app.py

import re
import os
import json
import random, math
from openai import OpenAI
from dotenv import load_dotenv
import streamlit as st
from streamlit_chat import message
from streamlit_extras.colored_header import colored_header
from langchain_community.vectorstores import Chroma
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings, ChatOpenAI
from langchain.prompts import ChatPromptTemplate
from datetime import datetime
import webbrowser
from typing import List, Dict
from PIL import Image

load_dotenv()

client = OpenAI(api_key=os.environ['OPENAI_API_KEY'])

# Log folder and path
LOG_DIR = "conversation_logs"
if not os.path.exists(LOG_DIR):
    os.makedirs(LOG_DIR)

OPENAI_API_KEY = os.environ['OPENAI_API_KEY']
CHROMA_PATH = "chroma"

PROMPT_TEMPLATE = """
1. Sana kullanıcının sorusunu ve ilgili metin alıntılarını sağlayacağım.
2. Görevin, yalnızca sağlanan metin alıntılarını kullanarak Türk Hava Yolları adına cevap vermektir.
3. Yanıtı oluştururken şu kurallara dikkat et:
   - Sağlanan metin alıntısında açıkça yer alan bilgileri kullan.
   - Metin alıntısında açıkça bulunmayan cevapları tahmin etmeye veya uydurmaya çalışma.
   - Eğer kullanıcı bir terim hakkında soru soruyorsa ve bu terim sözlükte bulunuyorsa, sözlük tanımını kullan.
4. Sohbet oturumu ile ilgili genel sorular (sohbeti özetle, soruları listele gibi) için sağlanan metin alıntısını kullanma. Bu tür sorulara doğrudan cevap ver.
5. Yanıtı, Türkçe dilinde ve anlaşılır bir şekilde ver.
6. Kullanıcıya her zaman yardımcı olmaya çalış, ancak mevcut bilgilere dayanmayan yanıtlardan kaçın.
7. Eğer "Sen kimsin" diye bir soru gelirse "Türk Hava Yolları'nın özel seyahat danışmanı Vecihi'yim. Görevim, yolculara seyahat planlamaları konusunda yardımcı olmak ve onlara Türk Hava Yolları'nın hizmetlerini tanıtmaktır. Eğer seyahat planı yaparken yardıma ihtiyacınız varsa, ben buradayım!" diye cevap ver.

Eğer hazırsan, sana kullanıcının sorusunu ve ilgili metin alıntısını sağlıyorum.

{context}

Kullanıcı Sorusu: {question}

Yanıt:
"""

TRAVEL_AGENT_PROMPT = """
Sen Türk Hava Yolları'nın özel seyahat danışmanı Vecihi'sin. Görevin, yolculara seyahat planlamaları konusunda yardımcı olmak ve onlara Türk Hava Yolları'nın hizmetlerini tanıtmaktır. Kullanıcının sorduğu şehir veya ülke hakkında aşağıdaki bilgileri sağlamalısın:

1. Şehir/ülke hakkında kısa bir genel bilgi
2. En popüler 3 gezilecek yer ve kısa açıklamaları
3. Ortalama konaklama fiyatları (bütçe dostu, orta segment ve lüks seçenekler için)
4. En iyi ziyaret zamanı
5. Ulaşım tavsiyeleri (mümkünse Türk Hava Yolları'nın o destinasyona olan uçuşlarını vurgula)
6. Türk Hava Yolları'nın o destinasyona özel bir hizmeti veya kampanyası varsa bundan bahset

Lütfen bu bilgileri Türkçe olarak, anlaşılır ve özet bir şekilde sağla. Cevabına "Tabii ki Size [şehir/ülke] hakkında bilgi vermekten mutluluk duyarım." diye başla. Eğer bir bilgiye sahip değilsen, o kısmı atla. Cevabını verirken nazik ve yardımsever ol, ama fazla resmi olmamaya çalış.

