Update app.py

app.py

@@ -19,42 +19,33 @@ ner_pipe = pipeline("ner", model="xlm-roberta-large-finetuned-conll03-english",
 model_id = "Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct"
 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
 
-# LLM modelini global olarak yükle - RUNTIME ERROR ÇÖZÜMÜ
+# LLM modelini global olarak yükle
 llm_model = None
 IS_LLM_ENABLED = False
 
 try:
     print("📦 LLM modeli yükleniyor...")
-    
-    # ÖNEMLİ: Modeli doğrudan CPU'da yükle
     llm_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
         model_id, 
-        torch_dtype=torch.float32,  # bfloat16 yerine float32 kullan (daha kararlı)
-        device_map=None,  # None kullan, manuel device kontrolü yap
+        torch_dtype=torch.float32,
+        device_map=None,
         trust_remote_code=True,
-        low_cpu_mem_usage=True  # Memory optimizasyonu
+        low_cpu_mem_usage=True
     )
-    
-    # Modeli CPU'ya taşı
     llm_model = llm_model.to("cpu")
-    llm_model.eval()  # Evaluation modu
-    
+    llm_model.eval()
     IS_LLM_ENABLED = True
     print(f"✅ LLM modeli yüklendi! Device: {next(llm_model.parameters()).device}")
-    print(f"   Model dtype: {next(llm_model.parameters()).dtype}")
-    
 except Exception as e:
     IS_LLM_ENABLED = False
     print(f"⚠️ LLM yüklenemedi: {e}")
-    print(traceback.format_exc())
 
-# --- 2. WIKIPEDIA FONKSİYONLARI (SADECE TÜRKÇE) ---
+# --- 2. WIKIPEDIA FONKSİYONLARI (GELİŞMİŞ ARAMA) ---
 
 def test_wikipedia_connection():
-    """Wikipedia bağlantısını ve fonksiyonelliğini test et - Sadece Türkçe"""
+    """Wikipedia bağlantısını test et"""
     logs = []
     
-    # 1. Modül kontrolü
     try:
         import wikipedia
         logs.append(f"✅ Wikipedia modülü yüklü: {wikipedia.__version__}")
@@ -62,7 +53,6 @@ def test_wikipedia_connection():
         logs.append(f"❌ Wikipedia modülü yüklü değil: {e}")
         return "\n".join(logs)
     
-    # 2. İnternet bağlantısı kontrolü
     try:
         response = requests.get("https://tr.wikipedia.org", timeout=5, verify=False)
         logs.append(f"✅ İnternet bağlantısı var: {response.status_code}")
@@ -70,114 +60,143 @@ def test_wikipedia_connection():
         logs.append(f"❌ İnternet bağlantısı yok: {e}")
         return "\n".join(logs)
     
-    # 3. Türkçe Wikipedia'ya erişim
     try:
         session = requests.Session()
         session.verify = False
         session.headers.update({
-            'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (compatible; RAG-NER-System/1.0; +https://huggingface.co/spaces)'
+            'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (compatible; RAG-NER-System/1.0)'
         })
         wikipedia.wikipedia._session = session
         
         wikipedia.set_lang("tr")
-        test_term = "Türkiye"
+        test_terms = ["Türkiye", "İstanbul", "Mustafa Kemal Atatürk"]
         
-        logs.append(f"🔍 '{test_term}' aranıyor (Türkçe Wikipedia)...")
-        search_results = wikipedia.search(test_term)
-        logs.append(f"📊 Arama sonucu: {len(search_results)} sonuç")
-        
-        if search_results:
-            logs.append(f"📄 İlk sonuç: '{search_results[0]}'")
+        for term in test_terms:
             try:
-                summary = wikipedia.summary(search_results[0], sentences=2, auto_suggest=False)
-                logs.append(f"✅ Özet alındı: {summary[:100]}...")
+                search_results = wikipedia.search(term)
+                if search_results:
+                    summary = wikipedia.summary(search_results[0], sentences=1, auto_suggest=False)
+                    logs.append(f"✅ '{term}' -> '{search_results[0]}' (başarılı)")
+                else:
+                    logs.append(f"❌ '{term}' -> sonuç yok")
+                time.sleep(0.3)
             except Exception as e:
-                logs.append(f"❌ Özet alınamadı: {str(e)}")
-        else:
-            logs.append(f"❌ Arama sonucu boş!")
-            
+                logs.append(f"❌ '{term}' -> hata: {str(e)[:50]}")
+                
     except Exception as e:
-        logs.append(f"❌ Türkçe Wikipedia hatası: {str(e)}")
+        logs.append(f"❌ Wikipedia hatası: {str(e)}")
     
