Upload app.py

app.py

@@ -342,59 +342,67 @@ def normalize_text(text):
     return text
 
 def generate_turkish_text(prompt, max_length=300):
-    """Türkçe metin üretme fonksiyonu - geliştirilmiş kalite kontrollü versiyon"""
+    """Türkçe metin üretme fonksiyonu - daha kararlı ve optimize edilmiş versiyon"""
     try:
+        print(f"Prompt: {prompt[:100]}...")
         inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
         
-        # Parametreler - daha tutarlı ve anlamlı yanıtlar için optimize edildi
-        output = text_model.generate(
-            inputs["input_ids"], 
-            max_length=max_length, 
-            num_return_sequences=3,  # Birden fazla yanıt üret, en iyisini seç
-            do_sample=True,
-            temperature=0.75,  # Daha tutarlı yanıtlar için düşürüldü 
-            top_p=0.88,        # Daha az rastgele, daha anlamlı
-            top_k=50,          # Daha az seçenek, daha tutarlı
-            repetition_penalty=1.3,  # Tekrarları daha sert cezalandır
-            no_repeat_ngram_size=3,  # 3 kelime tekrarını engelle
-            num_beam_groups=3,  # Çeşitlilik için beam grupları
-            diversity_penalty=1.0,  # Çeşitlilik için
-            pad_token_id=tokenizer.eos_token_id
-        )
-        
-        # Birden fazla yanıt üretildi, en anlamlı olanı seç
-        best_response = ""
-        best_score = 0
-        
-        for i in range(min(3, len(output))):
-            candidate = tokenizer.decode(output[i], skip_special_tokens=True)
+        # Daha basit ve kararlı parametreler kullan
+        try:
+            output = text_model.generate(
+                inputs["input_ids"], 
+                max_length=max_length, 
+                num_return_sequences=1,  # Performans için tek yanıt üret
+                do_sample=True,
+                temperature=0.7,
+                top_p=0.92,
+                top_k=50,
+                repetition_penalty=1.2,
+                no_repeat_ngram_size=2,
+                pad_token_id=tokenizer.eos_token_id
+            )
+        except RuntimeError as e:
+            print(f"Model üretme hatası: {str(e)}")
+            # Daha basit parametrelerle tekrar dene
+            output = text_model.generate(
+                inputs["input_ids"], 
+                max_length=max_length, 
+                do_sample=True,
+                temperature=0.7,
+                pad_token_id=tokenizer.eos_token_id
+            )
+            
+        # Yanıt metni oluştur
+        try:
+            response = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
             
             # Prompt'tan sonraki kısmı al
-            if prompt in candidate:
-                candidate = candidate[len(prompt):].strip()
+            if prompt in response:
+                response = response[len(prompt):].strip()
+            
+            print(f"Ham yanıt: {response[:50]}...")
             
             # Temizlik işlemleri
-            candidate = clean_response(candidate)
+            response = clean_response(response)
             
-            # Yanıt kalitesini ölç
-            score = score_response_quality(candidate)
+            # Yanıt boşsa veya çok kısaysa
+            if not response or len(response) < 10:
+                # Yedek bir yanıt oluştur
+                backup_response = "Bu konuda seninle konuşmak güzel. Daha fazla detay paylaşır mısın?"
+                print("Yanıt çok kısa, yedek yanıt kullanılıyor")
+                return backup_response
             
-            if score > best_score:
-                best_score = score
-                best_response = candidate
-        
-        # En iyi yanıt çok kısaysa, tekrar dene
-        if len(best_response) < 20 and best_score < 0.5:
-            print("Yanıt kalitesi düşük, tekrar deneniyor...")
-            # Farklı sıcaklık parametresi ile tekrar dene
-            return generate_turkish_text(prompt + " Lütfen detaylı yanıt ver.", max_length)
-        
-        print(f"En iyi yanıt kalite skoru: {best_score:.2f}")
-        return best_response
+            return response
+            
+        except Exception as e:
+            print(f"Yanıt işleme hatası: {str(e)}")
+            return "Nasıl hissettiğini anlıyorum. Bu durumda nasıl yardımcı olabilirim?"
         
     except Exception as e:
-        print(f"Metin üretme hatası: {str(e)}")
-        return "Şu anda yanıt üretirken bir sorun oluştu. Lütfen daha sonra tekrar deneyin."
+        print(f"Metin üretme genel hatası: {str(e)}")
+        import traceback
+        print(f"Hata detayı: {traceback.format_exc()}")
+        return "Şu an düşüncelerimi toparlıyorum. Biraz daha anlatır mısın?"
 
 def clean_response(text):
     """Yanıtı temizle ve kalitesini artır"""