Upload README .md

README .md

@@ -0,0 +1,86 @@
+---
+title: KitapYurdu Chatbot
+emoji: 📖
+colorFrom: indigo
+colorTo: blue
+sdk: streamlit
+sdk_version: 1.50.0
+app_file: app.py
+pinned: false
+---
+
+# Kitapyurdu Yorum Chatbotu
+
+Bu proje, Kitapyurdu yorumları üzerine geliştirilmiş bir **RAG tabanlı chatbot** içerir. 
+Kullanıcılar kitaplarla ilgili sorular sorabilir ve chatbot, kullanıcı yorumlarını baz alarak yanıt üretir. 
+
+---
+
+## Projenin Amacı
+- Kitap yorumlarını kullanarak kullanıcıların sorularını yanıtlamak
+- Kitapların olumlu/olumsuz yönlerini özetlemek
+- RAG mimarisi ile doğruluğu artırmak
+
+---
+
+## Veri Seti
+- **Ad:** Kitapyurdu Yorumları
+- **Kaynak:** [HuggingFace](https://huggingface.co/datasets/alibayram/kitapyurdu_yorumlar) (token gerektirir)
+- **Sütunlar:**
+  - yorum: Kullanıcı yorumu
+  - kitap_adi: Kitap adı
+  - puan: 1-5 arası kullanıcı puanı
+  - tarih: Yorum tarihi
+- **İçerik:** Türkçe kitap yorumları, olumlu ve olumsuz görüşler içerir.
+- **Hazırlık:** Boş veya kısa yorumlar çıkarıldı, Türkçe karakterler normalize edildi. Metadata olarak kitap adı ve puan saklandı.
+
+---
+
+## Kullanılan Yöntemler
+1. **RAG Pipeline**
+   - Metinler embedding modeline (OpenAI/Gemini) gönderildi
+   - Chroma vektör veritabanında saklandı
+   - Soru geldiğinde retriever benzer yorumları buluyor ve LLM yanıt üretiyor
+2. **Embedding Modeli**
+   - OpenAI `text-embedding-3-small` modeli
+3. **Vektör Veritabanı**
+   - Chroma kullanıldı
+4. **Web Arayüzü**
+   - Streamlit ile kullanıcı etkileşimi sağlandı
+
+---
+
+## Elde Edilen Sonuçlar
+- Kullanıcı sorularına hızlı ve bağlamsal cevaplar üretildi
+- Örnek sorular:
+  - "Bu kitabın konusu nedir?"
+  - "Kullanıcılar bu kitabı beğenmiş mi?"
+- Arayüz minimal ama işlevsel, soru-yanıt geçmişi tutuluyor
+
+---
+
+## Kurulum ve Çalıştırma
+1. Reponuzu klonlayın:
+```bash
+git clone https://github.com/nihalm-collab/GAIH-Chatbot-Projesi.git
+cd GAIH-Chatbot-Projesi
+```
+2. Virtual environment oluşturun ve aktif edin:
+```bash
+python -m venv venv
+source venv/bin/activate   # Linux/Mac
+venv\Scripts\activate      # Windows
+```
+3. Gerekli paketleri yükleyin:
+```bash
+pip install -r requirements.txt
+```
+4. `.env` dosyasını oluşturun ve API anahtarlarınızı ekleyin:
+```bash
+OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here
+HF_TOKEN=your_huggingface_token_here
+```
+5. Streamlit uygulamasını çalıştırın:
+```bash
+streamlit run app.py
+```