     return "\n".join(logs)
 
+def improve_search_term(term):
+    """Arama terimini iyileştir - Daha fazla eşleşme için"""
+    # Özel terim dönüşümleri
+    special_cases = {
+        "Türk": "Türkler",
+        "Türkler": "Türkler",
+        "Altın Aslan": "Altın Aslan Ödülü",
+        "Venedik Film Festivali": "Venedik Film Festivali",
+        "Kış Uykusu": "Kış Uykusu (film)",
+        "Inception": "Inception (film)",
+        "Oscar": "Akademi Ödülü",
+        "Nobel": "Nobel Ödülü",
+        "Altın Palmiye": "Altın Palmiye",
+        "Cannes": "Cannes Film Festivali",
+        "Berlin": "Berlin Film Festivali",
+    }
+    
+    # Özel durum kontrolü
+    for key, value in special_cases.items():
+        if term.lower() == key.lower():
+            return [value, term]
+    
+    # Genel iyileştirmeler
+    improved = [term]
+    
+    # Büyük harf dönüşümleri
+    improved.append(term.title())
+    
+    # Tekil/çoğul
+    if term.endswith("lar") or term.endswith("ler"):
+        improved.append(term[:-3])
+    else:
+        improved.append(term + "lar")
+        improved.append(term + "ler")
+    
+    # Benzersizleştir
+    improved = list(dict.fromkeys(improved))
+    
+    return improved
+
 def get_wiki_summary(term):
-    """Varlık için Türkçe Wikipedia özeti getirir - Sadece Türkçe"""
+    """Varlık için Türkçe Wikipedia özeti getirir - Gelişmiş arama ile"""
     import wikipedia
-    import traceback
     
     print(f"\n{'='*50}")
-    print(f"🔍 Türkçe Wikipedia sorgusu başladı: '{term}'")
+    print(f"🔍 Türkçe Wikipedia sorgusu: '{term}'")
     
     try:
         # Özel session oluştur
         session = requests.Session()
         session.verify = False
         session.headers.update({
-            'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (compatible; RAG-NER-System/1.0; +https://huggingface.co/spaces)'
+            'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (compatible; RAG-NER-System/1.0)'
         })
-        
-        # Wikipedia modülünün session'ını değiştir
         wikipedia.wikipedia._session = session
-        
-        # Sadece Türkçe Wikipedia
         wikipedia.set_lang("tr")
-        print(f"🌐 Dil: Türkçe")
         
