ChatGPT Entegrasyonu: OpenAI API ile Özel Chatbot Geliştirme

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="sk-...")

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4-turbo-preview",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "Sen yardımsever bir asistansın."},
        {"role": "user", "content": "Türkiye'nin başkenti neresi?"}
    ],
    max_tokens=150,
    temperature=0.7
)

print(response.choices[0].message.content)
# Output: "Türkiye'nin başkenti Ankara'dır."

print(f"Token kullanımı: {response.usage.total_tokens}")
# Output: Token kullanımı: 45

import OpenAI from 'openai';

const openai = new OpenAI({
  apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY,
});

async function chat(userMessage: string) {
  const completion = await openai.chat.completions.create({
    model: "gpt-4-turbo-preview",
    messages: [
      { role: "system", content: "Sen e-ticaret asistanısın." },
      { role: "user", content: userMessage }
    ],
    max_tokens: 200,
    temperature: 0.8
  });

  return completion.choices[0].message.content;
}

// Kullanım
const answer = await chat("En popüler ürünleriniz neler?");
console.log(answer);

import openai
import json

# 1. Fonksiyon tanımla (ürün arama)
def search_products(query: str, category: str = None):
    # Gerçekte database sorgusu yapılır
    return [
        {"id": 1, "name": "iPhone 15 Pro", "price": 45000},
        {"id": 2, "name": "Samsung Galaxy S24", "price": 38000}
    ]

# 2. GPT'ye fonksiyon bildir
functions = [
    {
        "name": "search_products",
        "description": "Ürün kataloğunda arama yapar",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "query": {
                    "type": "string",
                    "description": "Arama terimi (örn: 'iphone')"
                },
                "category": {
                    "type": "string",
                    "enum": ["elektronik", "giyim", "ev"],
                    "description": "Ürün kategorisi (opsiyonel)"
                }
            },
            "required": ["query"]
        }
    }
]

# 3. Kullanıcı sorusu
user_message = "45 bin TL altında telefon önerir misin?"

response = openai.chat.completions.create(
    model="gpt-4-turbo-preview",
    messages=[{"role": "user", "content": user_message}],
    functions=functions,
    function_call="auto"
)

# 4. GPT fonksiyon çağrısı yaptı mı kontrol et
message = response.choices[0].message
if message.function_call:
    function_name = message.function_call.name
    arguments = json.loads(message.function_call.arguments)

    # 5. Fonksiyonu çalıştır
    if function_name == "search_products":
        products = search_products(**arguments)

        # 6. Sonucu GPT'ye gönder
        second_response = openai.chat.completions.create(
            model="gpt-4-turbo-preview",
            messages=[
                {"role": "user", "content": user_message},
                message,
                {
                    "role": "function",
                    "name": function_name,
                    "content": json.dumps(products)
                }
            ]
        )

        print(second_response.choices[0].message.content)
        # Output: "45 bin TL altında şu telefonları önerebilirim: ..."

# Python Streaming Örneği
from openai import OpenAI

client = OpenAI()

stream = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4-turbo-preview",
    messages=[{"role": "user", "content": "Python ile web scraping nasıl yapılır?"}],
    stream=True  # ← Streaming aktif
)

for chunk in stream:
    if chunk.choices[0].delta.content is not None:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="")

# Output (real-time): Python ile web scraping... BeautifulSoup... requests...

// app/api/chat/route.ts (Next.js 14 App Router)
import OpenAI from 'openai';
import { OpenAIStream, StreamingTextResponse } from 'ai';

const openai = new OpenAI({ apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY });

export async function POST(req: Request) {
  const { messages } = await req.json();

  const response = await openai.chat.completions.create({
    model: 'gpt-4-turbo-preview',
    stream: true,
    messages,
  });

  // Stream'i browser'a gönder
  const stream = OpenAIStream(response);
  return new StreamingTextResponse(stream);
}

// Frontend kullanımı (React)
import { useChat } from 'ai/react';

function ChatComponent() {
  const { messages, input, handleInputChange, handleSubmit } = useChat();

  return (
    <div>
      {messages.map(m => (
        <div key={m.id}>
          <strong>{m.role}:</strong> {m.content}
        </div>
      ))}
      <form onSubmit={handleSubmit}>
        <input value={input} onChange={handleInputChange} />
        <button type="submit">Send</button>
      </form>
    </div>
  );
}