Update app.py

app.py

@@ -1,3 +1,15 @@
+# app.py
+
+# === GEREKLİ KÜTÜPHANELER ===
+# Bu komutları Colab'da veya yerel ortamınızda bir kez çalıştırmanız gerekebilir.
+# !pip install gradio
+# !pip install faiss-cpu
+# !pip install datasets
+# !pip install transformers accelerate peft bitsandbytes
+# !pip install sentence-transformers
+# !pip install scikit-learn
+# !pip install nltk # For Turkish stopwords
+
 import torch
 import gradio as gr
 import faiss
@@ -17,7 +29,12 @@ import time
 import re # Regular expressions for robust text cleaning
 import nltk
 from nltk.corpus import stopwords # For TF-IDF Turkish stopwords
-from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer # Need to import this for KnowledgeRewardFunction
+
+# NLTK Türkçe stopwords'ü indirin (bir kez çalıştırmak yeterli)
+try:
+    nltk.data.find('corpora/stopwords/turkish')
+except LookupError:
+    nltk.download('stopwords')
 
 # === CSS ve Emoji Fonksiyonu ===
 current_css = """
@@ -60,42 +77,39 @@ current_css = """
 }
 """
 
-# emoji_mapping global bir değişken olarak tanımlanabilir
-emoji_mapping = {
-    "kitap": "📚", "kitaplar": "📚",
-    "bilgi": "🧠", "öğrenmek": "🧠",
-    "özgürlük": "🕊️", "özgür": "🕊️",
-    "düşünce": "💭", "düşünmek": "💭",
-    "ateş": "🔥", "yanmak": "🔥",
-    "yasak": "🚫", "yasaklamak": "🚫",
-    "tehlike": "⚠️", "tehlikeli": "⚠️",
-    "devlet": "🏛️", "hükümet": "🏛️",
-    "soru": "❓", "cevap": "✅",
-    "okumak": "👁️", "oku": "👁️",
-    "itfaiye": "🚒", "itfaiyeci": "🚒",
-    "değişim": "🔄", "değişmek": "🔄",
-    "isyan": "✊", "başkaldırı": "✊",
-    "uyuşturucu": "💊", "hap": "💊",
-    "televizyon": "📺", "tv": "📺",
-    "mutlu": "😊", "mutluluk": "😊",
-    "üzgün": "😞", "korku": "😨",
-    "merak": "🤔", "meraklı": "🤔",
-    "kültür": "🌍", "toplum": "👥",
-    "yalan": "🤥", "gerçek": "✨",
-    "clarisse": "🌸", "faber": "👴", "beatty": "🚨"
-}
+def add_emojis(text: str) -> str:
+    emoji_mapping = {
+        "kitap": "📚", "kitaplar": "📚",
+        "bilgi": "🧠", "öğrenmek": "🧠",
+        "özgürlük": "🕊️", "özgür": "🕊️",
+        "düşünce": "💭", "düşünmek": "💭",
+        "ateş": "🔥", "yanmak": "🔥",
+        "yasak": "🚫", "yasaklamak": "🚫",
+        "tehlike": "⚠️", "tehlikeli": "⚠️",
+        "devlet": "🏛️", "hükümet": "🏛️",
+        "soru": "❓", "cevap": "✅",
+        "okumak": "👁️", "oku": "👁️",
+        "itfaiye": "🚒", "itfaiyeci": "🚒",
+        "değişim": "🔄", "değişmek": "🔄",
+        "isyan": "✊", "başkaldırı": "✊",
+        "uyuşturucu": "💊", "hap": "💊",
+        "televizyon": "📺", "tv": "📺",
+        "mutlu": "😊", "mutluluk": "😊",
+        "üzgün": "😞", "korku": "😨",
+        "merak": "🤔", "meraklı": "🤔",
+        "kültür": "🌍", "toplum": "👥",
+        "yalan": "🤥", "gerçek": "✨",
+        "clarisse": "🌸", "faber": "👴", "beatty": "🚨" # Montag karakterleri için emojiler
+    }
 
-# add_emojis_to_text fonksiyonu burada tanımlanmalı
-def add_emojis_to_text(text: str) -> str:
-    # Bu kısım fonksiyona ait olduğu için girintili olmalı
     found_emojis = []
     words = text.split()
     for word in words:
         clean_word = word.lower().strip(".,!?")
-        if clean_word in emoji_mapping: # emoji_mapping'e erişmek için global değişken olarak tanımladık
+        if clean_word in emoji_mapping:
             found_emojis.append(emoji_mapping[clean_word])
-    unique_emojis = list(set(found_emojis))
 
+    unique_emojis = list(set(found_emojis))
     if unique_emojis:
         return f"{text} {' '.join(unique_emojis)}"
     return text
@@ -105,9 +119,12 @@ EMBEDDER_NAME = "paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2"
 DEVICE = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
 FEEDBACK_FILE = "data/chatbot_feedback.jsonl"
 QA_PATH = "data/qa_dataset.jsonl" # LoRA fine-tuning örnekleri için kullanılır
+
 BASE_MODEL_FOR_DEMO = "ytu-ce-cosmos/turkish-gpt2-large" # Kullandığınız temel model
 LOR_MODEL_PATH = "lora_model_weights" # LoRA adaptör ağırlıklarının kaydedileceği/yükleneceği yol
+
 FAHRENHEIT_TEXT_FILE = "fahrenheittt451.txt" # Kitap metin dosyanızın adı
+
 # Tahmini maksimum cevap süresi (saniye) - Donanım ve modele göre ayarlayın.
 MAX_EXPECTED_TIME = 120.0 # Ortalama bir değer, kendi sisteminize göre ayarlayın!
 
@@ -132,13 +149,13 @@ def setup_local_files():
         print(f"HATA: '{FAHRENHEIT_TEXT_FILE}' bulunamadı. Lütfen bu dosyayı projenizin ana dizinine yerleştirin.")
         # Uygulama metin olmadan çalışamaz, bu yüzden burada çıkış yapmayı düşünebilirsiniz.
         # raise FileNotFoundError(f"{FAHRENHEIT_TEXT_FILE} not found.")
-
+    
     if not os.path.exists(QA_PATH):
         open(QA_PATH, 'a').close() # Boş QA dosyası oluştur
-
+    
     if not os.path.exists(FEEDBACK_FILE):
         open(FEEDBACK_FILE, 'a').close() # Boş feedback dosyası oluştur
-
+    
     print("Yerel dosya ve klasör yapısı hazır.")
 