-        # 1. YÖNTEM: Doğrudan sayfa kontrolü
-        try:
-            print(f"📖 Doğrudan sayfa aranıyor: '{term}'")
-            page = wikipedia.page(term, auto_suggest=False)
-            if page:
-                summary = page.summary
-                sentences = summary.split('.')[:3]
-                result = '.'.join(sentences) + '.'
-                if len(result) > 20:
-                    print(f"✅ Doğrudan sayfa bulundu: {result[:100]}...")
-                    return result
-        except wikipedia.exceptions.DisambiguationError as e:
-            print(f"⚠️ Anlam karmaşası: {e.options[:3]}")
-            for option in e.options[:3]:
+        # Arama terimlerini iyileştir
+        search_terms = improve_search_term(term)
+        print(f"📝 Aranacak terimler: {search_terms}")
+        
+        for search_term in search_terms:
+            print(f"🔎 '{search_term}' aranıyor...")
+            
+            try:
+                # Önce doğrudan sayfa kontrolü
                 try:
-                    page = wikipedia.page(option, auto_suggest=False)
-                    summary = page.summary
-                    sentences = summary.split('.')[:3]
-                    result = '.'.join(sentences) + '.'
-                    if len(result) > 20:
-                        print(f"✅ Anlam karmaşası çözüldü: '{option}' -> {result[:100]}...")
-                        return result
+                    page = wikipedia.page(search_term, auto_suggest=False)
+                    if page:
+                        summary = page.summary
+                        sentences = summary.split('.')[:3]
+                        result = '.'.join(sentences) + '.'
+                        if len(result) > 20:
+                            print(f"✅ Doğrudan sayfa bulundu: '{search_term}'")
+                            print(f"   {result[:100]}...")
+                            return result
                 except:
-                    continue
-        except wikipedia.exceptions.PageError:
-            print(f"⚠️ Sayfa bulunamadı, arama yapılıyor...")
-        
-        # 2. YÖNTEM: Arama yap
-        print(f"🔎 Arama yapılıyor: '{term}'")
-        search_results = wikipedia.search(term, results=5)
-        print(f"📊 Arama sonuçları: {len(search_results)} adet")
-        
-        if search_results:
-            print(f"📄 İlk sonuç: '{search_results[0]}'")
-            for title in search_results:
-                try:
-                    page = wikipedia.page(title, auto_suggest=False)
-                    summary = page.summary
-                    sentences = summary.split('.')[:3]
-                    result = '.'.join(sentences) + '.'
-                    if len(result) > 20:
-                        print(f"✅ Arama sonucu özet alındı: '{title}' -> {result[:100]}...")
-                        return result
-                except Exception as e:
-                    print(f"⚠️ '{title}' alınamadı: {str(e)[:50]}")
-                    continue
+                    pass
+                
+                # Arama yap
+                search_results = wikipedia.search(search_term, results=5)
+                if search_results:
+                    print(f"📊 '{search_term}' -> {len(search_results)} sonuç: {search_results[:3]}")
+                    
+                    for title in search_results:
+                        try:
+                            page = wikipedia.page(title, auto_suggest=False)
+                            summary = page.summary
+                            sentences = summary.split('.')[:3]
+                            result = '.'.join(sentences) + '.'
+                            if len(result) > 20:
+                                print(f"✅ '{search_term}' -> '{title}' bulundu")
+                                print(f"   {result[:100]}...")
+                                return result
+                        except:
+                            continue
+                            
+            except Exception as e:
+                print(f"⚠️ '{search_term}' hatası: {str(e)[:50]}")
+                continue
+            
+            time.sleep(0.3)  # Rate limiting
         
+        # Hiçbir sonuç yoksa
         print(f"❌ '{term}' için Türkçe Wikipedia'da sonuç bulunamadı")
         return None
         
     except Exception as e:
-        print(f"❌ BEKLENMEYEN HATA: {type(e).__name__}")
-        print(f"   Mesaj: {str(e)}")
-        print(f"   Traceback: {traceback.format_exc()}")
+        print(f"❌ HATA: {str(e)}")
         return None
     finally:
         print(f"{'='*50}\n")
@@ -189,39 +208,402 @@ def refine_label_with_llm(entity_text, full_sentence, wiki_context, custom_label
     """LLM ile etiket analizi yapar - RuntimeError tamamen çözüldü"""
     global llm_model, IS_LLM_ENABLED
     
-    # LLM kontrolü
     if not IS_LLM_ENABLED or llm_model is None:
-        print("⚠️ LLM aktif değil veya yüklenmemiş")
         return "MISC", "LLM Aktif Değil"
     
     try:
         print(f"\n{'='*50}")
-        print(f"🧠 LLM analizi başlatılıyor: '{entity_text}'")
-        
-        # Device kontrolü - SADECE CPU KULLAN (kararlılık için)
-        device = "cpu"
-        print(f"🖥️ Kullanılan device: {device}")
+        print(f"🧠 LLM analizi: '{entity_text}'")
         
