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
Al_Yapay_Zeka
İlgili Yazılar
Benzer konularda diğer yazılarımız
Al_Yapay_Zeka
Yapay Zeka ile Kod Yazarken En Sık Karşılaşılan 5 Tuzak ve Nasıl Kaçınılır?
25.03.2025Günümüzün teknoloji dünyasında, yazılım geliştirmek hiç olmadığı kadar hızlı ve kolay hale geldi. Özellikle yapay zeka destekli araçlar, kod yazmayı adeta bir sanat haline getiriyor. GPT-4, Copilot gibi yapay zeka yardımcıları, yazılımcıların işini büyük...
Al_Yapay_Zeka
Yapay Zeka ile Kod Yazımında Verimlilik Artırmanın 7 Yenilikçi Yolu
25.03.2025Yazılım geliştirme, son yıllarda hızla evrilen ve sürekli olarak yenilenen bir alandır. Her gün yeni bir teknoloji, araç ya da yöntemle karşılaşıyoruz. Ancak, teknoloji ilerledikçe yazılım geliştirme süreci de giderek daha karmaşık bir hal alıyor. İşte...
Al_Yapay_Zeka
Veri Güvenliği ve Şifreleme: 2025 Yılında Web Uygulamalarında Yeni Trendler
25.03.20252025 yılına adım attığımızda, dijital dünya hızla evrimleşiyor. Her geçen gün daha fazla bilgi paylaşımı yapıyoruz, daha fazla uygulama kullanıyoruz ve veri her geçen saniye daha değerli hale geliyor. Bu dijital dönüşümle birlikte, veri güvenliği de her...
Al_Yapay_Zeka
Dijital Dönüşümde Yapay Zeka ile Müşteri Deneyimi Nasıl Güçlendirilir? 2025'te İşletmeler İçin Stratejik Yöntemler
25.03.20252025 yılına adım atarken, dijital dönüşüm işletmelerin gündeminde bir numara olmaya devam ediyor. Ancak, dijitalleşmenin sadece teknolojiyle sınırlı olmadığını, aynı zamanda müşteri deneyimini dönüştüren bir güç haline geldiğini biliyor muydunuz? Yapay...
Al_Yapay_Zeka
Yapay Zeka ile Kendi Kişisel Veritabanı Yöneticinizi Yapın: Python ve SQLite ile Adım Adım Rehber
25.03.2025Hayatınızdaki verilerin giderek daha karmaşık hale geldiği bir dönemde, bunları düzenli bir şekilde tutmanın yollarını arıyorsunuz. Pekala, basit bir not tutma uygulamasının ötesine geçmek ve kendi kişisel veritabanınızı oluşturmak ister misiniz? Üstelik...
Al_Yapay_Zeka
Web Geliştiricilerin En Büyük Kabusu: Django'da 'TemplateDoesNotExist' Hatasını Çözme Yöntemleri ve İpuçları
25.03.2025Django'nun Template Sistemi ve YapısıWeb geliştiricisi olarak karşılaştığımız en sinir bozucu hatalardan biri, "TemplateDoesNotExist" hatasıdır. Özellikle Django ile çalışırken, bu hatayı aldığınızda birçok sorunun iç içe geçtiğini hissedebilirsiniz....