 # === YARDIMCI METİN YÜKLEME FONKSİYONU ===
@@ -161,13 +178,13 @@ def load_model_and_tokenizer_func(base_model_name: str, lora_model_path: str = N
     """Temel modeli ve tokenizer'ı yükler, isteğe bağlı olarak LoRA ağırlıklarını uygular."""
     print(f"Model yükleniyor: {base_model_name}...")
     tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(base_model_name)
-
+    
     quantization_config = None
     if DEVICE == "cuda":
         quantization_config = BitsAndBytesConfig(
             load_in_8bit=True,
-            bnb_4bit_quant_type="nf4",
-            bnb_4bit_compute_dtype=torch.float16,
+            bnb_4bit_quant_type="nf4", 
+            bnb_4bit_compute_dtype=torch.float16, 
             bnb_4bit_use_double_quant=True,
         )
         print("CUDA mevcut. Model 8-bit quantized olarak yüklenecek.")
@@ -180,8 +197,8 @@ def load_model_and_tokenizer_func(base_model_name: str, lora_model_path: str = N
         torch_dtype=torch.float16 if DEVICE == "cuda" else torch.float32,
         device_map="auto"
     )
-    model_to_return = base_model
 
+    model_to_return = base_model
     # LoRA adaptörü varsa yükle
     if lora_model_path and os.path.exists(lora_model_path) and len(os.listdir(lora_model_path)) > 0: # Klasörün içi boş mu kontrolü
         print(f"LoRA modeli yükleniyor: {lora_model_path}...")
@@ -396,52 +413,45 @@ class RLAgent:
 def initialize_components():
     global model, tokenizer, embedder, paragraphs, paragraph_embeddings, index, rl_agent
     
-    print("DEBUG: initialize_components started.")
     try:
-        setup_local_files() # Klasörleri ve boş dosyaları oluştur
-        
-        print("DEBUG: Attempting to load model and tokenizer...")
+        print("Model ve tokenizer yükleniyor...")
         model, tokenizer = load_model_and_tokenizer_func(BASE_MODEL_FOR_DEMO, LOR_MODEL_PATH)
         
-        print("DEBUG: Attempting to load embedder...")
+        print("Embedder yükleniyor...")
         embedder = SentenceTransformer(EMBEDDER_NAME)
-        print("DEBUG: Embedder loaded.")
+        print("Embedder yüklendi.")
 
-        print("DEBUG: Attempting to load text from file...")
+        print("Metin işleniyor...")
         book_text = load_text_from_file(FAHRENHEIT_TEXT_FILE)
         if not book_text:
             raise ValueError(f"Metin dosyası '{FAHRENHEIT_TEXT_FILE}' boş veya yüklenemedi. Program sonlandırılıyor.")
-        print(f"DEBUG: Text loaded. Length: {len(book_text)} characters.")
 
         raw_paragraphs = book_text.split("\n")
         # Kısa paragrafları veya sadece Montag'ın ismini içeren paragrafları filtrele
         paragraphs = [p.strip() for p in raw_paragraphs if len(p.strip().split()) > 10 and not p.strip().startswith("Montag")]
         
-        print(f"DEBUG: Total {len(paragraphs)} meaningful paragraphs processed.")
+        print(f"Toplam {len(paragraphs)} anlamlı paragraf işlendi.")
         if not paragraphs:
             raise ValueError("Metinden geçerli paragraf çıkarılamadı. Lütfen metin içeriğini kontrol edin.")
 
-        print("DEBUG: Embeddingler hesaplanıyor ve FAISS indeksi oluşturuluyor...")
+        print("Embeddingler hesaplanıyor ve FAISS indeksi oluşturuluyor...")
         # Embeddings'i float32'ye dönüştürme FAISS için önemli
         paragraph_embeddings = embedder.encode(paragraphs, convert_to_numpy=True).astype(np.float32)
         
         index = faiss.IndexFlatL2(paragraph_embeddings.shape[1])
         index.add(paragraph_embeddings)
-        print("DEBUG: Embeddingler ve FAISS indeksi hazır.")
+        print("Embeddingler ve FAISS indeksi hazır.")
 
-        print("DEBUG: RL Agent başlatılıyor...")
+        print("RL Agent başlatılıyor...")
         rl_agent = RLAgent(embedder.get_sentence_embedding_dimension())
-        print("DEBUG: RL Agent hazır.")
+        print("RL Agent hazır.")
 
         os.makedirs("data", exist_ok=True) # Ensure 'data' directory exists for feedback/QA files
-        print("DEBUG: Data directory ensured.")
 
-        print("DEBUG: Tüm bileşenler başarıyla yüklendi! Returning True.")
+        print("Tüm bileşenler başarıyla yüklendi!")
         return True
     except Exception as e:
-        print(f"DEBUG: Bileşenler yüklenirken hata: {e}")
-        import traceback
-        traceback.print_exc() # Print full traceback for debugging
+        print(f"Bileşenler yüklenirken hata: {e}")
         return False
 
 # === Montag'ın Kimlik ve Karakter Tanımı ===
@@ -573,7 +583,6 @@ def generate_answer(question: str, chatbot_history: List[List[str]]) -> Tuple[st
         print("ERROR: Model, tokenizer, embedder veya RL Agent başlatılmamış.")
         return generate_alternative_response(question), []
 
-    start_time = time.time() # Start timer
     try:
         gen_params = rl_agent.get_generation_params()
 
@@ -651,311 +660,418 @@ def generate_answer(question: str, chatbot_history: List[List[str]]) -> Tuple[st
 
         # 2. Persona talimatlarının cevapta tekrarlanmasını engelle (güncel MONTAG_PERSONA'ya göre)
         persona_lines = [line.strip() for line in MONTAG_PERSONA.split('\n') if line.strip()]
-        for p_line in persona_lines:
-            if response.lower().startswith(p_line.lower()):
-                response = response[len(p_line):].strip()
-
-        # 3. Kullanıcı sorusunun cevabın başında tekrarlanmasını engelle
-        if response.lower().startswith(question.lower()):
-            response = response[len(question):].strip()
-
-        # 4. Eğer model hala "Montag:" ile bitiyorsa veya garip bir şekilde devam ediyorsa kes
-        if response.endswith("Montag:"):
-            response = response.rsplit("Montag:", 1)[0].strip()
+        for line in persona_lines:
+            if response.lower().startswith(line.lower()):
+                response = response[len(line):].strip()
         
-        # 5. Son boşlukları ve gereksiz karakterleri temizle
-        response = response.strip()
+        # 3. Fazladan "Kullanıcı: " veya "Montag: " tekrarlarını ve anlamsız tokenleri temizle
+        response = response.replace("<unk>", "").strip()
+        response = response.replace(" .", ".").replace(" ,", ",").replace(" ?", "?").replace(" !", "!")
         