-        # Modelin device'ını kontrol et
+        # Model CPU'da çalışıyor, emin olalım
         try:
             current_device = next(llm_model.parameters()).device
-            print(f"📌 Model mevcut device: {current_device}")
-            
-            # Eğer model CPU'da değilse CPU'ya taşı
             if str(current_device) != "cpu":
-                print(f"🔄 Model CPU'ya taşınıyor...")
                 llm_model.to("cpu")
-                torch.cuda.empty_cache() if torch.cuda.is_available() else None
-                print(f"✅ Model CPU'ya taşındı")
-        except Exception as e:
-            print(f"⚠️ Device kontrol hatası: {e}")
-            # Hata durumunda modeli CPU'ya taşı
-            try:
-                llm_model.to("cpu")
-            except:
-                pass
-
-        # 1. Etiket Tanımları
+                if torch.cuda.is_available():
+                    torch.cuda.empty_cache()
+        except:
+            pass
+        
+        # Etiket Tanımları
         label_rules = ""
         for k, v in custom_label_definitions.items():
-            label_rules += f"### {k}\n- TANIM: {v['tanim']}\n- ANAHTARLAR: {', '.join(v['anahtar_kelime
+            anahtar_kelimeler = ', '.join(v['anahtar_kelimeler'])
+            label_rules += f"### {k}\n- TANIM: {v['tanim']}\n- ANAHTARLAR: {anahtar_kelimeler}\n\n"
+
+        # Prompt oluştur
+        prompt = f"""Sen yüksek hassasiyetli bir semantik analiz uzmanısın.
+Görevin, '[[{entity_text}]]' varlığını aşağıdaki 4 adımlı Sistematik CoT protokolüne göre sınıflandırmaktır.
+
+ETİKET TANIMLARI:
+{label_rules}
+
+SİSTEMATİK CoT ADIMLARI:
+1. **Sentaktik İnceleme:** Cümle içinde varlığın sağındaki ve solundaki kelimeleri (niteleyicileri) tespit et.
+2. **Bilgi Entegrasyonu:** Wikipedia verisindeki genel tanımı oku.
+3. **Çelişki ve Hiyerarşi Denetimi:** Wikipedia bilgisi ile cümledeki kullanım amacı çelişiyor mu?
+4. **Etiket Eşleşmesi:** Elde edilen nihai kanıtları, 'ETİKET TANIMLARI'ndaki en yakın kategoriyle eşleştir.
+
+REFERANS ANALİZLER (FEW-SHOT):
+Örnek 1 (Tam Uyum):
+VARLIK: 'Inception'
+CÜMLE: "Dün gece Inception filmini tekrar izledim."
+WIKI: "Inception, Christopher Nolan tarafından yönetilen 2010 yapımı bilimkurgu filmidir."
+ANALİZ: 
+- Adım 1: Cümlede 'film' ve 'izlemek' kelimeleri görsel esere işaret ediyor.
+- Adım 2: Wiki verisi varlığın bir film olduğunu doğruluyor.
+- Adım 3: Kaynaklar arasında çelişki yok.
+- Adım 4: MOVIE etiketi uygundur.
+CEVAP: MOVIE
+
+Örnek 2 (Kritik Çelişki):
+VARLIK: 'Gizli Bahçe'
+CÜMLE: "Yazar son romanı 'Gizli Bahçe' ile ödül aldı."
+WIKI: "Gizli Bahçe: 1993 yapımı bir dram filmidir."
+ANALİZ: 
+- Adım 1: Cümlede 'roman' ve 'yazar' kelimeleri varlığı doğrudan kitap olarak niteliyor.
+- Adım 2: Wiki verisi bu ismi bir film (movie) olarak gösteriyor.
+- Adım 3: ÇELİŞKİ TESPİT EDİLDİ. Kaynak hiyerarşisi gereği cümledeki 'roman' ifadesi Wikipedia'dan daha önceliklidir.
+- Adım 4: BOOK etiketi uygundur.
+CEVAP: BOOK
+
+GÜNCEL GÖREV:
+- HEDEF VARLIK: {entity_text}
+- ORİJİNAL CÜMLE: "{full_sentence}"
+- HARİCİ BİLGİ (Wikipedia): "{wiki_context}"
+
+ÇIKTI KURALLARI:
+- Cevabında asla yıldız (*) veya markdown kullanma.
+- Analiz adımlarını yukarıdaki 4 adımlı protokole göre yaz.
+
+ÇIKTI FORMATI:
+Analiz: [4 Adımlı CoT Analizi]
+Cevap: [SADECE_ETIKET_ADI]"""
+
+        messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
+        text = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
+        model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt")
+        
+        # CPU'ya taşı
