app.py

import os
import sys

# Mock pyaudioop/audioop for Python 3.13+ compatibility
import pyaudioop_mock

try:
    from pypdf import PdfReader
    import gradio as gr
    from langchain_core.prompts import PromptTemplate
    from langchain_google_genai import ChatGoogleGenerativeAI
    from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
    from dotenv import load_dotenv

    load_dotenv()
    print("✅ Tüm kütüphaneler başarıyla yüklendi")

except ImportError as e:
    print(f"❌ Import hatası: {e}")
    sys.exit(1)

# API anahtarını environment variable'dan al
GEMINI_API_KEY = os.getenv("GEMINI_API_KEY")

# API key durumunu kontrol et
if GEMINI_API_KEY:
    print(f"✅ API Key yüklendi (ilk 10 karakter: {GEMINI_API_KEY[:10]}...)")
else:
    print("❌ GEMINI_API_KEY environment variable bulunamadı!")

def extract_text_from_pdf(pdf_file):
    """PDF'den metin çıkarır"""
    try:
        text = ""
        pdf_reader = PdfReader(pdf_file)

        for page in pdf_reader.pages:
            text += page.extract_text() + "\n"

        return text.strip()
    except Exception as e:
        return f"PDF okuma hatası: {str(e)}"

def answer_question(pdf_file, question):
    """PDF'e soru sorar ve cevap alır"""
    try:
        # API key kontrolü - sadece .env'den al
        if not GEMINI_API_KEY:
            return "❌ GEMINI_API_KEY environment variable ayarlanmamış. Lütfen .env dosyasına ekleyin."

        if not pdf_file:
            return "❌ Lütfen bir PDF dosyası yükleyin"

        if not question:
            return "❌ Lütfen bir soru sorun"

        # PDF'den metin çıkar
        pdf_text = extract_text_from_pdf(pdf_file)

        if "hata" in pdf_text.lower():
            return pdf_text

        if len(pdf_text) < 10:
            return "❌ PDF'den yeterli metin çıkarılamadı"

        # LLM setup
        llm = ChatGoogleGenerativeAI(
            api_key=GEMINI_API_KEY,
            model="gemini-3.1-flash-lite",
            temperature=0
        )

        # Prompt template
        prompt = PromptTemplate(
            template="""PDF içeriğine dayanarak soruyu yanıtla.

PDF İçeriği: {context}

Soru: {question}

Yanıt:""",
            input_variables=["context", "question"]
        )

        # Tüm metni kullan (Gemini'nin token limiti çok yüksektir)
        context = pdf_text

        # LCEL chain
        chain = prompt | llm | StrOutputParser()
        response = chain.invoke({"context": context, "question": question})

        return f"**Soru:** {question}\n\n**Cevap:** {response}"

    except Exception as e:
        return f"❌ Hata: {str(e)}"

# Gradio Blocks interface (daha stabil)
css = """
.gradio-container {
    max-width: 1200px !important;
}
"""

with gr.Blocks(title="🚀 PDF Soru-Cevap", css=css) as demo:

    gr.Markdown("# 🚀 PDF Soru-Cevap")

    api_status = "🔐 API anahtarı environment variable ile ayarlanmış ✅" if GEMINI_API_KEY else "❌ GEMINI_API_KEY environment variable ayarlanmamış"
    gr.Markdown(f"""
    PDF dosyanızı yükleyin ve Gemini AI ile sorularınızı sorun! 

    {api_status}

    **Örnek sorular:**
    - Bu dökümanın ana konusu nedir?
    - Hangi tarihlerde yapılan çalışmalardan bahsediliyor?
    - Önemli noktaları özetle
    - Bu PDF'de hangi konular ele alınıyor?
    """)

    with gr.Row():
        with gr.Column():
            pdf_input = gr.File(label="📄 PDF Dosyası", file_types=[".pdf"])
            question_input = gr.Textbox(
                label="❓ Sorunuz",
                placeholder="PDF hakkında sorunuzu yazın...",
                lines=2
            )
            submit_btn = gr.Button("🚀 Soru Sor", variant="primary")

        with gr.Column():
            output = gr.Textbox(
                label="🤖 Cevap",
                lines=15,
                placeholder="Cevabınız burada görünecek..."
            )

    submit_btn.click(
        fn=answer_question,
        inputs=[pdf_input, question_input],
        outputs=output
    )

    # Enter tuşu ile de gönderebilsin
    question_input.submit(
        fn=answer_question,
        inputs=[pdf_input, question_input],
        outputs=output
    )

if __name__ == "__main__":
    # Hugging Face Spaces için basit launch
    demo.launch()