Update app.py

app.py

@@ -1,180 +1,180 @@
 import os
+import json
 import numpy as np
 import gradio as gr
 from scipy.stats import poisson
 from groq import Groq
 
-# ==========================================
-# 🔌 1. GROQ CLIENT BAŞLATMA
-# ==========================================
 api_key = os.environ.get("GROQ_API_KEY")
 client = None
 if api_key:
     client = Groq(api_key=api_key)
 
 # ==========================================
-# 📊 2. POISSON DAĞILIMI İLE HARİTA TAHMİN MOTORU
+# 1. GROQ COMPOUND İLE VERİ ÇEKME
 # ==========================================
-def calculate_poisson_probabilities(home_dpc, away_dpc, home_form, away_form, home_missing, away_missing):
+def fetch_team_data(team_name):
+    """
+    Groq Compound (web search destekli) kullanarak takımın güncel formunu ve
+    oyuncu durumunu çeker. DPC kaldırıldığı için 'takım güç puanı' olarak
+    turnuva sıralaması / son maç galibiyet oranı istenir.
     """
-    Dota 2 BO3 maçları için takım güçlerini kullanarak beklenen harita sayılarını (Lambda) hesaplar.
-    Poisson dağılımı ile 0, 1, 2 harita kazanma olasılıklarını matrise döker.
+    if not client:
+        return None
+
+    prompt = f"""
+    Search the web for the latest information about the Dota 2 team "{team_name}".
+    Find and return ONLY a JSON object with these fields:
+    - "form": number of wins in their last 5 professional matches (integer 0-5)
+    - "missing_players": number of players currently missing or using stand-ins (integer 0-5)
+    - "power_score": a rough strength score (integer 1-2000) based on recent tournament placements/rankings
+    If exact data is unavailable, estimate reasonably from recent news. Return ONLY valid JSON, no other text.
     """
-    # 1. Takım Güçlerini Hesaplama
-    # DPC puanı: Yüksek puan = güçlü takım. (Puan / 1000) + 1 taban güç
-    home_rank_power = (home_dpc / 1000.0) + 1.0
-    away_rank_power = (away_dpc / 1000.0) + 1.0
 
-    # Form gücü: Son 5 maç formu (0-5 arası galibiyet). (Form / 5) * 1.5 + 0.5
-    home_form_power = (home_form / 5.0) * 1.5 + 0.5
-    away_form_power = (away_form / 5.0) * 1.5 + 0.5
+    try:
+        response = client.chat.completions.create(
+            model="groq/compound",
+            messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
+            temperature=0.2,
+            max_tokens=512
+        )
+        content = response.choices[0].message.content.strip()
+        # JSON bloğunu çıkar
+        start = content.find("{")
+        end = content.rfind("}") + 1
+        if start != -1 and end != 0:
+            data = json.loads(content[start:end])
+            return data
+    except Exception as e:
+        print(f"Groq fetch error for {team_name}: {e}")
+    return None
+
+# ==========================================
+# 2. POISSON MODELİ (BO3)
+# ==========================================
+def calculate_poisson_probabilities(home_power, away_power, home_form, away_form, home_missing, away_missing):
+    home_power_norm = max(0.5, home_power / 1000.0)
+    away_power_norm = max(0.5, away_power / 1000.0)
+
+    home_form_norm = (home_form / 5.0) * 1.5 + 0.5
+    away_form_norm = (away_form / 5.0) * 1.5 + 0.5
 
-    # Eksik oyuncu cezası: Her eksik oyuncu gücü %15 düşürür
     home_penalty = max(0.4, 1.0 - (home_missing * 0.15))
     away_penalty = max(0.4, 1.0 - (away_missing * 0.15))
 
-    # Turnuva/Ev sahibi avantajı (Dota 2'de genelde %10)
     home_advantage = 1.10
 
