Spaces:
Running
Running
File size: 15,435 Bytes
d0f3505 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 |
"""
AI destekli dinamik prompt oluşturucu.
Bu modül, kullanıcı girdisine göre tamamen dinamik promptlar oluşturur.
"""
import os
from typing import Dict, Any, Tuple, List, Optional
import openai
from google import generativeai as genai
import requests
from dotenv import load_dotenv
# .env dosyasını yükle (varsa)
load_dotenv()
class AIPromptGenerator:
"""
AI destekli dinamik prompt oluşturucu sınıfı.
Bu sınıf, kullanıcı girdisine göre yapay zeka kullanarak dinamik promptlar oluşturur.
"""
def __init__(self):
"""
AI prompt oluşturucuyu başlat.
"""
self.openai_api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY", "")
self.gemini_api_key = os.getenv("GEMINI_API_KEY", "")
self.openrouter_api_key = os.getenv("OPENROUTER_API_KEY", "")
# API anahtarlarını ayarla (varsa)
if self.openai_api_key:
openai.api_key = self.openai_api_key
if self.gemini_api_key:
genai.configure(api_key=self.gemini_api_key)
def set_api_key(self, provider: str, api_key: str) -> None:
"""
Belirli bir sağlayıcı için API anahtarını ayarlar.
Args:
provider (str): API sağlayıcısı ('openai', 'gemini', 'openrouter')
api_key (str): API anahtarı
"""
if provider == "openai":
self.openai_api_key = api_key
openai.api_key = api_key
elif provider == "gemini":
self.gemini_api_key = api_key
genai.configure(api_key=api_key)
elif provider == "openrouter":
self.openrouter_api_key = api_key
def generate_with_openai(self, user_input: str, model: str = "gpt-3.5-turbo") -> Dict[str, Any]:
"""
OpenAI API kullanarak dinamik prompt oluşturur.
Args:
user_input (str): Kullanıcı girdisi
model (str): Kullanılacak model
Returns:
Dict[str, Any]: Oluşturulan prompt ve ilgili bilgiler
"""
if not self.openai_api_key:
return {"success": False, "error": "OpenAI API anahtarı ayarlanmamış.", "prompt": ""}
try:
system_message = """
Sen uzman bir prompt mühendisisin. Görevin, kullanıcının isteklerini son derece detaylı, spesifik ve kapsamlı bir prompta dönüştürmektir.
Kullanıcı sana ne yapmak istediğini anlatacak (örneğin bir web sitesi, mobil uygulama, oyun, veri analizi, görsel üretimi, video üretimi vb.).
Sen de bunu yapay zeka modellerine verilebilecek detaylı bir prompta dönüştüreceksin.
Oluşturduğun prompt şunları içermeli:
1. Projenin/görevin çok net ve spesifik bir tanımı
2. Teknik gereksinimler ve kısıtlamalar (programlama dilleri, framework'ler, API'ler, vb.)
3. Kullanıcı deneyimi ve arayüz gereksinimleri
4. Özel özellikler ve işlevsellikler (domain'e özgü detaylarla)
5. Adım adım uygulama talimatları
6. Beklenen çıktının detaylı açıklaması
7. Kalite kriterleri ve test gereksinimleri
8. Referans olabilecek örnekler veya kaynaklar
Önemli kurallar:
- Asla genel şablonlar kullanma, her prompt tamamen kullanıcının spesifik isteğine göre özelleştirilmiş olmalı
- Kullanıcının belirttiği alana özgü teknik detaylar ve terminoloji kullan
- Prompt içeriğini zenginleştirmek için kendi teknik bilgini kullan
- Örneğin, hava durumu uygulaması için OpenWeatherMap API, geolocation, hava tahmin algoritmaları, sıcaklık/nem/basınç göstergeleri gibi spesifik detaylar ekle
- E-ticaret için ödeme işleme API'leri, sepet yönetimi, ürün filtreleme, kullanıcı yorumları gibi spesifik özellikler belirt
- Veri analizi için veri temizleme teknikleri, istatistiksel modeller, görselleştirme kütüphaneleri gibi spesifik araçlar öner
Promptu yapılandırırken bölümlere ayır, başlıklar kullan ve numaralandırılmış listeler oluştur.
"""
response = openai.chat.completions.create(
model=model,
messages=[
{"role": "system", "content": system_message},
{"role": "user", "content": f"Şu konuda çok detaylı ve spesifik bir prompt oluştur: {user_input}"}
],
temperature=0.7,
max_tokens=3000
)
return {
"success": True,
"prompt": response.choices[0].message.content,
"model": model
}
except Exception as e:
return {"success": False, "error": str(e), "prompt": ""}
def generate_with_gemini(self, user_input: str, model: str = "gemini-1.5-pro") -> Dict[str, Any]:
"""
Google Gemini API kullanarak dinamik prompt oluşturur.