-        # 6. Noktalama işaretleriyle bitirildiğinden emin ol
-        if not response.endswith(('.', '!', '?')):
-            response += "."
+        # Ek olarak, cevabın içinde hala kalmış olabilecek "Kullanıcı:" veya "Montag:" etiketlerini temizle
+        response = re.sub(r'Kullanıcı:\s*', '', response, flags=re.IGNORECASE)
+        response = re.sub(r'Montag:\s*', '', response, flags=re.IGNORECASE)
         
-        # 7. Çok uzun cevapları kısalt (maksimum 6-7 cümle)
-        sentences = re.split(r'(?<=[.!?])\s+', response)
-        if len(sentences) > 7: # Limit to max 7 sentences
-            response = " ".join(sentences[:7])
-            if not response.endswith(('.', '!', '?')): # Ensure it ends correctly
-                response += "."
-
-        # Özel "sen kimsin" başlangıç talimatını uygula
-        if "sen kimsin" in question.lower():
-            if not response.lower().startswith("ben bir itfaiyeciyim, adım guy montag."):
-                response = "Ben bir itfaiyeciyim, adım Guy Montag. " + response.lstrip(".").strip()
-                # Ensure no double periods if it was already ending with one
-                if response.startswith("."):
-                    response = response[1:].strip()
-
-
-        # Filtreleme uygulaması
-        passed_filter, filter_reason = filter_unacceptable_content(response, question)
-        if not passed_filter:
-            print(f"INFO: Üretilen cevap ('{response}') filtreleri geçemedi. Alternatif üretiliyor. Sebep: {filter_reason}")
-            final_response = generate_alternative_response(question)
-        else:
-            final_response = response
-
-        # Emoji ekle
-        final_response = add_emojis(final_response)
+        # Cevabın içinde "ETİKETLER:" gibi ifadeler varsa temizle
+        if "ETİKETLER:" in response:
+            response = response.split("ETİKETLER:", 1)[0].strip()
         
-        end_time = time.time() # End timer
-        response_time = end_time - start_time
-        final_response += f" (Yaklaşık {response_time:.2f} saniyede üretildi.)"
-
-        return final_response, retrieved_docs
+        # Cevabın sonundaki "[...]" gibi ifadeleri temizle
+        response = re.sub(r'\[\s*\.{3,}\s*\]', '', response).strip() # "[...]" veya "[... ]" gibi ifadeleri temizler
+
+        # Modelin ürettiği alakasız diyalog kalıplarını temizle
+        irrelevant_dialogue_patterns = [
+            r'O, şu anda ne yapıyor\?', r'O, "Bu, bu" diye cevap verdi\.',
+            r'o, "Benim ne yaptığımı biliyor musun\?" diye sordu\.', r'Sen, "Bilmiyorum, ben… bilmiyorum" dedin\.',
+            r'Neden\?" dedi Montag\.', r'"Çünkü, sadece bir kimseyim\." - Bu bir soru değil\.',
+            r'Montag, "([^"]*)" dedi\.', # Genel olarak Montag bir şey dediği kalıplar
+            r'Bir: Bir.', r'İki: İki.', # Sayı sayma kalıpları
+            r'ne zaman kendimi, her şeyi daha iyi anlayabileceğim, daha gerçekleştirebileceğim ve her şeyin üstesinden geleceğim bir yere koysam, daha sonra o yerin bana hiçbir şey öğretmediğini ve hiçbir şeyi öğretmediğini fark ediyorum. Ben kendimi daha fazla kandırmak istemiyorum. Ama ben, beni gerçekten etkileyen başka biri tarafından yönetilen bir.', # Tekrarlayan uzun ve alakasız metin
+            r'her şeyi en ince ayrıntısına kadar anladım ama aynı zamanda da inanılmaz derecede utanıyorum. İnan bana, ben çok utangaçım.' # Tekrarlayan utangaçlık metni
+        ]
+        for pattern in irrelevant_dialogue_patterns:
+            response = re.sub(pattern, '', response, flags=re.IGNORECASE).strip()
+
+        # Fazla boşlukları tek boşluğa indirge
+        response = re.sub(r'\s+', ' ', response).strip()
+
+
+        # Agresif veya hakaret içeren kelimeleri kontrol et
+        aggressive_words = ["aptal", "salak", "gerizekalı", "saçma", "bilmiyorsun", "yanlışsın", "boş konuşma", "kaba", "agresif", "aptal gibi"]
+        if any(word in response.lower() for word in aggressive_words):
+            print(f"DEBUG: FİLTRELEME - Agresif kelime tespit edildi: '{response}'.")
+            return generate_alternative_response(question), retrieved_docs # Alternatif ve boş docs dön
+
+        # Cümle Bölme ve Limitleme Mantığı
+        sentences = []
+        # Noktalama işaretlerine göre böl ve maksimum cümle sayısını uygula
+        split_by_punctuation = response.replace('!', '.').replace('?', '.').split('.')
+        for s in split_by_punctuation:
+            s_stripped = s.strip()
+            if s_stripped:
+                sentences.append(s_stripped)
+                if len(sentences) >= 6: # Maksimum 6 cümle
+                    break
+        
+        final_response_text = ' '.join(sentences).strip() # Sadece ilk 6 cümleyi al
+
+        # Anlamsız veya kısa cevap kontrolü
+        generic_or_nonsense_phrases = [
+            "bilmiyorum", "emin değilim", "cevap veremem", "anlamadım",
+            "tekrar eder misin", "bunu hiç düşünmemiştim", "düşünmem gerekiyor",
+            "evet.", "hayır.", "belki.",
+            "içir unidur", "aligutat fakdam", "tetal inlay", "pessotim elgun",
+            "nisman tarejoglu", "faksom", "achisteloy vandleradia", "vęudis",
+            "eltareh", "eldlar", "fotjid", "zuhalibalyon",
+            "yok", "var", "öyle mi", "değil mi", "bu bir soru mu",
+            "etiketler:",
+            "bir kimseyim", "bu bir soru değil", "o, şu anda ne yapıyor",
+            "bu, bu", "benim ne yaptığımı biliyor musun", "inanılmaz derecede utanıyorum",
+            "inan bana", "kandırmak istemiyorum", "tarafından yönetilen bir"
+        ]
+
+        # Montag'ın karakteriyle ilgili anahtar kelimelerin eksik olup olmadığını kontrol et
+        montag_keywords = ["kitap", "yakmak", "itfaiyeci", "clarisse", "faber", "beatty", "bilgi", "sansür", "düşünce", "gerçek", "televizyon", "alev", "kül", "mildred", "yangın"]
+        has_montag_relevance = any(keyword in final_response_text.lower() for keyword in montag_keywords)
+
+        # Kontrolleri birleştir
+        if (len(final_response_text.split()) < 10) or \
+           not any(char.isalpha() for char in final_response_text) or \
+           any(phrase in final_response_text.lower() for phrase in generic_or_nonsense_phrases) or \
+           not has_montag_relevance: # Montag anahtar kelimesi yoksa alternatif dön
+            
+            print(f"DEBUG: FİLTRELEME - Cevap YETERSİZ/ANLAMSIZ/ALAKASIZ.")
+            if len(final_response_text.split()) < 10:
+                print(f"  - Sebep: Çok kısa ({len(final_response_text.split())} kelime).")
+            if not any(char.isalpha() for char in final_response_text):
+                print(f"  - Sebep: Hiç harf içermiyor.")
+            if any(phrase in final_response_text.lower() for phrase in generic_or_nonsense_phrases):
+                triggered_phrase = [phrase for phrase in generic_or_nonsense_phrases if phrase in final_response_text.lower()]
+                print(f"  - Sebep: Genel/Anlamsız ifade tespit edildi: {triggered_phrase}.")
+            if not has_montag_relevance:
+                print(f"  - Sebep: Montag anahtar kelimesi yok.")
+
+            print(f"INFO: Üretilen cevap ('{final_response_text}') filtreleri geçemedi. Alternatif üretiliyor.")
+            return generate_alternative_response(question), retrieved_docs # Alternatif ve boş docs dön
+
+        final_response = add_emojis(final_response_text)
+        return final_response, retrieved_docs # Cevap ve alınan dokümanları döndür
 
