Yapay Zeka ile Python Flask Kullanarak Kişisel Asistan Uygulaması Geliştirme
**
Hayatımızı kolaylaştıran teknolojilerden biri de şüphesiz kişisel asistan uygulamalarıdır. Akıllı telefonlarımızda, bilgisayarlarımızda ve hatta evlerimizde bu uygulamalara sıkça rastlıyoruz. Peki, bu tür uygulamaları nasıl geliştirebiliriz? Eğer teknolojiye ilgisi olan bir kişiyseniz, bunu başarmak oldukça heyecan verici bir proje olabilir. Bu yazımızda, Python’un güçlü Flask framework’ü ile yapay zeka tabanlı bir kişisel asistan uygulaması geliştirmeyi adım adım ele alacağız.
Flask, Python ile geliştirilmiş, hafif ve esnek bir web framework’üdür. Kişisel asistan uygulamaları, genellikle web tabanlı arayüzler veya chatbotlar üzerinden çalışır, bu yüzden Flask gibi bir framework mükemmel bir tercih olacaktır. İlk olarak Flask’ı kurarak başlıyoruz.
```bash
pip install Flask
```
Yukarıdaki komut ile Flask’ı kolayca kurabilirsiniz. Eğer bir sanal ortam (virtual environment) kullanıyorsanız, onu aktif ettiğinizden emin olun.
Kişisel asistan uygulamanızın temel gücü yapay zeka modelinden gelir. Flask ile basit bir API sunuyoruz, ancak yapay zeka entegrasyonunu gerçekleştirebilmek için farklı yapay zeka modellerini kullanacağız. Örneğin, doğal dil işleme (NLP) modelini kullanarak kullanıcıdan gelen komutları anlayabiliriz.
Google’ın doğal dil işleme kütüphanesi olan `transformers`'ı kullanarak, asistanımıza daha akıllıca cevaplar verebilmesini sağlayabiliriz. Aşağıdaki komut ile bu kütüphaneyi kurabilirsiniz:
```bash
pip install transformers
```
Şimdi, Flask uygulamamıza bir yol ekleyelim ve kullanıcıdan gelen metni yapay zeka modelimize gönderelim.
```python
from flask import Flask, request, jsonify
from transformers import pipeline
app = Flask(__name__)
nlp = pipeline("text-generation", model="gpt2")
@app.route('/assistant', methods=['POST'])
def assistant():
user_input = request.json.get('query')
if not user_input:
return jsonify({"error": "No input provided!"}), 400
response = nlp(user_input, max_length=50)
return jsonify({"response": response[0]['generated_text']})
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
```
Yukarıdaki kodda, kullanıcıdan gelen bir komut (query) alıyoruz ve bu komutu GPT-2 modeline gönderiyoruz. Model, verilen metne yanıt olarak yeni bir metin oluşturuyor. Flask üzerinden JSON formatında yanıt alıyoruz ve kullanıcıya gösteriyoruz.
Kişisel asistanımız, kullanıcının taleplerine göre çeşitli görevleri yerine getirebilir. Bu özelliklerden bazıları şunlar olabilir:
- Hava durumu sorgulama: Kullanıcının bulunduğu yere göre hava durumu bilgisi getirme.
- Randevu yönetimi: Kullanıcıya hatırlatıcılar oluşturma ve bunları listeleme.
- E-posta yönetimi: E-posta gönderme ve gelen kutusunu kontrol etme.
Bu özellikler için farklı API’ler veya kendi yapay zeka modellerimizi kullanabiliriz. Örneğin, hava durumu verisi almak için şu API’yi kullanabiliriz:
```bash
pip install requests
```
Ve ardından Flask’ımıza bu API çağrısını ekleyebiliriz:
```python
import requests
@app.route('/weather', methods=['GET'])
def weather():
city = request.args.get('city', 'Istanbul')
api_key = "your_api_key_here"
url = f"http://api.openweathermap.org/data/2.5/weather?q={city}&appid={api_key}"
response = requests.get(url).json()
weather_info = {
"temperature": response["main"]["temp"],
"description": response["weather"][0]["description"]
}
return jsonify(weather_info)
```
Bu kod parçası, OpenWeatherMap API’sinden hava durumu verilerini alır ve kullanıcının istediği şehre göre döndürür.
Uygulamayı çalıştırmak için şu komutu kullanabilirsiniz:
```bash
python app.py
```
Flask, uygulamayı `localhost:5000` adresinde başlatacaktır. Şimdi, Postman veya benzeri bir araç kullanarak `/assistant` ve `/weather` gibi endpoint’lere POST ve GET istekleri göndererek uygulamanızı test edebilirsiniz.
Artık Flask kullanarak bir yapay zeka tabanlı kişisel asistan uygulamanız var! Bu uygulama, çeşitli yapay zeka modelleri ve API’ler ile zenginleştirilebilir. Tabii ki, bu projeyi daha da ileriye götürmek için kullanıcı arayüzü ekleyebilir ve asistanınızı sesli komutlarla çalışacak şekilde geliştirebilirsiniz.
Unutmayın, kişisel asistan uygulamaları, sadece kullanıcılara kolaylık sağlamakla kalmaz, aynı zamanda teknoloji dünyasında çok büyük bir ilgi görür. Flask ve yapay zeka ile başlamak, bu heyecan verici dünyaya adım atmanın mükemmel bir yolu!
Yazar Hakkında
BFS
İlgili Yazılar
Benzer konularda diğer yazılarımız
BFS
NetBeans Debugging Başlatılmıyor – Çözüm Adımları ile Sorunu Gidermek
11.07.2025Her programcı, özellikle de yeni başlayanlar, zaman zaman NetBeans gibi popüler bir IDE kullanırken sorunlarla karşılaşabilirler. Bu sorunlar arasında en sinir bozucusu, şüphesiz "Debugging Başlatılmıyor" hatasıdır. Ancak merak etmeyin, bu hata tek bir...
BFS
Modern Yazılım Geliştirme Süreçlerinde Yapay Zeka ve Otomasyonun Rolü: 2025’te Yeni Başlangıçlar
11.07.2025Yazılım geliştirme dünyası hızla evriliyor. 2025 yılına adım attığımızda, bu süreçte yapay zeka ve otomasyonun rolü hiç olmadığı kadar önemli hale geldi. Geçmişte yazılım geliştirme yalnızca kod yazmak ve sistemleri test etmekle sınırlıydı. Ancak bugünün...
BFS
Yapay Zeka ile SEO Stratejilerinizi Nasıl Güçlendirebilirsiniz? 2025 Yılında Başarılı Olacak Teknikler
11.07.2025Dijital pazarlamanın ve SEO'nun dünyası hızla değişiyor. Bir zamanlar sadece anahtar kelimeler ve backlink'ler üzerine kurulu olan SEO stratejileri, şimdi çok daha karmaşık ve yenilikçi bir yapıya bürünüyor. Bu dönüşümün başrol oyuncusu ise Yapay Zeka...