Update chatbot.py

chatbot.py

@@ -3,22 +3,20 @@ import pandas as pd
 import json
 from transformers import pipeline
 
-st.title("💬 Chatbot - Kurum Verileriyle Sohbet (JSON)")
+st.title("💬 Chatbot - Kurum Verileriyle Soru-Yanıt (JSON)")
 
-# Hugging Face modelini yükle
+# Hugging Face soru-yanıt modelini yükle
 @st.cache_resource
 def load_model():
-    # Hafif bir model (daha hızlı yükleme için)
-    return pipeline("text-generation", model="distilgpt2")
+    # Soru-yanıt için popüler bir model
+    return pipeline("question-answering", model="distilbert-base-uncased-distilled-squad")
 
 model = load_model()
 
 # JSON dosyasını yükleme fonksiyonu
 def load_data(file):
     try:
-        # JSON dosyasını oku
         json_data = json.load(file)
-        # JSON’u DataFrame’e çevir (records formatı varsayılıyor)
         df = pd.DataFrame(json_data)
         return df
     except json.JSONDecodeError as e:
@@ -44,27 +42,21 @@ user_input = st.text_input("💡 Soru sor:", placeholder="Örneğin: 'Hangi çal
 # Soru ve veri varsa modele gönder
 if user_input and data is not None:
     with st.spinner("⏳ Cevap bekleniyor..."):
-        prompt = f"""
-        Sen gelişmiş bir yapay zeka asistanısın. Aşağıda, bir kurumun çalışan bilgileri JSON formatında yer alıyor.
-        Kullanıcının sorduğu sorulara, aşağıdaki verilere dayanarak doğru ve insansı bir şekilde cevap ver.
-        **ÖNEMLİ:** Yalnızca verilen veriler doğrultusunda yanıt ver, hayal ürünü bilgiler uydurma.
-
-        📋 **Çalışan Listesi (İlk 10 kişi gösteriliyor):**
-        {data.head(10).to_string(index=False)}
-
-        ❓ **Soru:** {user_input}
-        """
+        # Veriyi metin olarak hazırlama (modelin context’i olarak kullanılacak)
+        context = data.to_string(index=False)
 
         try:
-            # Model ile yanıt üret
-            response = model(prompt, max_length=200, num_return_sequences=1, truncation=True)[0]["generated_text"]
-            # Prompt’un kendisini yanıtın başında tekrar etmesini önlemek için kırpma
-            response = response[len(prompt):].strip()
+            # Model ile soru-yanıt
+            result = model(question=user_input, context=context)
+            response = result["answer"]
+            # Güven skoru (isteğe bağlı)
+            confidence = f"(Güven skoru: {result['score']:.2f})"
         except Exception as e:
             response = f"❌ Model hatası: {e}"
+            confidence = ""
 
         st.subheader("📝 Yanıt:")
-        st.text_area("", response, height=200, key="response_area")
+        st.text_area("", f"{response} {confidence}", height=200, key="response_area")
         st.download_button(
             label="📥 Yanıtı Kopyala",
             data=response,
@@ -78,4 +70,4 @@ else:
         st.info("✅ JSON yüklendi. Şimdi bir soru sorabilirsiniz.")
 
 st.markdown("---")
-st.caption("🔹 Hugging Face & distilgpt2 ile desteklenmektedir. | syurek/chatboot | Tarih: 05 Nisan 2025")
+st.caption("🔹 Hugging Face & distilbert-base-uncased-distilled-squad ile desteklenmektedir. | syurek/chatboot | Tarih: 05 Nisan 2025")