     except Exception as e:
-        print(f"Cevap üretilirken hata oluştu: {e}")
-        import traceback
-        traceback.print_exc() # Print full traceback
-        return generate_alternative_response(question), []
+        print(f"Error generating answer: {e}")
+        return generate_alternative_response(question), [] # Hata durumunda alternatif ve boş docs dön
 
-# === Filtreleme Fonksiyonu ===
-def filter_unacceptable_content(text: str, user_question: str) -> Tuple[bool, str]:
-    """
-    Üretilen cevabı uygunsuz içerik ve anlamsızlık açısından filtreler.
-    True dönerse filtreleri geçti, False dönerse geçemedi demektir.
-    """
-    # Küfürlü ve argo kelimeler listesi (genişletilebilir)
-    # Türkçe harf duyarlılığı için regex kullanılabilir
-    profane_words = [
-        r"\blan\b", r"\bamk\b", r"\bargo\b", r"\bpic\b", r"\bsik\b", r"\byarak\b", r"\bgöt\b",
-        r"\baq\b", r"\bsg\b", r"\borospu\b", r"\bşerefsiz\b", r"\bpezevenk\b", r"\mk\b",
-        r"\baptal\b", r"\bgeri zekali\b", r"\bsalak\b", r"\benayi\b"
-    ]
-    # Ek Türkçe küfür/argo kelimeler ve varyasyonları eklenebilir.
-    # re.IGNORECASE ile büyük/küçük harf duyarlılığını kapatıyoruz
-
-    # Tekrarlayan veya anlamsız ifadeler
-    # Bu liste daha çok bağlama göre değerlendirilmeli, kesin bir filtre olmamalı.
-    # Şimdilik sadece çok kısa ve anlamsız cevapları yakalamak için kullanılıyor.
-    meaningless_phrases = ["var", "yok", "evet", "hayır", "bilmiyorum", "gibi", "yani", "ne demek", "falan"]
-
-    # Persona dışı kelimeler
-    non_persona_keywords = [
-        "yapay zeka", "dil modeli", "bilgisayar programı", "ben bir botum", "ai asistan",
-        "bir yapay zekayım", "programlandım", "google tarafından eğitildim"
-    ]
 