Args:
user_input (str): Kullanıcı girdisi
model (str): Kullanılacak model
Returns:
Dict[str, Any]: Oluşturulan prompt ve ilgili bilgiler
"""
if not self.gemini_api_key:
return {"success": False, "error": "Gemini API anahtarı ayarlanmamış.", "prompt": ""}
try:
system_prompt = """
Sen uzman bir prompt mühendisisin. Görevin, kullanıcının isteklerini son derece detaylı, spesifik ve kapsamlı bir prompta dönüştürmektir.
Kullanıcı sana ne yapmak istediğini anlatacak (örneğin bir web sitesi, mobil uygulama, oyun, veri analizi, görsel üretimi, video üretimi vb.).
Sen de bunu yapay zeka modellerine verilebilecek detaylı bir prompta dönüştüreceksin.
Oluşturduğun prompt şunları içermeli:
1. Projenin/görevin çok net ve spesifik bir tanımı
2. Teknik gereksinimler ve kısıtlamalar (programlama dilleri, framework'ler, API'ler, vb.)
3. Kullanıcı deneyimi ve arayüz gereksinimleri
4. Özel özellikler ve işlevsellikler (domain'e özgü detaylarla)
5. Adım adım uygulama talimatları
6. Beklenen çıktının detaylı açıklaması
7. Kalite kriterleri ve test gereksinimleri
8. Referans olabilecek örnekler veya kaynaklar
Önemli kurallar:
- Asla genel şablonlar kullanma, her prompt tamamen kullanıcının spesifik isteğine göre özelleştirilmiş olmalı
- Kullanıcının belirttiği alana özgü teknik detaylar ve terminoloji kullan
- Prompt içeriğini zenginleştirmek için kendi teknik bilgini kullan
- Örneğin, hava durumu uygulaması için OpenWeatherMap API, geolocation, hava tahmin algoritmaları, sıcaklık/nem/basınç göstergeleri gibi spesifik detaylar ekle
- E-ticaret için ödeme işleme API'leri, sepet yönetimi, ürün filtreleme, kullanıcı yorumları gibi spesifik özellikler belirt
- Veri analizi için veri temizleme teknikleri, istatistiksel modeller, görselleştirme kütüphaneleri gibi spesifik araçlar öner
Promptu yapılandırırken bölümlere ayır, başlıklar kullan ve numaralandırılmış listeler oluştur.
"""
model_obj = genai.GenerativeModel(model)
response = model_obj.generate_content([
system_prompt,
f"Şu konuda çok detaylı ve spesifik bir prompt oluştur: {user_input}"
],
generation_config=genai.types.GenerationConfig(
temperature=0.7,
max_output_tokens=3000
))
return {
"success": True,
"prompt": response.text,
"model": model
}
except Exception as e:
return {"success": False, "error": str(e), "prompt": ""}
def generate_with_openrouter(self, user_input: str, model: str = "openai/gpt-4-turbo") -> Dict[str, Any]:
"""
OpenRouter API kullanarak dinamik prompt oluşturur.
Args:
user_input (str): Kullanıcı girdisi
model (str): Kullanılacak model
Returns:
Dict[str, Any]: Oluşturulan prompt ve ilgili bilgiler
"""
if not self.openrouter_api_key:
return {"success": False, "error": "OpenRouter API anahtarı ayarlanmamış.", "prompt": ""}
try:
system_message = """
Sen uzman bir prompt mühendisisin. Görevin, kullanıcının isteklerini son derece detaylı, spesifik ve kapsamlı bir prompta dönüştürmektir.
Kullanıcı sana ne yapmak istediğini anlatacak (örneğin bir web sitesi, mobil uygulama, oyun, veri analizi, görsel üretimi, video üretimi vb.).
Sen de bunu yapay zeka modellerine verilebilecek detaylı bir prompta dönüştüreceksin.