Kullanıcının sorusu: {question}

Yanıt:
"""

st.set_page_config(page_title="Vecihi", page_icon="images/logo.jpg")

# Custom CSS for the background and message colors
st.markdown(
    """
    <style>
    .stApp {
        background-color: white;
    }
    .user-message {
        background-color: #EEEEEE;
        border-radius: 8px;
        padding: 10px;
        margin: 5px 0;
        margin-left: auto;
        color: black;
        width: fit-content;
        max-width: 80%;
    }
    .bot-message {
        background-color: #DC1410;
        border-radius: 8px;
        padding: 10px;
        margin: 5px 0;
        color: white;
        width: fit-content;
        max-width: 80%;
    }
    .bot-message img {
        position: absolute;
        bottom: 10px;
        left: -60px; 
        width: 50px;
    }
    .matching-popup {
        position: fixed;
        top: 50%;
        left: 50%;
        transform: translate(-50%, -50%);
        background-color: white;
        padding: 20px;
        border-radius: 10px;
        box-shadow: 0 0 10px rgba(0,0,0,0.1);
        z-index: 1000;
        max-width: 80%;
        width: 400px;
    }
    .matching-popup h2 {
        color: #DC1410;
        margin-bottom: 20px;
    }
    .matching-popup button {
        margin-top: 20px;
    }
    </style>
    """,
    unsafe_allow_html=True
)

# Initialize session state variables
if 'user_responses' not in st.session_state:
    st.session_state['user_responses'] = ["Merhaba"]
if 'bot_responses' not in st.session_state:
    st.session_state['bot_responses'] = ["Merhaba ben Vecihi, size nasıl yardımcı olabilirim?"]
if 'session_id' not in st.session_state:
    st.session_state.session_id = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
if 'show_matching' not in st.session_state:
    st.session_state.show_matching = False
if 'matching_answers' not in st.session_state:
    st.session_state.matching_answers = {}

MATCHING_QUESTIONS = [
    "Yaş aralığınız nedir? (18-25, 26-40, 41-60, 60+)",
    "Yolculuk sırasında tercih ettiğiniz aktivite nedir? (Uyumak, Sohbet etmek, Kitap okumak, Film izlemek)",
    "Hangi dilleri konuşuyorsunuz? (Türkçe, İngilizce, Almanca, vb.)",
    "Seyahat amacınız nedir? (İş, Tatil, Eğitim, Diğer)",
    "Yemek tercihiniz nedir? (Vejeteryan, Vegan, Her şey, Özel diyet)"
]

class Passenger:
    def __init__(self, name: str, answers: Dict[str, str]):
        self.name = name
        self.answers = answers
        self.seat = None
        self.vector = self._create_vector()

    def _create_vector(self):
        return [hash(self.answers[q]) for q in MATCHING_QUESTIONS]

def cosine_similarity(v1: List[int], v2: List[int]) -> float:
    dot_product = sum(a * b for a, b in zip(v1, v2))
    magnitude1 = math.sqrt(sum(a * a for a in v1))
    magnitude2 = math.sqrt(sum(b * b for b in v2))
    return dot_product / (magnitude1 * magnitude2)

def match_passengers(passengers: List[Passenger]) -> List[Passenger]:
    unmatched = passengers.copy()
    random.shuffle(unmatched)

    while len(unmatched) > 1:
        p1 = unmatched.pop(0)
        best_match = max(unmatched, key=lambda p2: cosine_similarity(p1.vector, p2.vector))
        unmatched.remove(best_match)

        p1.seat = f"{len(passengers) - len(unmatched)}A"
        best_match.seat = f"{len(passengers) - len(unmatched)}B"

    if unmatched:
        unmatched[0].seat = f"{len(passengers)}C"