-    # 2. Beklenen Harita Kazanma Sayıları (Lambda - λ)
-    # BO3'te temel harita kazanma ortalaması: Ev için 1.4, Deplasman için 1.1
-    base_home_maps = 1.4
-    base_away_maps = 1.1
+    lambda_home = 1.4 * home_power_norm * home_form_norm * home_penalty * home_advantage
+    lambda_away = 1.1 * away_power_norm * away_form_norm * away_penalty
 
-    lambda_home = base_home_maps * home_rank_power * home_form_power * home_penalty * home_advantage
-    lambda_away = base_away_maps * away_rank_power * away_form_power * away_penalty
-
-    # Lambda değerlerini BO3 mantığına sıkıştır (0.1 ile 2.5 arası)
     lambda_home = max(0.1, min(2.5, lambda_home))
     lambda_away = max(0.1, min(2.5, lambda_away))
 
-    # 3. Poisson Matrisi (0, 1, 2 harita kazanma)
     max_maps = 2
     home_probs = [poisson.pmf(i, lambda_home) for i in range(max_maps + 1)]
     away_probs = [poisson.pmf(i, lambda_away) for i in range(max_maps + 1)]
 
-    # Skor matrisi (Ev x Deplasman harita sayısı)
     score_matrix = np.outer(home_probs, away_probs)
 
-    # 4. Maç Kazanma Olasılıklarını Toplama (BO3 formatına göre)
-    # Ev kazanır: 2-0 veya 2-1
     p_home_win = score_matrix[2, 0] + score_matrix[2, 1]
-    # Deplasman kazanır: 0-2 veya 1-2
     p_away_win = score_matrix[0, 2] + score_matrix[1, 2]
-    # Beraberlik Dota 2'de olmaz, ama matris bütünlüğü için 1-1 durumu (teorik)
     p_draw = score_matrix[1, 1]
 
     return p_home_win, p_draw, p_away_win, lambda_home, lambda_away, score_matrix
 
 # ==========================================
-# 🧠 3. TAHMİN VE ANALİZ MOTORU
+# 3. ANALİZ FONKSİYONU
 # ==========================================
-def predict_and_analyze(home_team, away_team, home_dpc, away_dpc, home_form, away_form, home_missing, away_missing):
+def predict_and_analyze(home_team, away_team):
     if not home_team or not away_team:
-        return "Lütfen ev sahibi ve deplasman takımlarının isimlerini giriniz.", {}
+        return "Lütfen iki takım adı da giriniz.", {}
+
+    if not client:
+        return "GROQ_API_KEY bulunamadı!", {}
+
+    # Verileri Groq Compound ile çek
+    home_data = fetch_team_data(home_team)
+    away_data = fetch_team_data(away_team)
+
+    if not home_data or not away_data:
+        return "Takım verileri çekilemedi. Lütfen takım adlarını kontrol edin veya tekrar deneyin.", {}
+
+    home_power = home_data.get("power_score", 500)
+    away_power = away_data.get("power_score", 500)
+    home_form = home_data.get("form", 2)
+    away_form = away_data.get("form", 2)
+    home_missing = home_data.get("missing_players", 0)
+    away_missing = away_data.get("missing_players", 0)
 
     p_home, p_draw, p_away, lam_home, lam_away, score_matrix = calculate_poisson_probabilities(
-        home_dpc, away_dpc, home_form, away_form, home_missing, away_missing
+        home_power, away_power, home_form, away_form, home_missing, away_missing
     )
 
-    # En olası harita skorunu bulma
-    max_prob_idx = np.unravel_index(np.argmax(score_matrix), score_matrix.shape)
-    most_likely_score = f"{max_prob_idx[0]} - {max_prob_idx[1]}"
-    most_likely_prob = score_matrix[max_prob_idx] * 100
+    max_idx = np.unravel_index(np.argmax(score_matrix), score_matrix.shape)
+    most_likely_score = f"{max_idx[0]} - {max_idx[1]}"
+    most_likely_prob = score_matrix[max_idx] * 100
 