+        model_inputs = {k: v.to("cpu") for k, v in model_inputs.items()}
+        
+        print(f"🔄 LLM generate başlatılıyor...")
+        
+        with torch.no_grad():
+            generated_ids = llm_model.generate(
+                model_inputs.input_ids,
+                max_new_tokens=450,
+                do_sample=False,
+                temperature=0.1,
+                pad_token_id=tokenizer.eos_token_id
+            )
+        
+        response_ids = [output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)]
+        full_output = tokenizer.batch_decode(response_ids, skip_special_tokens=True)[0].strip()
+        
+        print(f"✅ LLM çıktısı alındı")
+        
+        # Etiket Ayıklama
+        clean_output = full_output.replace("*", "")
+        final_label = "MISC"
+        valid_keys = list(custom_label_definitions.keys())
+        match = re.search(r"Cevap:\s*([A-Z_]+)", clean_output, re.IGNORECASE)
+        
+        if match:
+            extracted = match.group(1).upper().strip()
+            if extracted in valid_keys:
+                final_label = extracted
+                print(f"🏷️ Etiket: {final_label}")
+            else:
+                print(f"⚠️ Geçersiz etiket: {extracted}")
+        else:
+            print(f"⚠️ Etiket bulunamadı, MISC atanıyor")
+            
+        return final_label, clean_output
+        
+    except RuntimeError as e:
+        print(f"❌ RuntimeError: {str(e)}")
+        try:
+            llm_model.to("cpu")
+            if torch.cuda.is_available():
+                torch.cuda.empty_cache()
+        except:
+            pass
+        return "MISC", f"RuntimeError: {str(e)[:100]}"
+        
+    except Exception as e:
+        print(f"❌ LLM hatası: {type(e).__name__} - {str(e)}")
+        print(traceback.format_exc())
+        return "MISC", f"Hata: {str(e)[:100]}"
+
+# --- 4. ANA İŞLEM HATTI ---
+
+def process_ner(text):
+    current_logs = ["🚀 <b>Sistem Başlatıldı:</b> Metin analiz ediliyor..."]
+    final_results = []
+    yield "<br>".join(current_logs), []
+
+    custom_labels = {
+        "MOVIE": {"tanim": "Sinematik eserler (film, dizi).", "anahtar_kelimeler": ["film", "dizi", "sinema", "yönetmen"]},
+        "BOOK": {"tanim": "Yazılı edebi eserler (kitap, roman).", "anahtar_kelimeler": ["kitap", "roman", "yazar", "öykü"]},
+        "SOFTWARE": {"tanim": "Dijital sistemler (yazılım, işletim sistemi).", "anahtar_kelimeler": ["yazılım", "kod", "program", "sistem"]},
+        "AWARD": {"tanim": "Resmi ödüller ve festival ödülleri.", "anahtar_kelimeler": ["ödül", "oscar", "altın aslan", "nobel", "festival"]},
+        "PRODUCT": {"tanim": "Ticari ürünler (marka, model).", "anahtar_kelimeler": ["marka", "model", "telefon", "bilgisayar"]},
+        "NORP": {"tanim": "Etnik ve dini gruplar, milliyetler.", "anahtar_kelimeler": ["türk", "fransız", "alman", "millet"]},
+        "GPE": {"tanim": "Siyasi bölgeler (ülke, şehir).", "anahtar_kelimeler": ["ülke", "şehir", "başkent", "eyalet"]}
+    }
+
+    try:
+        initial_results = ner_pipe(text)
+        current_logs.append(f"✅ NER işlemi tamamlandı: {len(initial_results)} varlık bulundu.")
+        yield "<br>".join(current_logs), []
+    except Exception as e:
+        current_logs.append(f"❌ NER hatası: {str(e)}")
+        yield "<br>".join(current_logs), []
+        return
+
+    for entity in initial_results:
+        word = entity['word'].replace(" ", " ").strip()
+        label = entity['entity_group']
+        
+        if label in ["PER", "ORG", "LOC"]:
+            res = {"Varlık": word, "İlk Etiket": label, "Nihai Etiket": label, "Kaynak": "Model"}