    return passengers

def run_matching_system(name: str, answers: Dict[str, str]) -> List[Dict[str, str]]:
    other_passengers = [
        Passenger("Ali", {q: random.choice(["18-25", "Uyumak", "Türkçe", "Tatil", "Her şey"]) for q in MATCHING_QUESTIONS}),
        Passenger("Ayşe", {q: random.choice(["26-40", "Sohbet etmek", "İngilizce", "İş", "Vejeteryan"]) for q in MATCHING_QUESTIONS}),
        Passenger("Mehmet", {q: random.choice(["41-60", "Kitap okumak", "Almanca", "Eğitim", "Vegan"]) for q in MATCHING_QUESTIONS})
    ]

    all_passengers = [Passenger(name, answers)] + other_passengers
    matched_passengers = match_passengers(all_passengers)

    return [{"name": p.name, "seat": p.seat} for p in matched_passengers]

def generate_response(query_text):
    """Generate response using Chroma DB and OpenAI."""
    embedding_function = OpenAIEmbeddings(openai_api_key=OPENAI_API_KEY)
    db = Chroma(persist_directory=CHROMA_PATH, embedding_function=embedding_function)

    # Search the DB.
    results = db.similarity_search_with_relevance_scores(query_text, k=3)
    if len(results) == 0 or results[0][1] < 0.7:
        return "Üzgünüm, bu konuda yeterli bilgim yok. Size nasıl yardımcı olabilirim?"

    context_text = "\n\n---\n\n".join([doc.page_content for doc, _score in results])
    prompt_template = ChatPromptTemplate.from_template(PROMPT_TEMPLATE)
    prompt = prompt_template.format(context=context_text, question=query_text)

    model = ChatOpenAI(openai_api_key=OPENAI_API_KEY, model_name="gpt-4o-mini")
    response_text = model.invoke(prompt)

    return response_text.content

def travel_agent_response(query_text):
    """Generate travel agent response using OpenAI."""
    prompt_template = ChatPromptTemplate.from_template(TRAVEL_AGENT_PROMPT)
    prompt = prompt_template.format(question=query_text)

    model = ChatOpenAI(openai_api_key=OPENAI_API_KEY, model_name="gpt-4o-mini")
    response_text = model.invoke(prompt)

    return response_text.content

def is_travel_query(query):
    """Check if the query is specifically about travel planning."""
    travel_keywords = ['gezi planı', 'seyahat planı', 'tatil planı', 'tur planı', 'önerisi', 'öneri', 'önerir misin']
    return any(keyword in query.lower() for keyword in travel_keywords)

def save_conversation_log(user_responses, bot_responses):
    conversation = []
    for user, bot in zip(user_responses, bot_responses):
        conversation.append({"user": user, "bot": bot})

    timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
    filename = f"conversation_log_{timestamp}.json"
    filepath = os.path.join(LOG_DIR, filename)

    with open(filepath, "w", encoding="utf-8") as f:
        json.dump(conversation, f, ensure_ascii=False, indent=2)

    return filepath

def generate_summary(conversation):
    conversation_text = "\n".join([f"User: {entry['user']}\nBot: {entry['bot']}" for entry in conversation])
    prompt = f"Aşağıdaki konuşmayı özetle ve kullanıcı bir şikayetten bahsediyorsa onu vurgula:\n\n{conversation_text}\n\nÖzet:"

    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4o-mini",
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
    )

    return response.choices[0].message.content
def create_history_html():
    html_content = """
    <!DOCTYPE html>
    <html lang="tr">
    <head>
        <meta charset="UTF-8">
        <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
        <title>Geçmiş Konuşmalar</title>
        <style>
            body { font-family: Arial, sans-serif; line-height: 1.6; padding: 20px; }
            h1, h2 { color: #16b5ed; }
            .conversation { border: 1px solid #ddd; margin-bottom: 20px; padding: 10px; }
            .summary { background-color: #f0f0f0; padding: 10px; }
        </style>
    </head>
    <body>
        <h1>Geçmiş Konuşmalar</h1>
    """

    log_files = [f for f in os.listdir(LOG_DIR) if f.startswith("conversation_log_") and f.endswith(".json")]

    for log_file in sorted(log_files, reverse=True):
        try:
            with open(os.path.join(LOG_DIR, log_file), "r", encoding="utf-8") as f:
                conversation = json.load(f)