-    lowered_text = text.lower()
-
-    # 1. Küfür/Argo Kontrolü
-    for pattern in profane_words:
-        if re.search(pattern, lowered_text, re.IGNORECASE):
-            print(f"INFO: Üretilen cevap ('{text}') filtreleri geçemedi. Alternatif üretiliyor.")
-            print(f"DEBUG: FİLTRELEME - Küfür/Argo kelime tespit edildi: '{pattern}'.")
-            return False, f"Küfür/Argo kelime tespit edildi: '{pattern}'"
-
-    # 2. Persona Dışı Kontrol
-    for keyword in non_persona_keywords:
-        if keyword in lowered_text:
-            print(f"INFO: Üretilen cevap ('{text}') filtreleri geçemedi. Alternatif üretiliyor.")
-            print(f"DEBUG: FİLTRELEME - Persona dışı kelime tespit edildi: '{keyword}'.")
-            return False, f"Persona dışı kelime tespit edildi: '{keyword}'"
-            
-    # 3. Yetersiz/Anlamsız Cevap Kontrolü
-    words = lowered_text.split()
-    # Çok kısa cevaplar ve sadece kelime tekrarı içerenler
-    if len(words) < 5: # Minimum kelime sayısı
-        if any(word in user_question.lower() for word in words) and len(words) < len(user_question.split()):
-            print(f"INFO: Üretilen cevap ('{text}') filtreleri geçemedi. Alternatif üretiliyor.")
-            print("DEBUG: FİLTRELEME - Cevap çok kısa ve kullanıcı sorusunun basit tekrarı.")
-            return False, "Cevap çok kısa ve kullanıcı sorusunun basit tekrarı."
-        if all(word in meaningless_phrases for word in words): # Sadece anlamsız kelimelerden oluşuyorsa
-            print(f"INFO: Üretilen cevap ('{text}') filtreleri geçemedi. Alternatif üretiliyor.")
-            print("DEBUG: FİLTRELEME - Cevap sadece anlamsız kelimelerden oluşuyor.")
-            return False, "Cevap sadece anlamsız kelimelerden oluşuyor."
-
-    # Kullanıcının sorusunun cevabın içinde çok fazla tekrarlanması
-    # (Daha önce check edildi, ama burada biraz daha genel bir kontrol yapılabilir)
-    if user_question.lower() in lowered_text and len(lowered_text.split()) < len(user_question.split()) * 1.5 and len(lowered_text.split()) > 5:
-        print(f"INFO: Üretilen cevap ('{text}') filtreleri geçemedi. Alternatif üretiliyor.")
-        print("DEBUG: FİLTRELEME - Kullanıcı sorusunun aşırı tekrarı.")
-        return False, "Kullanıcı sorusunun aşırı tekrarı."
-
-    return True, "Filtreleri geçti."
-
-# === Gradio Arayüzü ===
-
-def vote(
-    data: gr.LikeData,
-    chatbot_history: List[List[str]],
-    question_in_memory: str, # Son soruyu alacağız
-    answer_in_memory: str,   # Son cevabı alacağız
-    retrieved_docs_in_memory: List[str] # Son cevabı üretmek için kullanılan dokümanları alacağız
-):
-    """Kullanıcı geri bildirimlerini işler ve RL Agent'a iletir."""
-    if data.liked:
-        feedback = "Beğenildi"
-        save_feedback(question_in_memory, answer_in_memory, True)
-        # Beğenildiğinde RL Agent'a pozitif geri bildirim
-        if rl_agent:
-            rl_agent.record_experience(user_question=question_in_memory, generated_answer=answer_in_memory, liked=True)
+# === Gradio callback fonksiyonları ===
+def respond(msg: str, chatbot_history: List[List[str]], progress=gr.Progress()) -> Tuple[str, List[List[str]], str, str]:
+    if not msg.strip():
+        return "", chatbot_history, "Lütfen bir soru yazın.", "---"
+    
+    new_history = chatbot_history + [[msg, None]]
+    start_time_overall = time.time()
+    
+    # İlk kullanıcı sorusu kontrolü için geçmişi temizleyerek kontrol et
+    is_first_real_user_question = True
+    for user_msg, _ in chatbot_history:
+        if user_msg is not None and not (("Montag düşünüyor..." in user_msg) or ("saniyede üretildi" in user_msg)):
+            is_first_real_user_question = False
+            break
+
+    if is_first_real_user_question:
+        initial_stopwatch_text = f"İlk Cevap: 0.00s / {MAX_EXPECTED_TIME:.0f}s"
+        progress_prefix = "Montag düşünüyor... "
     else:
-        feedback = "Beğenilmedi"
-        save_feedback(question_in_memory, answer_in_memory, False)
-        # Beğenilmediğinde RL Agent'a negatif geri bildirim
-        if rl_agent:
-            rl_agent.record_experience(user_question=question_in_memory, generated_answer=answer_in_memory, liked=False)
-        
-    print(f"Geri bildirim alındı: {feedback} - Soru: '{question_in_memory}', Cevap: '{answer_in_memory}'")
-    return gr.Button("👍 Beğenildi").update(interactive=False), gr.Button("👎 Beğenilmedi").update(interactive=False) # Butonları pasif yap
-
-def regenerate_response(
-    chatbot_history: List[List[str]],
-    user_message: str # Kullanıcının en son gönderdiği mesajı almamız gerekiyor
-) -> Tuple[List[List[str]], gr.Button, gr.Button, gr.Textbox]:
-    """Kullanıcı bir cevabı beğenmediğinde yeni bir yanıt üretir."""
-    # Bu fonksiyonun çağrılabilmesi için user_message'ın dolu olması gerekir
-    if not chatbot_history or not user_message:
-        # Hiç sohbet geçmişi veya kullanıcı mesajı yoksa hiçbir şey yapma
-        return chatbot_history, gr.Button("👍 Beğenildi").update(interactive=False), gr.Button("👎 Beğenilmedi").update(interactive=False), ""
-
-    # Son kullanıcı sorusunu al
-    last_user_question = user_message
-
-    # Yeni cevap üret
-    new_response, retrieved_docs_for_new_response = generate_answer(
-        last_user_question,
-        chatbot_history[:-1] # Son cevabı çıkararak geçmişi gönderiyoruz ki aynı prompt oluşmasın
-    )
+        initial_stopwatch_text = f"Geçen Süre: 0.00s"
+        progress_prefix = "Montag cevaplıyor... "
+            
+    yield gr.update(value=""), new_history, f"{progress_prefix}%0", initial_stopwatch_text
 
-    # Chatbot geçmişini güncelle: Son cevabı yeni üretilen cevapla değiştir
-    updated_history = list(chatbot_history)
-    if updated_history:
-        # Saniye bilgisi olan cevabı filtrelemek için düzenle
-        display_response = new_response.rsplit(' (Yaklaşık ', 1)[0].strip() if ' (Yaklaşık ' in new_response else new_response
-        updated_history[-1][1] = display_response # Sonuncu cevabı güncelliyoruz
-
-    # Yeni cevabın detaylarını geçici olarak sakla
-    global current_question_for_feedback, current_answer_for_feedback, current_retrieved_docs_for_feedback
-    current_question_for_feedback.value = last_user_question
-    current_answer_for_feedback.value = display_response
-    current_retrieved_docs_for_feedback.value = retrieved_docs_for_new_response
+    progress_steps = [
+        (f"{progress_prefix}💭", 0.0, 0.3), 
+        (f"{progress_prefix}📚", 0.3, 0.6),
+        (f"{progress_prefix}🔥", 0.6, 0.9),
+    ]
+    for desc, start_percent, end_percent in progress_steps:
+        for i in range(10): 
+            current_progress_percent = start_percent + (end_percent - start_percent) * (i / 9)
+            elapsed_time = time.time() - start_time_overall
+                        
+            if is_first_real_user_question:
+                stopwatch_text = f"İlk Cevap: {elapsed_time:.2f}s / {MAX_EXPECTED_TIME:.0f}s"
+            else:
+                stopwatch_text = f"Geçen Süre: {elapsed_time:.2f}s"
+                        
+            yield gr.update(value=""), new_history, f"{desc} %{int(current_progress_percent*100)}", stopwatch_text
+            time.sleep(MAX_EXPECTED_TIME / (len(progress_steps) * 10 * 2)) 
     
-    # Butonları tekrar aktif hale getir ve mesaj kutusunu temizle
-    return updated_history, gr.Button("👍 Beğenildi").update(interactive=True), gr.Button("👎 Beğenilmedi").update(interactive=True), ""
-
-
-with gr.Blocks(css=current_css) as demo:
-    # Geri bildirim için kullanılacak global değişkenler (geçici olarak)
-    current_question_for_feedback = gr.State("")
-    current_answer_for_feedback = gr.State("")
-    current_retrieved_docs_for_feedback = gr.State([])
-
-    gr.Markdown(
-        """
-        # 🔥 Fahrenheit 451: Montag ile Sohbet 🔥
-        Guy Montag'ın zihninden geçenleri keşfedin. Kitaplar, bilgi ve baskıcı bir toplum üzerine sohbet edin.
-        Cevaplar biraz zaman alabilir, lütfen sabırlı olun.
-        """
-    )
-
-    chatbot = gr.Chatbot(elem_id="chatbot", label="Montag ile Sohbet", height=500, type='messages') # Add type='messages'
-    msg = gr.Textbox(
-        label="Mesajınız",
-        placeholder="Montag'a bir şeyler sor...",
-        container=False,
-        scale=7
-    )
+    # generate_answer artık hem cevap hem de retrieved_docs döndürüyor
+    answer, retrieved_docs_for_rl = generate_answer(msg, chatbot_history)
+    end_time = time.time()
+    response_time = round(end_time - start_time_overall, 2)
+
+    # Geçmişi güncelle
+    if new_history and new_history[-1][0] == msg:
+        new_history[-1][1] = answer
+    else:
+        new_history.append([msg, answer])
+    
+    # RL Agent'a deneyimi kaydet (liked parametresi feedback_callback'te verilecek)
+    # Burada direkt kaydetmiyoruz, feedback_callback'te kaydediyoruz.
 