-    # Gradio grafiği için dictionary formatı
     prob_dict = {
-        f"{home_team} Kazanır (2-0 / 2-1)": float(p_home),
-        f"{away_team} Kazanır (0-2 / 1-2)": float(p_away),
+        f"{home_team} Kazanır": float(p_home),
+        f"{away_team} Kazanır": float(p_away),
         "Teorik Beraberlik (1-1)": float(p_draw)
     }
 
-    prompt = f"""
-    Sen uzman bir Dota 2 analisti ve profesyonel bir veri modelleyicisisin.
-
-    Karşılaşma: {home_team} vs {away_team} (BO3 Formatı)
+    # Groq ile analiz raporu (compound, güncel bağlamı da yakalar)
+    analysis_prompt = f"""
+    Sen uzman bir Dota 2 analistisin. Aşağıdaki verilere göre Türkçe bir rapor yaz:
 
-    İstatistiksel Göstergeler:
-    - {home_team}: DPC Puanı: {home_dpc}, Son 5 Maç Formu (Galibiyet): {home_form}, Eksik Oyuncu: {home_missing}
-    - {away_team}: DPC Puanı: {away_dpc}, Son 5 Maç Formu (Galibiyet): {away_form}, Eksik Oyuncu: {away_missing}
+    {home_team}: Güç Puanı {home_power}, Son 5 Maç Formu {home_form}/5, Eksik Oyuncu {home_missing}
+    {away_team}: Güç Puanı {away_power}, Son 5 Maç Formu {away_form}/5, Eksik Oyuncu {away_missing}
 
-    Poisson Dağılım Modeli Sonuçları (Harita Bazlı):
-    - Beklenen Harita Kazanma Sayıları (λ): {home_team} {lam_home:.2f} - {away_team} {lam_away:.2f}
-    - {home_team} Maçı Kazanma Olasılığı (2-0 veya 2-1): %{p_home*100:.1f}
-    - {away_team} Maçı Kazanma Olasılığı (0-2 veya 1-2): %{p_away*100:.1f}
-    - En Olası Harita Skoru: {most_likely_score} (Olasılık: %{most_likely_prob:.1f})
+    Poisson Modeli:
+    - Beklenen Harita: {home_team} {lam_home:.2f} - {away_team} {lam_away:.2f}
+    - Kazanma: {home_team} %{p_home*100:.1f}, {away_team} %{p_away*100:.1f}
+    - En Olası Skor: {most_likely_score} (%{most_likely_prob:.1f})
 
-    Yukarıdaki matematiksel olasılıkları ve takım durumlarını analiz ederek Türkçe bir rapor hazırla. Raporda şu başlıklar mutlaka bulunsun:
-    1. 🎯 Model Yorumu (Poisson dağılımı ve beklenen harita sayılarının mantığı)
+    Rapor başlıkları:
+    1. 🎯 Model Yorumu
     2. 🗺️ Olası Harita Skoru ve Draft Değerlendirmesi
-    3. 💡 Değerli Bahis Önerisi (Handikap, Toplam Harita Üst/Alt, +EV Değerlendirmesi)
-
-    Yorumların rasyonel, nesnel ve profesyonel olsun.
+    3. 💡 Değerli Bahis Önerisi (Handikap / Toplam Harita)
     """
 
-    if client:
-        try:
-            response = client.chat.completions.create(
-                model="openai/gpt-oss-120b",
-                messages=[
-                    {"role": "user", "content": prompt}
-                ],
-                temperature=0.3,
-                max_tokens=1024
-            )
-            analysis_result = response.choices[0].message.content
-        except Exception as e:
-            analysis_result = f"Groq API Analiz Hatası: {str(e)}\n\n(Lütfen GROQ_API_KEY değişkeninizi Hugging Face Secrets alanına doğru eklediğinizden emin olun.)"
-    else:
-        analysis_result = "Groq API Anahtarı bulunamadı! Lütfen Hugging Face Space alanına 'GROQ_API_KEY' adıyla bir Secret ekleyin. (Yine de yukarıdaki Poisson grafik tahminini görebilirsiniz.)"
+    try:
+        analysis_resp = client.chat.completions.create(
+            model="groq/compound",
+            messages=[{"role": "user", "content": analysis_prompt}],
+            temperature=0.3,
+            max_tokens=1024
+        )
+        analysis_result = analysis_resp.choices[0].message.content
+    except Exception as e:
+        analysis_result = f"Analiz raporu oluşturulamadı: {e}"
 
