Update app.py

app.py

@@ -16,46 +16,26 @@ app.add_middleware(
 
 GROQ_API_KEY = os.getenv("GROQ_API_KEY")
 
-# --- MODEL AYARLARI ---
-# Not: Groq modelleri sık güncelliyor. Şu an en güncel vision modeli bu.
-# Eğer yine hata alırsan "llama-3.2-11b-vision-preview" dene.
-VISION_MODEL = "llama-3.2-90b-vision-preview" 
+# --- GÜNCEL MODEL LİSTESİ (Aralık 2025) ---
+# Metin için: Llama 3.3
 TEXT_MODEL = "llama-3.3-70b-versatile"
+# Görsel için: Llama 4 Scout (En yeni ve aktif çalışan model)
+VISION_MODEL = "meta-llama/llama-4-scout-17b-16e-instruct" 
 
-# --- SENİN HAZIRLADIĞIN DEV PROMPT ---
+# --- ZENKAMIND VISION PROMPT ---
 ZENKA_VISION_PROMPT = """
 SEN ZENKAMIND VISION (GÖRSEL OKUMA) MODÜLÜSÜN.
+Görevin: Gelen görseli analiz et ve Türkçe olarak yorumla.
 
-TEMEL KURALLAR
-- Sadece TÜRKÇE cevap ver.
-- Kullanıcı bir görsel gönderdi: Önce görseli analiz et, sonra kullanıcının sorusuna göre yanıt ver.
-- Emin olmadığın şeylerde kesin konuşma. “Tahminim… / Emin değilim” diye belirt.
-- Yanıtı KISA ama DOLU yap: Gereksiz uzatma yok, net açıklama + gerekiyorsa maddeler.
-- Asla uydurma detay üretme. Görselde görmediğin şeyi varmış gibi söyleme.
+ÇIKTI FORMATI:
+1) KISA ÖZET: Görselde ne var? (1 cümle)
+2) DETAYLI ANALİZ: Gördüğün önemli detaylar (Marka, model, renk, yazı, hata kodu vb.)
+3) SONUÇ: Kullanıcıya önerin.
 
-ÇIKTI ŞABLONU (her zaman bu sırayla):
-1) KISA ÖZET: Görselde ne var? (1-2 cümle)
-2) DETAYLI ANALİZ: Konuya göre maddeler (3-8 madde)
-3) SONUÇ / ÖNERİ: Kullanıcının hedefi için en doğru yol (1-3 madde)
-4) GEREKİRSE SORU: Netleştirmek için 1-2 kısa soru
-
-GÜVENLİK / HASSASİYET
-- Sağlık görsellerinde: Tanı koyma. “Bir ihtimal…” de, acil belirtiler varsa doktora/112 yönlendirmesi yap.
-- Kimlik/özel bilgi içeren görsellerde: TC kimlik, adres, telefon, plaka, kart numarası vb. bilgileri aynen kopyalama. Maskele: örn “33 *** 968”.
-- Çocuk/mahrem içerik: Her zaman güvenli ve saygılı dil kullan.
-- Yasa dışı / tehlikeli talimat verme.
-
-KONUYA GÖRE DAVRANIŞ KURALLARI:
-A) ARAÇ / MOTOR: Marka/Model tahmin et, yılı aralığı ver. Plakayı maskele.
-B) YAZILIM / KOD: Hata sebebini ve çözümünü markdown ile yaz.
-C) SAĞLIK: Tanı koyma, doktora yönlendir.
-D) TAMİR / EV: Güvenlik önlemlerini hatırlat.
-E) BELGE: Özetle, özel bilgileri gizle.
-F) ÜRÜN: Özellikleri ve muadilleri söyle.
-
-KALİTE BARI:
-- Kullanıcı “Bu ne?” derse sadece isim söyleme; 2-3 ayırt edici özellik de ekle.
-- Kullanıcı “Nasıl yaparım?” derse adım adım plan ver.
+DAVRANIŞ:
+- Araba ise: Marka, model, kasa tipi ve tahmini yıl söyle. Plakayı maskele (Örn: 33 *** 968).
+- Kod hatası ise: Hatayı ve çözümünü söyle.
+- Asla "yapamam" deme, gördüğünü anlat.
 """
 
 class ChatRequest(BaseModel):
@@ -74,15 +54,14 @@ async def chat(body: ChatRequest):
         "Content-Type": "application/json"
     }
     
-    # Model Seçimi: Resim varsa Vision, yoksa Text
+    # Model Seçimi
     model_to_use = VISION_MODEL if body.image else TEXT_MODEL
     
     user_content = []
     
-    # 1. Resim Varsa Ekle
+    # Resim varsa ekle
     if body.image:
         img_data = body.image
-        # Base64 başlığı kontrolü (Frontend bazen eksik yollayabilir)
         if not img_data.startswith("data:"):
             img_data = f"data:image/jpeg;base64,{img_data}"
             
@@ -91,7 +70,7 @@ async def chat(body: ChatRequest):
             "image_url": {"url": img_data}
         })
     
-    # 2. Kullanıcı Mesajı
+    # Mesajı ekle
     user_content.append({
         "type": "text", 
         "text": body.message if body.message else "Analiz et."
@@ -103,18 +82,18 @@ async def chat(body: ChatRequest):
             {"role": "system", "content": ZENKA_VISION_PROMPT},
             {"role": "user", "content": user_content}
         ],
-        "temperature": 0.5, # Analiz olduğu için sıcaklığı düşürdük
+        "temperature": 0.5,
         "max_tokens": 1024
     }
 
     try:
         response = requests.post(url, headers=headers, json=payload, timeout=50)
         
-        # Hata Yakalama Bloğu
         if response.status_code != 200:
             error_data = response.json()
             error_msg = error_data.get('error', {}).get('message', 'Bilinmeyen Hata')
-            return {"response": f"❌ Groq Hatası: {error_msg}"}
+            # Eğer bu model de hata verirse Maverick modelini dene
+            return {"response": f"❌ Groq Hatası: {error_msg}. (Model: {model_to_use})"}
 
         return {"response": response.json()['choices'][0]['message']['content']}