-    with gr.Row():
-        send_btn = gr.Button("Gönder", scale=1)
-        clear_btn = gr.Button("Sohbeti Temizle", scale=1)
-        # Yeni eklenen fine-tune butonu
-        finetune_btn = gr.Button("✨ Modeli Fine-tune Et", scale=1)
+    yield gr.update(value=""), new_history, f"Cevap {response_time} saniyede üretildi. ✅", f"{response_time:.2f}s"
 
+def regenerate_answer(chatbot_history: List[List[str]], progress=gr.Progress()) -> Tuple[str, List[List[str]], str, str]:
+    if not chatbot_history:
+        return "", [], "Yeniden üretilecek bir soru bulunamadı.", "---"
+    
+    # Son gerçek kullanıcı sorusunu bul
+    last_user_question = None
+    for i in range(len(chatbot_history) - 1, -1, -1):
+        user_msg, _ = chatbot_history[i]
+        if user_msg is not None and not (("Montag düşünüyor..." in user_msg) or ("saniyede üretildi" in user_msg)):
+            last_user_question = user_msg
+            break
+    
+    if not last_user_question:
+        return "", chatbot_history, "Yeniden üretilecek bir soru bulunamadı.", "---"
 
-    with gr.Row():
-        like_btn = gr.Button("👍 Beğenildi")
-        dislike_btn = gr.Button("👎 Beğenilmedi")
-        regenerate_btn = gr.Button("🔄 Yeni Cevap Üret")
+    # Geçmişten son cevabı kaldır (eğer varsa)
+    cleaned_history = [pair for pair in chatbot_history if pair[0] != last_user_question or pair[1] is not None]
+    if cleaned_history and cleaned_history[-1][0] == last_user_question and cleaned_history[-1][1] is not None:
+        cleaned_history.pop() # Son cevabı kaldır
 
-    stopwatch_display = gr.Markdown("<div id='stopwatch_display'>Montag düşünüyor...</div>")
+    temp_chatbot_history_for_gen = [list(pair) for pair in cleaned_history]
+    
+    start_time_overall = time.time()
+    initial_stopwatch_text = f"Geçen Süre: 0.00s"
+    progress_prefix = "Montag yeni bir cevap düşünüyor... "
+    yield "", temp_chatbot_history_for_gen + [[last_user_question, None]], f"{progress_prefix}%0", initial_stopwatch_text
     
-    def start_chat(message: str, history: List[List[str]]) -> Tuple[str, List[List[str]], gr.Button, gr.Button, gr.Markdown]:
-        """Sohbeti başlatır ve modelden cevap üretir."""
-        if not message:
-            return "", history, gr.Button("👍 Beğenildi").update(interactive=False), gr.Button("👎 Beğenilmedi").update(interactive=False), gr.Markdown("<div id='stopwatch_display'>Montag düşünüyor...</div>")
+   
+    progress_steps = [
+        (f"{progress_prefix}🔄", 0.0, 0.3), 
+        (f"{progress_prefix}🧠", 0.3, 0.6),
+        (f"{progress_prefix}📚", 0.6, 0.9),
+    ]
+    for desc, start_percent, end_percent in progress_steps: # <<< BURADA DÜZELTME YAPILDI
+        for i in range(10):
+            current_progress_percent = start_percent + (end_percent - start_percent) * (i / 9)
+            elapsed_time = time.time() - start_time_overall
+                    
+            stopwatch_text = f"Geçen Süre: {elapsed_time:.2f}s"
+            yield "", temp_chatbot_history_for_gen + [[last_user_question, None]], f"{desc} %{int(current_progress_percent*100)}", stopwatch_text 
+            time.sleep(MAX_EXPECTED_TIME / (len(progress_steps) * 10 * 2)) 
+    
+    new_answer, _ = generate_answer(last_user_question, temp_chatbot_history_for_gen) # retrieve_docs burada kullanılmıyor
+    end_time = time.time()
+    response_time = round(end_time - start_time_overall, 2)
 
-        history = history or []
-        
-        # İlk başta "Montag düşünüyor..." mesajını göster
-        yield "", history + [[message, "Montag düşünüyor..."]], gr.Button("👍 Beğenildi").update(interactive=False), gr.Button("👎 Beğenilmedi").update(interactive=False), gr.Markdown("<div id='stopwatch_display'>Montag düşünüyor...</div>")
+    temp_chatbot_history_for_gen.append([last_user_question, new_answer])
+    
+    yield "", temp_chatbot_history_for_gen, f"Yeni cevap {response_time} saniyede üretildi. ✅", f"{response_time:.2f}s"
+
+def feedback_callback(chatbot_history: List[List[str]], liked: bool) -> str:
+    if not chatbot_history:
+        return "Önce bir sohbet gerçekleştirin."
+
+    last_user_question = None
+    last_assistant_answer = None
+
+    # Sondan başlayarak gerçek kullanıcı sorusunu ve bot cevabını bul
+    # Geriye doğru dönerken, "Montag düşünüyor..." gibi durum mesajlarını atla
+    for i in range(len(chatbot_history) - 1, -1, -1):
+        # Eğer bu bir bot cevabı ve önceki mesaj bir kullanıcı sorusuysa
+        if chatbot_history[i][1] is not None and not ("Montag düşünüyor..." in chatbot_history[i][1] or "saniyede üretildi" in chatbot_history[i][1]):
+            # Önceki mesajın kullanıcı sorusu olduğundan emin ol
+            if chatbot_history[i][0] is not None and not ("Montag düşünüyor..." in chatbot_history[i][0] or "saniyede üretildi" in chatbot_history[i][0]):
+                last_user_question = chatbot_history[i][0]
+                last_assistant_answer = chatbot_history[i][1]
+                break
+            # Eğer son eleman sadece cevapsız bir kullanıcı sorusuysa ve bir önceki cevabı kaydetmek istiyorsak
+            elif i > 0 and chatbot_history[i-1][0] is not None and not ("Montag düşünüyor..." in chatbot_history[i-1][0] or "saniyede üretildi" in chatbot_history[i-1][0]) \
+                     and chatbot_history[i-1][1] is not None and not ("Montag düşünüyor..." in chatbot_history[i-1][1] or "saniyede üretildi" in chatbot_history[i-1][1]):
+                last_user_question = chatbot_history[i-1][0]
+                last_assistant_answer = chatbot_history[i-1][1]
+                break
+
+    if last_user_question and last_assistant_answer:
+        # feedback.jsonl'a kaydet (RL Agent için de kullanılacak)
+        save_feedback(last_user_question, last_assistant_answer, liked, FEEDBACK_FILE)
+
+        # RL Agent'a deneyimi kaydet
+        # Emojileri temizleyerek gönderiyoruz
+        rl_agent.record_experience(
+            last_user_question.replace('📚', '').replace('🧠', '').replace('🔥', '').strip(),
+            last_assistant_answer.replace('📚', '').replace('🧠', '').replace('🔥', '').strip(),
+            liked # Doğrudan liked parametresini iletiyoruz
+        )
 
