import gradio as gr
from transformers import pipeline

# Java soruları için bir NLP modeli kullanın
model_name = "microsoft/codebert-base"
qa_pipeline = pipeline("question-answering", model=model_name, tokenizer=model_name)

# Java sorularını işleme fonksiyonu
def answer_java_question(question, context):
    result = qa_pipeline({
        "question": question,
        "context": context  # Java ile ilgili bilgiler burada yer alabilir
    })
    return result["answer"]

# Gradio UI
with gr.Blocks() as demo:
    gr.Markdown("<h1 style='text-align: center;'>Java Q&A Assistant</h1>")
    with gr.Row():
        question = gr.Textbox(label="Sorunuz", placeholder="Java ile ilgili sorunuz...")
        context = gr.Textbox(label="Bağlam", placeholder="Java kodunuzu veya bağlamı buraya yapıştırabilirsiniz...", lines=5)
    btn = gr.Button("Cevapla")
    answer = gr.Textbox(label="Yanıt")
    
    btn.click(answer_java_question, inputs=[question, context], outputs=answer)

demo.launch()