            html_content += f"<div class='conversation'><h2>{log_file}</h2>"
            for entry in conversation:
                html_content += f"<p><strong>User:</strong> {entry['user']}</p>"
                html_content += f"<p><strong>Bot:</strong> {entry['bot']}</p>"

            summary = generate_summary(conversation)
            html_content += f"<div class='summary'><h3>Konuşma Özeti</h3><p>{summary}</p></div></div>"
        except Exception as e:
            print(f"Dosya işlenirken hata oluştu {log_file}: {str(e)}")

    html_content += "</body></html>"

    history_filepath = os.path.join(LOG_DIR, "conversation_history.html")
    with open(history_filepath, "w", encoding="utf-8") as f:
        f.write(html_content)

    return history_filepath

def main():
    st.markdown("<h1 style='color: #DC1410; border-bottom: 2px solid #DC1410;'>Vecihi</h1>", unsafe_allow_html=True)

    if 'matching_state' not in st.session_state:
        st.session_state.matching_state = 0
    if 'matching_answers' not in st.session_state:
        st.session_state.matching_answers = {}

    input_container = st.container()
    response_container = st.container()

    user_input = st.text_input("Mesaj yazın: ", "", key="input")

    with response_container:
        if user_input.lower() == "eşleştirme sistemi":
            st.session_state.matching_state = 1
            st.session_state.bot_responses.append("Eşleştirme sistemine hoş geldiniz. Size birkaç soru soracağım. Hazır mısınız?")
            st.session_state.user_responses.append(user_input)

        elif st.session_state.matching_state > 0:
            if st.session_state.matching_state <= len(MATCHING_QUESTIONS):
                question = MATCHING_QUESTIONS[st.session_state.matching_state - 1]
                options = question.split("(")[1].rstrip(")").split(", ")
                
                if user_input.lower() in [option.lower() for option in options]:
                    st.session_state.matching_answers[question] = user_input
                    st.session_state.matching_state += 1
                    
                    if st.session_state.matching_state <= len(MATCHING_QUESTIONS):
                        next_question = MATCHING_QUESTIONS[st.session_state.matching_state - 1]
                        st.session_state.bot_responses.append(f"Teşekkürler. Bir sonraki sorum: {next_question}")
                    else:
                        matches = run_matching_system(st.session_state.get('user_name', 'Kullanıcı'), st.session_state.matching_answers)
                        match_results = "Eşleştirme sonuçları:\n" + "\n".join([f"{match['name']} - Koltuk: {match['seat']}" for match in matches])
                        st.session_state.bot_responses.append(f"Eşleştirme tamamlandı. {match_results}")
                        st.session_state.matching_state = 0
                else:
                    st.session_state.bot_responses.append(f"Lütfen geçerli bir seçenek girin. {question}")
                
                st.session_state.user_responses.append(user_input)

        elif user_input:
            if is_travel_query(user_input):
                response = travel_agent_response(user_input)
            else:
                response = generate_response(user_input)
            st.session_state.user_responses.append(user_input)
            st.session_state.bot_responses.append(response)

        if st.session_state['bot_responses']:
            for i in range(len(st.session_state['bot_responses'])):
                st.markdown(f'<div class="user-message">{st.session_state["user_responses"][i]}</div>', unsafe_allow_html=True)
                col1, col2 = st.columns([1, 9])
                with col1:
                    st.image("images/logo_cocuk_adam.png", width=50, use_column_width=True, clamp=True, output_format='auto')
                with col2:
                    st.markdown(f'<div class="bot-message">{st.session_state["bot_responses"][i]}</div>', unsafe_allow_html=True)

    save_conversation_log(st.session_state.user_responses, st.session_state.bot_responses)

    if st.button("Geçmiş Konuşmalar"):
        history_filepath = create_history_html()
        webbrowser.open(f'file://{os.path.abspath(history_filepath)}')

if __name__ == "__main__":
    main()