caganirmak/SteamBot

# 🤖 SteamBot: Dinamik FPS Performans Asistanı

Bu proje, Akbank Generative AI Giriş Bootcamp için geliştirilmiş,
**Google Gemini** modelini ve **Steam API**'sini kullanarak oyunlar için
gerçek zamanlı FPS tahmini yapan bir chatbot projesidir.

## 📋 Proje Hakkında

Bu asistan, kullanıcıların oynamak istedikleri Steam oyunları için
sistemlerinin yeterli olup olmadığını analiz eden ve bir FPS
(saniyedeki kare sayısı) tahmini sunan bir yapay zeka asistanıdır.

Projenin temel amacı, statik ve zamanla eskiyen veri setlerinin aksine,
**canlı ve güncel verilerle** beslenen bir RAG (Retrieval-Augmented Generation)
mimarisi kurmaktır.

Bu sayede, oyunların sistem gereksinimleri güncellendiği anda botun analizleri de
otomatik olarak güncellenmiş olur.

## 🛠️ Kullanılan Teknolojiler

* **Streamlit**: Web arayüzü ve kullanıcı etkileşimi.
* **Google Gemini (gemini-2.5-flash)**: Yanıt ve analiz üretimi (LLM).
* **Requests**: Steam API'sinden anlık veri çekmek için.
* **BeautifulSoup4**: Steam'den gelen HTML verisini temizlemek ve işlemek için.
* **Python-dotenv**: API anahtarlarını güvenli bir şekilde saklamak için.

## 💡 Veri Akışı ve Mimarisi (Nasıl Çalışır?)

Bu proje, mentor (Rumeysa Bakar) tavsiyesi doğrultusunda
**Steam API'sini dinamik bir veri seti** olarak kullanır. Statik bir
vektör veritabanı yerine, her sorguda "Anlık Veri Çekme" (Real-time Retrieval)
yöntemini uygular:

1.  **Giriş (Input):**
    Kullanıcı, sistem özelliklerini (CPU, GPU, RAM) ve oyunun Steam mağaza
    URL'ini (`https://store.steampowered.com/app/...`) sohbete girer.

2.  **Kimlik Çıkarımı (ID Extraction):**
    `extract_app_id` fonksiyonu, verilen URL'i analiz eder ve oyunun benzersiz
    Steam App ID'sini çıkarır.

3.  **Dinamik Veri Çekme (Retrieval):**
    `fetch_steam_requirements` fonksiyonu, bu App ID'yi kullanarak o an Steam'in
    resmi API'sine (`store.steampowered.com/api/appdetails`) bir `GET` isteği atar.

4.  **Veri İşleme (Processing):**
    API'den dönen JSON yanıtının içindeki (HTML içeren) minimum ve önerilen
    sistem gereksinimleri metinleri, `parse_requirements` fonksiyonu ve
    `BeautifulSoup` kütüphanesi ile temizlenerek anlamlı bir metin bloğuna
    dönüştürülür.

5.  **Bağlam Zenginleştirme (Augmentation):**
    Çekilen bu **güncel ve resmi** sistem gereksinimleri, kullanıcının kendi sistem
    bilgileriyle ve `SYSTEM_PROMPT` ile birleştirilerek Google Gemini için
    zenginleştirilmiş bir bağlam (`augmented_content`) oluşturulur.

6.  **Yanıt Üretimi (Generation):**
    Gemini, bu zenginleştirilmiş bağlamı analiz eder. Bir "tahmin" yapmak yerine,
    elindeki *gerçek* verilere dayanarak kullanıcıya mantıklı bir FPS aralığı ve
    performans analizi sunar.

7.  **Verimlilik:**
    Steam API'sinden gelen yanıtlar `st.cache_data`, Gemini bağlantısı ise
    `st.cache_resource` ile önbelleğe alınarak performans optimize edilir.

## 🚀 Kurulum ve Çalıştırma

### 1. Depoyu Klonlama

### 2\. Gerekli Kütüphaneler

Proje için gerekli Python kütüphanelerini yükleyin:

### 3\. API Anahtarlarını Ayarlama

Proje ana dizininde `.env` adında bir dosya oluşturun ve içine
[Google AI Studio](https://aistudio.google.com/app/apikey) üzerinden
aldığınız API anahtarınızı ekleyin.

### 4\. Uygulamayı Başlatma

Streamlit uygulamasını yerel makinenizde başlatmak için:

## 🎯 Örnek Kullanım

Bot açıldığında, aşağıdaki formata benzer bir soru sorabilirsiniz:

> "Selam, sistemim Ryzen 7 5800X, ekran kartım RTX 4070 ve 32GB RAM var."
> "Sence bu oyunu 1080p'de kaç FPS alırım?"
> "https://[store.steampowered.com/app/1086940/Baldurs\_Gate\_3/](https://store.steampowered.com/app/1086940/Baldurs_Gate_3/)"