-        # Cevabı üretirken stopwatch'ı çalıştır
-        start_time = time.time()
-        response, retrieved_docs = generate_answer(message, history) # updated to unpack two values
+        # Eğer beğenildiyse, LoRA fine-tuning için QA_PATH'e de ekle
+        if liked:
+            qa_pair = {"question": last_user_question, "answer": last_assistant_answer, "liked": True}
+            try:
+                with open(QA_PATH, "a", encoding="utf-8") as f:
+                    f.write(json.dumps(qa_pair, ensure_ascii=False) + "\n")
+            except Exception as e:
+                print(f"Error saving QA pair to {QA_PATH}: {e}")
+
+            # Yeterli örnek varsa LoRA fine-tuning yap
+            if count_qa_examples(QA_PATH) % 10 == 0: # Her 10 yeni beğenilen örnekte bir fine-tune yap
+                print("👍 Yeterli sayıda yeni beğeni var, LoRA fine-tuning başlatılıyor...")
+                lora_finetune(QA_PATH, LOR_MODEL_PATH)
+                # Model yeniden yüklenebilir veya PEFT adaptörü apply edilebilir.
+                # initialize_components() çağrısı ile global model güncelleniyor.
+                return "Geri bildiriminiz kaydedildi ve model eğitimi tetiklendi. Teşekkürler! 👍"
+
+
+        return "Geri bildiriminiz kaydedildi. Teşekkürler! ✅"
+    return "Geri bildirim kaydedilemedi. Geçmişte yeterli sohbet bulunmuyor. ❌"
+
+# === Gradio arayüzü ===
+
+# --- GRADIO İÇİN YENİ CEVAP ÜRETME FONKSİYONU ---
+def regenerate_answer(chat_history: list):
+    if not chat_history:
+        return "", [], "Sohbet geçmişi boş, yeni bir cevap üretilemedi.", f"Hazır. İlk cevap için tahmini süre: {MAX_EXPECTED_TIME:.0f}s"
+
+    # Sohbet geçmişindeki son kullanıcı sorusunu al
+    last_user_question = chat_history[-1][0] # Son konuşmanın kullanıcı mesajı
+    if last_user_question is None: # Hata durumunda boş döndür
+        return "", chat_history, "Yeni cevap üretilemedi: Son soru bulunamadı.", f"Hazır. İlk cevap için tahmini süre: {MAX_EXPECTED_TIME:.0f}s"
+
+    # Montag'ın düşündüğünü gösteren bir mesaj
+    current_chat_history = chat_history.copy()
+    current_chat_history[-1][1] = "Montag düşünüyor... 🤔" # En son bot cevabını geçici olarak değiştir
+    yield gr.update(value=""), current_chat_history, "Montag yeni bir cevap üzerinde düşünüyor...", gr.update(value="Cevap üretiliyor...")
+
+    start_time = time.time()
+    # generate_answer fonksiyonunu çağırarak yeni bir cevap üret
+    # chat_history'nin son elemanı zaten "Montag düşünüyor..." olduğu için,
+    # generate_answer'a geçmişin bu hali gönderilirse sorun olmaz.
+    # Önemli olan, generate_answer'ın içinde kullanıcının son sorusunun doğru şekilde alınmasıdır.
+    # Bu durumda `last_user_question` doğrudan kullanılabilir.
+    new_raw_answer, _ = generate_answer(last_user_question, chat_history[:-1]) # Önceki cevabı hariç tutarak gönder
+
+    new_final_answer = add_emojis(new_raw_answer)
+    end_time = time.time()
+    response_time = end_time - start_time
+    new_time_taken_message = f"(yaklaşık {response_time:.2f} saniyede üretildi)"
+
+    # Sohbet geçmişindeki en son bot cevabını bu yeni cevapla güncelle
+    # NOT: Bu, beğenilmeyen cevabın yerine geçer. Eğer ikisini de görmek isterseniz,
+    # yeni bir [kullanıcı_sorusu, yeni_cevap] çifti eklemeniz gerekir.
+    # Ancak "dislike"ın amacı eskiyi beğenmeyip yenisini istemek olduğu için yerine koymak daha mantıklı.
+    chat_history[-1][1] = f"{new_final_answer}\n{new_time_taken_message}"
+
+    return gr.update(value=""), chat_history, "Yeni cevap üretildi.", f"Cevap {response_time:.2f} saniyede üretildi."
+
+
+
+# --- GRADIO ARAYÜZÜNÜ OLUŞTURAN FONKSİYON ---
+def create_chat_interface():
+    with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft(), css=current_css) as demo:
+        gr.Markdown("""
+        # 📚 Montag Chatbot (Fahrenheit 451) 🔥
+        *Ray Bradbury'nin Fahrenheit 451 romanındaki karakter **Guy Montag** ile sohbet edin. O, kitapları yakan bir itfaiyeci olsa da, aslında gerçeği ve bilginin değerini arayan, isyankar ruhlu bir adamdır.*
+        """)
+
+        chatbot = gr.Chatbot(height=500, elem_id="chatbot")
+        msg = gr.Textbox(label="Montag'a sormak istediğiniz soruyu yazın", placeholder="Kitaplar neden yasaklandı?")
+
+        status_message = gr.Textbox(label="Durum", interactive=False, max_lines=1, value="Lütfen bir soru yazın.")
+        stopwatch_display = gr.Markdown(f"Hazır. İlk cevap için tahmini süre: {MAX_EXPECTED_TIME:.0f}s", elem_id="stopwatch_display") 
+
+        with gr.Row():
+            submit_btn = gr.Button("Gönder", variant="primary")
+            clear_btn = gr.Button("Sohbeti Temizle")
+
+        with gr.Row():
+            like_btn = gr.Button("👍 Beğendim")
+            dislike_btn = gr.Button("👎 Beğenmedim (Yeni Cevap Dene)")
+
+        feedback_status_output = gr.Textbox(label="Geri Bildirim Durumu", interactive=False, max_lines=1)
+
+        # Gradio olay dinleyicileri
+        msg.submit(
+            respond,
+            [msg, chatbot],
+            [msg, chatbot, status_message, stopwatch_display], 
+            api_name="respond"
+        )
+        submit_btn.click(
+            respond,
+            [msg, chatbot],
+            [msg, chatbot, status_message, stopwatch_display], 
+            api_name="respond_button"
+        )
+        clear_btn.click(
+            lambda: ([], gr.update(value="Lütfen bir soru yazın."), gr.update(value=f"Hazır. İlk cevap için tahmini süre: {MAX_EXPECTED_TIME:.0f}s"), gr.update(value="")),
+            inputs=None,
+            outputs=[chatbot, status_message, stopwatch_display, msg],
+            queue=False
+        )
 
