import gradio as gr
from transformers import pipeline

# Modeli doğrudan transformers üzerinden yükle
clf = pipeline("text-classification", model="cagrigungor/turkishtoxic-classifier")

def respond(message, history: list[dict[str, str]], system_message):
    result = clf(message)
    label = result[0]["label"]
    score = round(result[0]["score"], 3)

    if label == "toxic":
        answer = f"⚠️ **Toksik içerik tespit edildi!**\n\nSkor: {score}"
    else:
        answer = f"✅ **Temiz içerik (notoxic)**\n\nSkor: {score}"

    yield answer


chatbot = gr.ChatInterface(
    respond,
    type="messages",
    additional_inputs=[
        gr.Textbox(
            value="Türkçe metinlerde küfür, hakaret ve saldırgan dil tespiti yapar.",
            label="Sistem Mesajı",
        ),
    ],
    title="🇹🇷 Türkçe Toksisite Chatbot",
    description="Bu chatbot, yazdığınız Türkçe metnin toksik (küfür/hakaret) içerip içermediğini tahmin eder.\n\nModel: **cagrigungor/turkishtoxic-classifier**",
    examples=[
        ["Bugün hava çok güzel."],
        ["Sen tam bir salaksın!"],
        ["Bu fikir hiç de kötü değil."],
    ],
)

with gr.Blocks() as demo:
    chatbot.render()

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