last_response:
                        self.save_feedback(last_input, last_response, "good")
                        self.conversation_history.append({
                            'input': last_input,
                            'output': last_response
                        })
                        print("Öğrenildi! Bu tarz cevapları daha çok vereceğim.")
                    continue

                if user_input == "/bad":
                    if last_input and last_response:
                        self.save_feedback(last_input, last_response, "bad")
                        print("Noted. Bu cevabı beğenmedin.")
                        print("Yeni cevap deneniyor...")

                        # Alternatif cevap üret (farklı temperature)
                        response = self.generate_response(last_input, temperature=1.1)
                        print(f"\nPege: {response}")
                        last_response = response
                    continue

                # Normal konuşma
                last_input = user_input
                print("Pege düşünüyor...", end=" ")

                response = self.generate_response(user_input, temperature=0.5)
                last_response = response

                print(f"\nPege: {response}")
                print("\n(good/bad/retry/quit)")

            except KeyboardInterrupt:
                print("\nÇıkılıyor...")
                break
            except Exception as e:
                print(f"\nHata: {e}")

import glob

if __name__ == "__main__":
    chat = PegeChat()
    chat.run()