import os
from dotenv import load_dotenv
import google.generativeai as genai
import gradio as gr

load_dotenv()
genai.configure(api_key=os.getenv('GEMINI_API_KEY'))

MODEL_CONFIG = {
    'temperature': 0.7,
    'top_p': 0.95,
    'top_k': 40,
    'max_output_tokens': 2048,
}

SYSTEM_PROMPT = """Sen bir öğrenme yol haritası danışmanısın. Kullanıcıların herhangi bir konuda (teknik veya teknik olmayan) adım adım öğrenme planları oluşturmasına yardım ediyorsun.

Her roadmap için şunları sun:
1. Genel Bakış: Konu neden önemli
2. Ön Koşullar: Ne bilmesi gerekiyor
3. Öğrenme Yolu: Fazlar halinde (her faz için süre, konular, kaynaklar, projeler)
4. Kilometre Taşları: İlerleme ölçüm noktaları
5. İpuçları: Dikkat edilmesi gerekenler

Destekleyici, gerçekçi, Türkçe/İngilizce kaynaklar öner. Gerekirse detay sor."""

model = genai.GenerativeModel(
    model_name='gemini-2.0-flash',
    generation_config=MODEL_CONFIG,
    system_instruction=SYSTEM_PROMPT
)


def chat_function(message, history):
    if not message or message.strip() == "":
        return "Lütfen bir mesaj yazın."
    
    chat_history = []
    for human, assistant in history:
        if human and assistant:
            chat_history.append({"role": "user", "parts": [human]})
            chat_history.append({"role": "model", "parts": [assistant]})
    
    chat = model.start_chat(history=chat_history)
    response = chat.send_message(message.strip())
    return response.text


demo = gr.ChatInterface(
    fn=chat_function,
    title="Roadmap AI",
    description="Herhangi bir konuda öğrenme yol haritası oluşturun",
    examples=[
        "Python öğrenmek istiyorum",
        "Machine learning için roadmap",
        "Fitness ve sağlıklı yaşam planı",
        "İngilizce nasıl geliştiririm?"
    ],
    theme="soft"
)


if __name__ == "__main__":
    demo.launch(share=True)