Oluşturduğun prompt şunları içermeli:
1. Projenin/görevin çok net ve spesifik bir tanımı
2. Teknik gereksinimler ve kısıtlamalar (programlama dilleri, framework'ler, API'ler, vb.)
3. Kullanıcı deneyimi ve arayüz gereksinimleri
4. Özel özellikler ve işlevsellikler (domain'e özgü detaylarla)
5. Adım adım uygulama talimatları
6. Beklenen çıktının detaylı açıklaması
7. Kalite kriterleri ve test gereksinimleri
8. Referans olabilecek örnekler veya kaynaklar
Önemli kurallar:
- Asla genel şablonlar kullanma, her prompt tamamen kullanıcının spesifik isteğine göre özelleştirilmiş olmalı
- Kullanıcının belirttiği alana özgü teknik detaylar ve terminoloji kullan
- Prompt içeriğini zenginleştirmek için kendi teknik bilgini kullan
- Örneğin, hava durumu uygulaması için OpenWeatherMap API, geolocation, hava tahmin algoritmaları, sıcaklık/nem/basınç göstergeleri gibi spesifik detaylar ekle
- E-ticaret için ödeme işleme API'leri, sepet yönetimi, ürün filtreleme, kullanıcı yorumları gibi spesifik özellikler belirt
- Veri analizi için veri temizleme teknikleri, istatistiksel modeller, görselleştirme kütüphaneleri gibi spesifik araçlar öner
Promptu yapılandırırken bölümlere ayır, başlıklar kullan ve numaralandırılmış listeler oluştur.
"""
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": f"Bearer {self.openrouter_api_key}"
}
data = {
"model": model,
"messages": [
{"role": "system", "content": system_message},
{"role": "user", "content": f"Şu konuda çok detaylı ve spesifik bir prompt oluştur: {user_input}"}
],
"temperature": 0.7,
"max_tokens": 3000
}
response = requests.post(
"https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions",
headers=headers,
json=data
)
if response.status_code == 200:
response_data = response.json()
return {
"success": True,
"prompt": response_data["choices"][0]["message"]["content"],
"model": model
}
else:
return {
"success": False,
"error": f"HTTP {response.status_code}: {response.text}",
"prompt": ""
}
except Exception as e:
return {"success": False, "error": str(e), "prompt": ""}
def generate_prompt(self, user_input: str, provider: str, model: Optional[str] = None) -> Dict[str, Any]:
"""
Belirli bir sağlayıcı ve model kullanarak dinamik prompt oluşturur.
Args:
user_input (str): Kullanıcı girdisi
provider (str): API sağlayıcısı ('openai', 'gemini', 'openrouter')
model (str, optional): Kullanılacak model
Returns:
Dict[str, Any]: Oluşturulan prompt ve ilgili bilgiler
"""
if provider == "openai":
if model is None:
model = "gpt-4o" if self.openai_api_key else "gpt-3.5-turbo"
return self.generate_with_openai(user_input, model)
elif provider == "gemini":
if model is None:
model = "gemini-1.5-pro"
return self.generate_with_gemini(user_input, model)
elif provider == "openrouter":
if model is None:
model = "anthropic/claude-3-opus" if self.openrouter_api_key else "openai/gpt-4-turbo"
return self.generate_with_openrouter(user_input, model)
else:
return {"success": False, "error": "Geçersiz sağlayıcı. Lütfen 'openai', 'gemini' veya 'openrouter' seçin.", "prompt": ""}
# Test fonksiyonu
def test_ai_prompt_generator():
"""
AI prompt oluşturucuyu test eder.
"""
generator = AIPromptGenerator()
# Test girdileri
test_inputs = [
"Bir hava durumu uygulaması yapmak istiyorum",
"Bir e-ticaret web sitesi geliştirmek istiyorum",
"Veri analizi için bir dashboard oluşturmak istiyorum"
]
# OpenAI API anahtarı varsa test et
if generator.openai_api_key:
print("OpenAI ile test:")
for input_text in test_inputs:
print(f"\nTest girdisi: {input_text}")
result = generator.generate_prompt(input_text, "openai", "gpt-4o")
if result["success"]:
print(f"Oluşturulan prompt (ilk 300 karakter):\n{result['prompt'][:300]}...")
else:
print(f"Hata: {result['error']}")
# Gemini API anahtarı varsa test et
if generator.gemini_api_key:
print("\nGemini ile test:")
for input_text in test_inputs:
print(f"\nTest girdisi: {input_text}")
result = generator.generate_prompt(input_text, "gemini")
if result["success"]:
print(f"Oluşturulan prompt (ilk 300 karakter):\n{result['prompt'][:300]}...")
else:
print(f"Hata: {result['error']}")
# OpenRouter API anahtarı varsa test et
if generator.openrouter_api_key:
print("\nOpenRouter ile test:")
for input_text in test_inputs:
print(f"\nTest girdisi: {input_text}")
result = generator.generate_prompt(input_text, "openrouter")
if result["success"]:
print(f"Oluşturulan prompt (ilk 300 karakter):\n{result['prompt'][:300]}...")
else:
print(f"Hata: {result['error']}")
if __name__ == "__main__":
test_ai_prompt_generator()
|