+            current_logs.append(f"✅ <b>{word}</b>: {label} (Doğrudan Tespit)")
+            final_results.append(res)
+            table_display = [[r["Varlık"], r["İlk Etiket"], f"<b>{r['Nihai Etiket']}</b>", r["Kaynak"]] for r in final_results]
+            yield "<br>".join(current_logs), table_display
+            continue
+            
+        elif label == "MISC":
+            current_logs.append(f"🔍 <b>Analiz Başladı:</b> '{word}'")
+            yield "<br>".join(current_logs), [[r["Varlık"], r["İlk Etiket"], r["Nihai Etiket"], r["Kaynak"]] for r in final_results]
+            
+            start_time = time.time()
+            current_logs.append(f"⏱️ <b>Türkçe Wikipedia sorgusu:</b> '{word}'")
+            yield "<br>".join(current_logs), [[r["Varlık"], r["İlk Etiket"], r["Nihai Etiket"], r["Kaynak"]] for r in final_results]
+            
+            wiki_text = None
+            try:
+                wiki_text = get_wiki_summary(word)
+                elapsed = time.time() - start_time
+                
+                if wiki_text:
+                    current_logs.append(f"✅ <b>Wikipedia başarılı</b> ({elapsed:.2f}s)")
+                    wiki_preview = wiki_text[:200] + "..." if len(wiki_text) > 200 else wiki_text
+                    current_logs.append(f"<div style='margin-left:20px; border-left:2px solid #007bff; padding-left:10px; color:#555;'>🌐 <b>Wiki:</b> {wiki_preview}</div>")
+                else:
+                    current_logs.append(f"❌ <b>Wikipedia boş döndü</b> ({elapsed:.2f}s)")
+            except Exception as e:
+                elapsed = time.time() - start_time
+                current_logs.append(f"❌ <b>Wikipedia hatası</b> ({elapsed:.2f}s): {str(e)[:100]}")
+                wiki_text = None
+            
+            yield "<br>".join(current_logs), [[r["Varlık"], r["İlk Etiket"], r["Nihai Etiket"], r["Kaynak"]] for r in final_results]
+            
+            if wiki_text and IS_LLM_ENABLED:
+                try:
+                    current_logs.append(f"🧠 <b>LLM analizi başlatılıyor:</b> '{word}'")
+                    yield "<br>".join(current_logs), [[r["Varlık"], r["İlk Etiket"], r["Nihai Etiket"], r["Kaynak"]] for r in final_results]
+                    
+                    new_label, cot_text = refine_label_with_llm(word, text, wiki_text, custom_labels)
+                    
+                    cot_preview = cot_text[:300] + "..." if len(cot_text) > 300 else cot_text
+                    current_logs.append(f"🧠 <b>CoT Analizi:</b> {cot_preview}")
+                    
+                    res = {"Varlık": word, "İlk Etiket": label, "Nihai Etiket": new_label, "Kaynak": "RAG+LLM"}
+                    current_logs.append(f"🏷️ <b>Nihai Etiket:</b> {new_label}")
+                    
+                except Exception as e:
+                    error_msg = str(e)[:100]
+                    current_logs.append(f"❌ <b>LLM analiz hatası:</b> {error_msg}")
+                    res = {"Varlık": word, "İlk Etiket": label, "Nihai Etiket": "MISC", "Kaynak": f"Hata: {error_msg}"}
+            else:
+                if not wiki_text:
+                    res = {"Varlık": word, "İlk Etiket": label, "Nihai Etiket": "MISC", "Kaynak": "Model"}
+                    current_logs.append(f"⚠️ '{word}' için Wikipedia bilgisi olmadığından MISC olarak etiketlendi.")
+                else:
+                    res = {"Varlık": word, "İlk Etiket": label, "Nihai Etiket": "MISC", "Kaynak": "Model"}
+                    current_logs.append(f"⚠️ LLM aktif değil, '{word}' MISC olarak etiketlendi.")
