SmartChunkLLM

Türkçe hukuki belgeler için gelişmiş semantik metin parçalama ve analiz sistemi.

🚀 Kurulum

Gereksinimler

• Python 3.8+
• pip veya conda

Temel Kurulum

# Projeyi klonlayın
git clone <repository-url>
cd smartchunkllm

# Sanal ortam oluşturun (önerilen)
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Linux/Mac
# veya
venv\Scripts\activate     # Windows

# Bağımlılıkları yükleyin
pip install -r requirements.txt

# Paketi geliştirme modunda yükleyin
pip install -e .

İsteğe Bağlı Bağımlılıklar

# OCR desteği için
pip install "smartchunkllm[ocr]"

# Web arayüzü için
pip install "smartchunkllm[web]"

# Türkçe NLP desteği için
pip install "smartchunkllm[turkish]"

# Tüm özellikler için
pip install "smartchunkllm[all]"

📖 Kullanım

Komut Satırı Arayüzü (CLI)

PDF Belgelerini İşleme

# Temel PDF işleme
smartchunk process document.pdf

# OCR ile taranmış PDF işleme
smartchunk process document.pdf --ocr

# Düzen algılama ile
smartchunk process document.pdf --layout-detection

# Çıktıyı JSON formatında kaydetme
smartchunk process document.pdf --output results.json --format json

# Özel parça boyutu ile
smartchunk process document.pdf --chunk-size 1000 --overlap 200

Ham Metin İşleme

# Metin dosyasını parçalama
smartchunk chunk-text input.txt --output chunks.json

# Farklı strateji ile
smartchunk chunk-text input.txt --strategy semantic --quality high

Sistem Bilgileri

# Sistem durumunu kontrol etme
smartchunk info

# Kullanım örneklerini görme
smartchunk examples

Python API

Temel Kullanım

from smartchunkllm import SmartChunkLLM, ChunkingStrategy, QualityLevel

# SmartChunkLLM örneği oluşturma
chunker = SmartChunkLLM(
    strategy=ChunkingStrategy.SEMANTIC,
    quality_level=QualityLevel.HIGH,
    chunk_size=800,
    overlap=150
)

# PDF belgesi işleme
result = chunker.process_pdf("document.pdf")

# Sonuçları görüntüleme
for chunk in result.chunks:
    print(f"Chunk {chunk.id}: {chunk.text[:100]}...")
    print(f"Kalite Skoru: {chunk.quality_score}")
    print(f"Güven Düzeyi: {chunk.confidence}")
    print("---")

Gelişmiş Kullanım

from smartchunkllm import (
    SmartChunkLLM, 
    LLMProvider, 
    EmbeddingModel,
    ClusteringAlgorithm
)

# Gelişmiş yapılandırma
chunker = SmartChunkLLM(
    strategy=ChunkingStrategy.HYBRID,
    quality_level=QualityLevel.PREMIUM,
    llm_provider=LLMProvider.OPENAI,
    embedding_model=EmbeddingModel.OPENAI_ADA_002,
    clustering_algorithm=ClusteringAlgorithm.HIERARCHICAL,
    enable_ocr=True,
    enable_layout_detection=True,
    language="tr"
)

# Metin işleme
text = "Uzun hukuki metin..."
result = chunker.process_text(text)

# Kalite metrikleri
print(f"Ortalama Kalite: {result.metrics.average_quality}")
print(f"İşlem Süresi: {result.metrics.processing_time}s")
print(f"Bellek Kullanımı: {result.metrics.memory_usage}MB")

Hukuki Belge Analizi

from smartchunkllm.legal import LegalAnalyzer

# Hukuki analiz
analyzer = LegalAnalyzer()
analysis = analyzer.analyze_document("contract.pdf")

# Sonuçları görüntüleme
print(f"Belge Türü: {analysis.document_type}")
print(f"Tespit Edilen Maddeler: {len(analysis.articles)}")
print(f"Anahtar Terimler: {analysis.key_terms}")

Yapılandırma

Ortam Değişkenleri

# API anahtarları
export OPENAI_API_KEY="your-openai-key"
export ANTHROPIC_API_KEY="your-anthropic-key"
export COHERE_API_KEY="your-cohere-key"

