# Özel Chat Template (Jinja2)

Bir dil modelinin `system`, `user`, `assistant` ve `tool` rollerini ayırt
edebilmesi ve tool calling (function calling) yapabilmesi için hazırlanmış
Jinja2 sohbet şablonu.

## Chat template nedir?

Dil modelleri mesaj listesi göremez; yalnızca düz metin (token dizisi) işler.
Kod tarafında şöyle bir yapı kullanılır:

```python
[
  {"role": "user", "content": "Merhaba"},
  {"role": "assistant", "content": "Selam!"}
]
```

Chat template bu yapıyı modelin anlayacağı düz metne çevirir:

```
<|im_start|>mustafa
Merhaba<|im_end|>
<|im_start|>AI
Selam!<|im_end|>
```

Her model eğitim sırasında belirli bir biçim görür; çıkarımda da aynı biçimi
bekler. Biçim uyuşmazsa model beklenmedik davranır.

## Bu şablonun özellikleri

| Özellik | Açıklama |
|---|---|
| Rol dönüşümü | `user` → `mustafa`, `assistant` → `AI` |
| Araç tanımları | `tools` listesi sistem bloğuna JSON olarak gömülür |
| Araç çağrısı | Assistant mesajındaki `tool_calls` alanı `<tool_call>` etiketleriyle sarmalanır |
| Çoklu çağrı | Model aynı turda birden fazla araç çağırabilir |
| Araç sonucu | `tool` rolü `<tool_response>` etiketleriyle sarmalanır |
| Üretim istemi | `add_generation_prompt` ile son satır açık bırakılır |
| Doğrulama | Bilinmeyen rol gelirse hata fırlatılır |

## Rol eşlemesi

Şablon, standart rol adlarını kendi adlarına çevirir:

| Standart (kodda kullanılan) | Şablonda üretilen |
|---|---|
| `system` | `system` |
| `user` | **`mustafa`** |
| `assistant` | **`AI`** |
| `tool` | `tool` |

Bu sayede kod tarafında OpenAI/Hugging Face standardı korunur; dönüşümü şablon
yapar. Model değiştirildiğinde uygulama kodunu değiştirmek gerekmez.

## Örnek çıktı

**Girdi:**

```python
messages = [
    {"role": "system", "content": "Sen yardımcı bir asistansın."},
    {"role": "user", "content": "Ankara'da hava nasıl?"},
    {"role": "assistant", "content": None, "tool_calls": [
        {"function": {"name": "get_weather", "arguments": {"city": "Ankara"}}}
    ]},
    {"role": "tool", "content": '{"sehir": "Ankara", "sicaklik_c": 27}'},
    {"role": "assistant", "content": "Ankara'da hava 27°C."},
]
```

**Çıktı:**

```
<|im_start|>system
Sen yardımcı bir asistansın.

Kullanabileceğin araçlar:
<tools>
{"name": "get_weather", "description": "Bir şehrin güncel hava durumunu döndürür.", "parameters": {...}}
</tools>

Bir aracı çağırmak için şu biçimi kullan:
<tool_call>
{"name": "araç_adı", "arguments": {...}}
</tool_call><|im_end|>
<|im_start|>mustafa
Ankara'da hava nasıl?<|im_end|>
<|im_start|>AI
<tool_call>
{"name": "get_weather", "arguments": {"city": "Ankara"}}
</tool_call><|im_end|>
<|im_start|>tool
<tool_response>
{"sehir": "Ankara", "sicaklik_c": 27}
</tool_response><|im_end|>
<|im_start|>AI
Ankara'da hava 27°C.<|im_end|>
```

## Kullanım

### Hugging Face tokenizer ile

```python
from transformers import AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("model-adi")
tokenizer.chat_template = open("chat_template.jinja", encoding="utf-8").read()

metin = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tools=tools,
    add_generation_prompt=True,   # çıkarımda True, eğitimde False
    tokenize=False,
)
```

Şablonu modelle birlikte yayınlamak için `chat_template.jinja` dosyasını model
deposuna eklemek yeterlidir.

### Doğrudan Jinja2 ile

```python
from jinja2 import Environment

env = Environment()
env.globals["raise_exception"] = lambda m: (_ for _ in ()).throw(ValueError(m))
env.policies["json.dumps_kwargs"] = {"ensure_ascii": False, "sort_keys": False}

sablon = env.from_string(open("chat_template.jinja", encoding="utf-8").read())
print(sablon.render(messages=messages, tools=tools, add_generation_prompt=True))
```

`ensure_ascii=False` ayarı önemlidir: Türkçe karakterlerin `\u015f` gibi kaçış
dizilerine dönüşmesini engeller ve gereksiz token harcanmasını önler.

## `add_generation_prompt` nedir?

Aynı şablon iki farklı amaçla kullanılır:

**Eğitimde (`False`)** — konuşma tamamlanmıştır, model bunu öğrenecektir:

```
<|im_start|>mustafa
Nasılsın?<|im_end|>
<|im_start|>AI
İyiyim!<|im_end|>
```

**Çıkarımda (`True`)** — son satır açık bırakılır, model buradan devam eder:

```
<|im_start|>mustafa
Nasılsın?<|im_end|>
<|im_start|>AI
```

Bu açık satır olmazsa model ne yapacağını bilemez; kendi kullanıcı mesajı
uydurabilir veya konuşmayı sonlandırabilir.

## Test

```bash
pip install jinja2
python test_template.py
```

Test scripti beş senaryoyu kontrol eder:

1. Basit konuşma (araçsız)
2. Üretim istemi davranışı
3. Tam tool calling akışı (çok turlu, çoklu çağrı)
4. Sistem mesajı olmadan araç kullanımı
5. Geçersiz rol reddi

Ayrıca sekiz doğrulama yapar: HTML kaçışı olmaması, Türkçe karakterlerin
korunması, rol dönüşümleri, etiket sarmalama ve üretilen JSON'ların
ayrıştırılabilir olması.

## Dosyalar

| Dosya | İçerik |
|---|---|
| `chat_template.jinja` | Şablonun kendisi |
| `test_template.py` | Test ve doğrulama scripti |
| `README.md` | Bu dosya |

## Lisans

MIT