+            
+            final_results.append(res)
+            table_display = [[r["Varlık"], r["İlk Etiket"], f"<b>{r['Nihai Etiket']}</b>", r["Kaynak"]] for r in final_results]
+            yield "<br>".join(current_logs), table_display
+
+    current_logs.append("✨ <b>Analiz Tamamlandı.</b>")
+    yield "<br>".join(current_logs), [[r["Varlık"], r["İlk Etiket"], f"<b>{r['Nihai Etiket']}</b>", r["Kaynak"]] for r in final_results]
+
+# --- 5. DEBUG FONKSİYONLARI ---
+
+def debug_wikipedia():
+    result = test_wikipedia_connection()
+    return f"<pre style='background:#f4f4f4;padding:10px;border-radius:5px;font-family:monospace;font-size:12px;'>{result}</pre>"
+
+def test_single_term(term):
+    if not term:
+        return "Lütfen bir terim girin."
+    
+    logs = [f"🔍 '{term}' için Türkçe Wikipedia testi"]
+    logs.append("="*50)
+    
+    try:
+        result = get_wiki_summary(term)
+        if result:
+            logs.append(f"✅ SONUÇ: {result}")
+        else:
+            logs.append(f"❌ Sonuç bulunamadı")
+            
+            import wikipedia
+            logs.append(f"\n📊 Detaylı arama:")
+            try:
+                session = requests.Session()
+                session.verify = False
+                session.headers.update({
+                    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (compatible; RAG-NER-System/1.0)'
+                })
+                wikipedia.wikipedia._session = session
+                wikipedia.set_lang("tr")
+                
+                test_terms = improve_search_term(term)
+                for t in test_terms:
+                    try:
+                        search_results = wikipedia.search(t)
+                        if search_results:
+                            logs.append(f"  '{t}' -> {len(search_results)} sonuç: {search_results[:3]}")
+                            try:
+                                summary = wikipedia.summary(search_results[0], sentences=1)
+                                logs.append(f"    Özet: {summary[:100]}...")
+                            except:
+                                pass
+                        else:
+                            logs.append(f"  '{t}' -> sonuç yok")
+                    except Exception as e:
+                        logs.append(f"  '{t}' -> hata: {str(e)[:50]}")
+                    time.sleep(0.2)
+            except Exception as e:
+                logs.append(f"Test hatası: {str(e)}")
+                
+    except Exception as e:
+        logs.append(f"❌ Hata: {str(e)}")
+        logs.append(traceback.format_exc())
+    
+    return "\n".join(logs)
+
+def check_llm_status():
+    global IS_LLM_ENABLED, llm_model
+    
+    logs = ["=== LLM DURUM KONTROLÜ ==="]
+    logs.append(f"LLM Aktif: {IS_LLM_ENABLED}")
+    logs.append(f"Model: {model_id}")
+    
+    if llm_model is not None:
+        try:
+            device = next(llm_model.parameters()).device
+            dtype = next(llm_model.parameters()).dtype
+            logs.append(f"Device: {device}")
+            logs.append(f"Dtype: {dtype}")
+            logs.append(f"CUDA Kullanılabilir: {torch.cuda.is_available()}")
+        except Exception as e:
+            logs.append(f"Device kontrol hatası: {str(e)}")
+    else:
+        logs.append("Model yüklenmemiş!")
+    
+    return "\n".join(logs)
+
+# --- 6. GRADIO ARAYÜZÜ ---
+
+with gr.Blocks(title="RAG-NER Uzman Karar Destek Sistemi") as demo:
+    gr.Markdown("# 🚀 RAG-NER Uzman Karar Destek Sistemi (Türkçe Wikipedia)")
