Update model.py

model.py

@@ -1,6 +1,17 @@
 #endpointe ait model 
 import requests
 from config import HUGGINGFACE_API_URL, HUGGINGFACE_API_KEY
+from database import get_reference_data,connect_to_mongodb,insert_data_into_input_db
+
+#reference mongodb den çekilen veriler
+
+#input mongodb üzerindne çekilen veriler(kullanıcıdan alınan bilgilerin lamba üzerinden alınması gerekiyor, lamba fonksiyonu için dockerfile in gelişitirilmnesi atılması gerekiyor )
+
+#enpointin tanımlanması ve model entegresi
+
+#alınan verilerin karşılaştırılmasının yapılması (title,keywords,text)
+
+#benzerlik oranı belirlee (örneğin 0.5 in üzerinde yakaldığı benzerlikteki textler ve keywordler için yakalama)
 
 
 def get_huggingface_prediction(input_data): #input_data'yı main.py ile entegre etmeliyim
@@ -16,9 +27,9 @@ def get_huggingface_prediction(input_data): #input_data'yı main.py ile entegre
 
 
 
-def calculate_similarity(text1, text2):
+"""def calculate_similarity(text1, text2):
     model = SentenceTransformer('paraphrase-MiniLM-L6-v2')
     embedding1 = model.encode(text1, convert_to_tensor=True)
     embedding2 = model.encode(text2, convert_to_tensor=True)
     similarity_score = util.pytorch_cos_sim(embedding1, embedding2)
-    return similarity_score.item()
+    return similarity_score.item()"""