# Ollama yapılandırması
export OLLAMA_HOST="http://localhost:11434"

# Loglama seviyesi
export SMARTCHUNK_LOG_LEVEL="INFO"

# Bellek limiti (MB)
export SMARTCHUNK_MEMORY_LIMIT="2048"

Yapılandırma Dosyası

# config.yaml
chunking:
  strategy: "semantic"
  chunk_size: 800
  overlap: 150
  quality_level: "high"

llm:
  provider: "openai"
  model: "gpt-4"
  temperature: 0.1
  max_tokens: 2000

embedding:
  model: "openai-ada-002"
  batch_size: 100

processing:
  enable_ocr: true
  enable_layout_detection: true
  language: "tr"
  max_workers: 4

logging:
  level: "INFO"
  format: "structured"
  file: "smartchunk.log"

🔧 Özellikler

✨ Temel Özellikler

• Semantik Parçalama: İçerik anlamına göre akıllı metin bölme
• Çoklu Strateji: Sabit boyut, semantik, hibrit parçalama
• Kalite Değerlendirme: Otomatik parça kalitesi analizi
• Türkçe Desteği: Özelleşmiş Türkçe NLP işlemleri

📄 PDF İşleme

• OCR Desteği: Taranmış belgeleri metin çıkarma
• Düzen Algılama: Sayfa düzenini koruyarak işleme
• Font Analizi: Metin biçimlendirme bilgilerini koruma
• Tablo Çıkarma: Yapılandırılmış veri tespiti

🤖 AI/ML Entegrasyonu

• Çoklu LLM Desteği: OpenAI, Anthropic, Cohere, Ollama
• Embedding Modelleri: Çeşitli gömme modeli seçenekleri
• Kümeleme: Benzer içerikleri gruplandırma
• Kalite Analizi: AI destekli kalite değerlendirme

⚖️ Hukuki Belge Desteği

• Belge Türü Tespiti: Sözleşme, kanun, yönetmelik analizi
• Madde Çıkarma: Hukuki maddeleri otomatik tespit
• Anahtar Terim Analizi: Hukuki terim vurgulama
• Referans Takibi: Çapraz referans analizi

🔍 Monitoring ve Profiling

• Performans İzleme: Gerçek zamanlı performans metrikleri
• Bellek Yönetimi: Otomatik bellek optimizasyonu
• Loglama: Yapılandırılmış günlük kayıtları
• Hata Yönetimi: Kapsamlı hata yakalama ve raporlama

📊 Çıktı Formatları

JSON Çıktısı

{
  "chunks": [
    {
      "id": "chunk_001",
      "text": "Metin içeriği...",
      "metadata": {
        "page_number": 1,
        "position": {"x": 100, "y": 200},
        "font_info": {"family": "Arial", "size": 12},
        "quality_score": 0.95,
        "confidence": 0.88
      }
    }
  ],
  "metrics": {
    "total_chunks": 25,
    "average_quality": 0.92,
    "processing_time": 15.3,
    "memory_usage": 256
  }
}

Markdown Çıktısı

# Belge Analiz Sonuçları

## Chunk 1
**Kalite Skoru**: 0.95  
**Sayfa**: 1  
**Pozisyon**: (100, 200)

Metin içeriği...

---

## Chunk 2
...

🛠️ Geliştirme

Test Çalıştırma

# Tüm testleri çalıştırma
python -m pytest tests/

# Belirli bir test dosyası
python -m pytest tests/test_chunking.py

# Kapsam raporu ile
python -m pytest --cov=smartchunkllm tests/

Kod Kalitesi

# Kod formatı kontrolü
black smartchunkllm/
flake8 smartchunkllm/

# Tip kontrolü
mypy smartchunkllm/

📝 Lisans

MIT License - Detaylar için LICENSE dosyasına bakınız.

🤝 Katkıda Bulunma

1. Projeyi fork edin
2. Feature branch oluşturun (git checkout -b feature/amazing-feature)
3. Değişikliklerinizi commit edin (git commit -m 'Add amazing feature')
4. Branch'inizi push edin (git push origin feature/amazing-feature)
5. Pull Request oluşturun

📞 Destek

Sorularınız için:

• GitHub Issues
• Dokümantasyon: [Link]
• E-posta: [E-posta adresi]

---

SmartChunkLLM - Türkçe hukuki belgeler için akıllı metin analizi 🚀