+    
+    with gr.Tab("Metin Analizi"):
+        input_text = gr.Textbox(
+            label="Analiz Edilecek Metin", 
+            placeholder="Analiz etmek istediğiniz metni buraya girin...",
+            lines=3
+        )
+        
+        examples_list = [
+            ["Türk yönetmen Nuri Bilge Ceylan, Venedik Film Festivali'nde Altın Aslan ödülünü kazandığı Kış Uykusu filmiyle uluslararası üne kavuştu."],
+            ["Amerikalı yazar George Orwell'in ünlü kitabı 1984, Apple şirketinin Macintosh tanıtım reklamında ilham kaynağı olarak kullanılmış ve Windows işletim sistemine karşı bir metafor haline gelmişti."],
+            ["Fransız oyuncu Marion Cotillard, Christopher Nolan'ın Inception filmiyle Oscar ödülüne aday gösterilmiş ve daha önce La Vie en Rose performansıyla En İyi Kadın Oyuncu Akademi Ödülü'nü kazanmıştı."]
+        ]
+        
+        gr.Examples(
+            examples=examples_list, 
+            inputs=input_text,
+            label="Hazır Örnek Senaryolar"
+        )
+        
+        with gr.Row():
+            log_output = gr.HTML(label="Sistem Günlüğü")
+            table_output = gr.Dataframe(
+                headers=["Varlık", "İlk Etiket", "Nihai Etiket", "Kaynak"], 
+                datatype="markdown",
+                wrap=True
+            )
+        
+        btn = gr.Button("Analiz Et", variant="primary")
+        btn.click(
+            process_ner, 
+            inputs=input_text, 
+            outputs=[log_output, table_output]
+        )
+    
+    with gr.Tab("Debug"):
+        gr.Markdown("## 🐛 Debug Paneli")
+        
+        gr.Markdown("### 🌐 Türkçe Wikipedia Testi")
+        with gr.Row():
+            debug_btn = gr.Button("Wikipedia Bağlantısını Test Et", variant="secondary")
+            debug_output = gr.HTML(label="Debug Sonuçları")
+        debug_btn.click(debug_wikipedia, outputs=debug_output)
+        
+        gr.Markdown("### 🔍 Tek Terim Testi (Gelişmiş Arama)")
+        with gr.Row():
+            single_term_input = gr.Textbox(
+                label="Test Edilecek Terim",
+                placeholder="Örn: Türk, Venedik Film Festivali, Altın Aslan",
+                scale=3
+            )
+            single_term_btn = gr.Button("Test Et", variant="secondary", scale=1)
+        
+        single_term_output = gr.Textbox(
+            label="Sonuç",
+            lines=15,
+            interactive=False
+        )
+        single_term_btn.click(test_single_term, inputs=single_term_input, outputs=single_term_output)
+        
+        gr.Markdown("### 🧠 LLM Durum Kontrolü")
+        with gr.Row():
+            llm_status_btn = gr.Button("LLM Durumunu Kontrol Et", variant="secondary")
+            llm_status_output = gr.Textbox(
+                label="LLM Durumu",
+                lines=8,
+                interactive=False
+            )
+        llm_status_btn.click(check_llm_status, outputs=llm_status_output)
+
+# --- 7. BAŞLATMA ---
+
+if __name__ == "__main__":
+    print("\n" + "="*50)
+    print("🚀 SİSTEM BAŞLATILIYOR...")
+    print("="*50)
+    
+    print("\n📡 Türkçe Wikipedia bağlantısı test ediliyor...")
+    test_result = test_wikipedia_connection()
+    print(test_result)
+    
+    print("\n🧠 LLM durumu kontrol ediliyor...")
+    print(check_llm_status())
+    
+    print("\n" + "="*50)
+    print("✅ Sistem hazır, Gradio başlatılıyor...")
+    print("="*50 + "\n")
+    
+    demo.launch(
+        auth=("admin", "1113"),
+        auth_message="Lütfen uzman paneline erişmek için giriş yapın.",
+        debug=True,
+        share=True
+    )