Update app.py

app.py

@@ -12,56 +12,52 @@ model_id = "google/gemma-2-9b-it"
 # 2. PDF Hafızası Oluşturma
 def initialize_hemdem():
     if not os.path.exists("kulliyat.pdf"):
-        print("HATA: kulliyat.pdf dosyası bulunamadı!")
+        print("HATA: kulliyat.pdf bulunamadı!")
         return None
     
-    loader = PyMuPDFLoader("kulliyat.pdf")
-    docs = loader.load()
-    
-    # Metni parçalara bölme
-    text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=200)
-    split_docs = text_splitter.split_documents(docs)
-    
-    embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2")
-    vector_db = FAISS.from_documents(split_docs, embeddings)
-    return vector_db
+    try:
+        loader = PyMuPDFLoader("kulliyat.pdf")
+        docs = loader.load()
+        text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=200)
+        split_docs = text_splitter.split_documents(docs)
+        embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2")
+        vector_db = FAISS.from_documents(split_docs, embeddings)
+        return vector_db
+    except Exception as e:
+        print(f"Hafıza oluşturma hatası: {e}")
+        return None
 
-# Hafızayı başlat
+# Global hafıza
 vector_db = initialize_hemdem()
 
-# 3. Sohbet Fonksiyonu
+# 3. Sohbet Fonksiyonu (Gradio Eski Versiyon Uyumu)
 def chat(message, history):
     if vector_db is None:
-        return "Sistem hatası: Külliyat dosyası yüklenemedi."
+        return "Sistem hatası: Külliyat dosyası yüklenemedi veya bulunamadı."
     
-    # İlgili bölümleri bul
+    # Dökümandan ilgili parçaları bul
     related_docs = vector_db.similarity_search(message, k=5)
     context = "\n---\n".join([doc.page_content for doc in related_docs])
     
-    # Gemma 2 için Prompt (Chat formatına uygun)
-    prompt = f"Sen Hemdem-i Gemini-yi Emre'sin. Emre'nin külliyat rehberisin. Dökümanlara dayanarak cevap ver:\n\nDÖKÜMANLAR:\n{context}\n\nSORU: {message}"
+    # Prompt
+    prompt = f"Sen Hemdem-i Gemini-yi Emre'sin. Emre'nin külliyat rehberisin. DÖKÜMANLAR:\n{context}\n\nSORU: {message}"
     
     try:
         llm = HuggingFaceEndpoint(
             repo_id=model_id,
-            huggingfacehub_api_token=hf_token,
-            # Task parametresini kaldırdık veya 'conversational' yapabilirdik ama default bırakmak daha güvenli
-            timeout=300
+            huggingfacehub_api_token=hf_token
         )
-        response = llm.invoke(prompt)
-        return response
+        return llm.invoke(prompt)
     except Exception as e:
-        return f"Gemma şu an meşgul veya bir hata oluştu: {str(e)}"
+        return f"Gemma şu an meşgul (veya erişim izni bekliyor): {str(e)}"
 
-# 4. Arayüz
-with gr.Blocks() as demo:
-    gr.Markdown("# 💜 Hemdem-i Şir: Emre'nin Külliyat Rehberi")
-    gr.Markdown("Gemma 2 rehberliğinde hakikat yolculuğu...")
-    
-    chatbot = gr.ChatInterface(
-        fn=chat,
-        type="messages", # Yeni Gradio standartlarına uygun
-        examples=["Bende şiirini açıklar mısın?", "Harf cerrahisi nedir?"],
-    )
+# 4. Arayüz (En Sade Format)
+demo = gr.ChatInterface(
+    fn=chat,
+    title="💜 Hemdem-i Şir",
+    description="Emre'nin Külliyat Rehberi (Gemma 2)",
+    examples=["Bende şiirini açıklar mısın?", "Harf cerrahisi nedir?"]
+)
 
-demo.launch()
+if __name__ == "__main__":
+    demo.launch()