-        end_time = time.time()
-        response_time = end_time - start_time
-        
-        # Cevabın sonundaki "saniyede üretildi" bilgisini Gradio'ya vermeden önce kaldır
-        display_response = response.rsplit(' (Yaklaşık ', 1)[0].strip() if ' (Yaklaşık ' in response else response
+        # Beğenme butonu: Sadece geri bildirim kaydeder
+        like_btn.click(
+            partial(feedback_callback, liked=True), 
+            [chatbot], 
+            [feedback_status_output]
+        )
         
-        # Tarihçeye ekle
-        history.append([message, display_response])
-
-        # Geri bildirim için kullanılacak bilgileri güncelle
-        current_question_for_feedback.value = message
-        current_answer_for_feedback.value = display_response
-        current_retrieved_docs_for_feedback.value = retrieved_docs
-
-        # Durdurma saati ekranını güncelle
-        stopwatch_text = f"<div id='stopwatch_display'>Cevap {response_time:.2f} saniyede üretildi.</div>"
-
-        # Butonları aktif hale getir
-        return "", history, gr.Button("👍 Beğenildi").update(interactive=True), gr.Button("👎 Beğenilmedi").update(interactive=True), gr.Markdown(stopwatch_text)
-
+        # Beğenmeme butonu: Geri bildirim kaydeder ve YENİ CEVAP ÜRETİR
+        dislike_btn.click(
+            partial(feedback_callback, liked=False), # İlk olarak geri bildirimi kaydet
+            [chatbot], 
+            [feedback_status_output]
+        ).success( # Geri bildirim kaydedildikten sonra yeni cevap üret
+            regenerate_answer,
+            [chatbot],
+            [msg, chatbot, status_message, stopwatch_display] # msg'yi de temizle ve diğerlerini güncelle
+        )
 
-    # Gönder butonuna basıldığında
-    send_btn.click(
-        start_chat,
-        inputs=[msg, chatbot],
-        outputs=[msg, chatbot, like_btn, dislike_btn, stopwatch_display]
-    )
-    # Enter tuşuna basıldığında
-    msg.submit(
-        start_chat,
-        inputs=[msg, chatbot],
-        outputs=[msg, chatbot, like_btn, dislike_btn, stopwatch_display]
-    )
+        demo.css = """
+            #chatbot .message:nth-child(odd) {
+                text-align: left;
+                background-color: #f1f1f1;
+                border-radius: 15px;
+                padding: 10px;
+                margin-right: 20%;
+            }
+            #chatbot .message:nth-child(even) {
+                text-align: right;
+                background-color: #dcf8c6;
+                border-radius: 15px;
+                padding: 10px;
+                margin-left: 20%;
+            }
+            #chatbot .message {
+                margin-bottom: 10px;
+                box-shadow: 0 2px 5px rgba(0,0,0,0.1);
+            }
+            .gradio-container .message-row.user {
+                justify-content: flex-start !important;
+            }
+            .gradio-container .message-row.bot {
+                justify-content: flex-end !important;
+            }
+        """
 
-    # Sohbeti temizle butonu
-    clear_btn.click(
-        lambda: ([], "", gr.Button("👍 Beğenildi").update(interactive=False), gr.Button("👎 Beğenilmedi").update(interactive=False), gr.Markdown("<div id='stopwatch_display'>Montag düşünüyor...</div>")),
-        inputs=None,
-        outputs=[chatbot, msg, like_btn, dislike_btn, stopwatch_display]
-    )
+    return demo
 
-    # Beğenildi ve Beğenilmedi butonları için olaylar
-    like_btn.click(
-        partial(vote, liked=True),
-        inputs=[chatbot, current_question_for_feedback, current_answer_for_feedback, current_retrieved_docs_for_feedback],
-        outputs=[like_btn, dislike_btn]
-    )
+# === UYGULAMA BAŞLATMA ===
+if __name__ == "__main__":
+    print("Chatbot başlatılıyor...")
     
-    dislike_btn.click(
-        partial(vote, liked=False),
-        inputs=[chatbot, current_question_for_feedback, current_answer_for_feedback, current_retrieved_docs_for_feedback],
-        outputs=[like_btn, dislike_btn]
-    )
+    # 1. Yerel dosya ve klasör yapısını kur
+    setup_local_files()
 
-    # "Yeni Cevap Üret" butonu
-    regenerate_btn.click(
-        regenerate_response,
-        inputs=[chatbot, msg],
-        outputs=[chatbot, like_btn, dislike_btn, msg]
-    )
+    # 2. Tüm ana bileşenleri yükle (model, tokenizer, embedder, FAISS, RLAgent)
+    initialization_successful = initialize_components()
 
-    # Fine-tune butonu
-    finetune_btn.click(
-        lora_finetune,
-        inputs=[],
-        outputs=[]
-    )
-    
-# Bileşenleri başlat ve uygulamayı çalıştır
-if initialize_components():
-    demo.launch()
-else:
-    print("Uygulama başlatılamadı. Lütfen hataları kontrol edin.")
+    if not initialization_successful:
+        print("UYARI: Bileşenler başlatılamadı. Uygulama düzgün çalışmayabilir.")
+    else:
+        print("Chatbot başlatılmaya hazır.")
+        # Gradio arayüzünü oluştur ve başlat
+        demo = create_chat_interface()
+        demo.launch(debug=True, share=True)