     return analysis_result, prob_dict
 
 # ==========================================
-# 🎨 4. GRADIO ARAYÜZÜ
+# 4. GRADIO ARAYÜZÜ (Sadece takım isimleri)
 # ==========================================
 with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft(primary_hue="red", secondary_hue="slate")) as demo:
     gr.Markdown(
         """
-        # 🎮 Dota 2 Poisson Dağılımı & Groq Hibrit Maç Tahmin Radarı
-        Bu uygulama, girdiğiniz takım verilerini **Poisson Dağılımı** ile analiz ederek BO3 maçlarda beklenen harita sayılarını ve maç kazanma olasılıklarını hesaplar, ardından **Groq (GPT-OSS)** yapay zekası ile matematiksel olarak yorumlar.
+        # 🎮 Dota 2 Poisson Tahmin Radarı (Groq Compound)
+        Takım adlarını girin; **Groq Compound** web araması ile güncel form, oyuncu eksikliği ve güç puanını çeker, **Poisson** modeli ile BO3 kazanma olasılıklarını hesaplar.
         """
     )
 
     with gr.Row():
         with gr.Column():
-            gr.Markdown("### ⚔️ Takım İsimleri")
-            home_input = gr.Textbox(label="Takım 1 (Ev Sahibi)", value="Team Spirit")
-            away_input = gr.Textbox(label="Takım 2 (Deplasman)", value="Gaimin Gladiators")
-
-            gr.Markdown("### 📊 DPC ve Form Durumu")
-            with gr.Row():
-                home_dpc_input = gr.Number(label="Takım 1 DPC Puanı", value=1500, precision=0)
-                away_dpc_input = gr.Number(label="Takım 2 DPC Puanı", value=800, precision=0)
-            with gr.Row():
-                home_form_input = gr.Slider(label="Takım 1 Form (Son 5 Maç Galibiyet)", minimum=0, maximum=5, value=4, step=1)
-                away_form_input = gr.Slider(label="Takım 2 Form (Son 5 Maç Galibiyet)", minimum=0, maximum=5, value=2, step=1)
-            with gr.Row():
-                home_miss_input = gr.Number(label="Takım 1 Eksik Oyuncu", value=0, precision=0)
-                away_miss_input = gr.Number(label="Takım 2 Eksik Oyuncu", value=1, precision=0)
-
-            submit_btn = gr.Button("Analiz Et ve Tahmin Üret", variant="primary")
+            home_input = gr.Textbox(label="Takım 1", value="Team Spirit")
+            away_input = gr.Textbox(label="Takım 2", value="Gaimin Gladiators")
+            submit_btn = gr.Button("Verileri Çek ve Analiz Et", variant="primary")
 
         with gr.Column():
-            gr.Markdown("### 📈 Matematiksel Maç Kazanma Olasılıkları (Poisson)")
-            prob_output = gr.Label(label="Olasılık Dağılımı")
-
-            gr.Markdown("### 🧠 Groq Yapay Zeka Analiz Raporu")
-            analysis_output = gr.Markdown(value="Verileri girdikten sonra butona basarak analizi başlatabilirsiniz.")
+            prob_output = gr.Label(label="Kazanma Olasılıkları")
+            analysis_output = gr.Markdown(value="Butona basınca Groq verileri çekip analiz edecek.")
 
     submit_btn.click(
         fn=predict_and_analyze,
-        inputs=[
-            home_input, away_input,
-            home_dpc_input, away_dpc_input,
-            home_form_input, away_form_input,
-            home_miss_input, away_miss_input
-        ],
+        inputs=[home_input, away_input],
         outputs=[analysis_output, prob_output]
     )