Kapsam genişletildi: ilk yükleme analizi, iddianame ön-analizi (sadece ceza),
Çelişki Avcısı'na hukuk referansı, Uzlaşma/Arabuluculuk analizi ve Dilekçe
Taslağı promptlarına da ceza muhakemesi ve/veya hukuk mahkemeleri referansı
eklendi. Angarya (Süre Tutum/Mazeret/Vekaletname) kasıtlı olarak dışarıda
bırakıldı — o araç tanımı gereği hiçbir hukuki tartışmaya girmiyor.
CEZA_MUHAKEMESI_REFERANSI ve HUKUK_MAHKEMELERI_REFERANSI export edildi ki
drafting.controller.ts document.controller.ts'den import edebilsin.
Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
Dava Özeti, Dava İlerlemesi ve Strateji Analizi promptlarına mahkeme türü
(Asliye Hukuk, Sulh Hukuk, Aile, Asliye Ticaret, İş, Tüketici, İcra Hukuk,
Fikri ve Sınai Haklar, Kadastro), yargılama usulü ve zorunlu arabuluculuk
şartlarını özetleyen bir referans bloğu eklendi. Çelişki Avcısı'na
eklenmedi — o araç ceza usulüne özgü kolluk/savcılık/mahkeme aşamaları
arası ifade çelişkilerine odaklı, hukuk davalarında karşılığı yok.
Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
Dava Özeti, Dava İlerlemesi, Çelişki Avcısı ve Strateji Analizi promptlarına
soruşturma/kovuşturma sırası, evrak türleri ve CMK m.223 hüküm türlerini
özetleyen ortak bir referans bloğu eklendi; AI dosyanın ceza davası olup
olmadığına kendi karar veriyor, rijit bir dava-türü sınıflandırması yok.
Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
KEEP_ALIVE '30m' -> -1: GPU'da bolca boş VRAM var, modeli sürekli bellekte
tutmanın maliyeti yok, 30dk sınırı gereksiz soğuk-başlangıç gecikmelerine
sebep oluyordu (bkz. 2026-08-14 log: 44GB boş / 17.5GB kullanılan).
registerLocalDocument always did a plain insert, so retrying a
document whose first OCR attempt failed created a new duplicate
row each time instead of updating the existing one. Now looks up
an existing (case_id, filename) match and updates it in place.
Mizan ve DeepSeek-OCR aynı self-hosted GPU'yu paylaşıyor; backend'de hiçbir
eşzamanlılık sınırı yoktu, yoğun anlarda istekler Ollama kuyruğunda 90sn'yi
aşıp sessizce "başarısız" görünüyordu. aiQueue.ts, GPU'ya giden istek sayısını
sınırlayıp fazlasını backend'de bekletiyor.
Yeni POST /documents/ocr-image, tek bir görseli DeepSeek-OCR ile metne
çeviriyor (Electron tarafındaki çok sayfalı TIFF/taranmış PDF işleme
adımının kullanacağı uç, ayrı bir PR'da bağlanacak).
- Yeni POST /api/documents/extract-text: dosyayı hiçbir yere
kaydetmeden sadece metnini çıkarıp döner (chat ataç özelliği için)
- chatMessage ve sendThreadMessage artık body'de attachments
({filename,text}[]) kabul ediyor; AI bağlamına ekleniyor, kayıtlı
mesaja da "[Ek dosya(lar): ...]" notu düşülüyor
- chatMessage ayrıca document_ids kabul ediyor — dosya sohbetinde
kullanıcının bu mesajda özellikle işaret ettiği mevcut belge(ler)
AI'ye vurgulanıyor
Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
Tüm AI çağrıları artık ortak lib/aiClient.ts üzerinden gidiyor:
- /v1/chat/completions yerine native /api/chat (think:false burada
güvenilir çalışıyor)
- keep_alive:30m ile model her istekte bellekten atılıp soğuk
başlamıyor
- num_predict ile öngörülemez uzunlukta üretime üst sınır
- İnteraktif sohbet uç noktaları (chatMessage, sendThreadMessage)
artık SSE ile token token akıtıyor
- Dosya sohbetinde varsayılan olarak belgenin tam metni değil analiz
özeti gönderiliyor; tam metin sadece kullanıcı açıkça isterse
eklenir
Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
Belge Şablonları uploads now also get extracted_text (same OCR/office
pipeline as documents), and a new POST /api/drafting/generate builds
a real AI draft from the case's actual data (title, UYAP parties,
latest Dosya Özeti) — if the lawyer picks one of their own templates,
its extracted text is passed as a style/format reference only (the
prompt explicitly forbids copying the template's old case facts).
Dilekçe Hazırlama no longer fakes a draft with setTimeout.
Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
summarizeCase now produces a full Markdown narrative report (Olayın
Özeti, Yargılama Süreci ve Kararlar, Taraf İddia/Savunmaları, Önemli
Bulgular ve Belgeler, Sonuç) instead of short structured fields - the
iddianame pre-analysis (when found) still runs first and is fed in as
context. The raw AI text is stored as {ozet: string} rather than
JSON-parsed, since asking the model to escape a multi-paragraph report
inside JSON was fragile.
Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
- summarizeCase: if an iddianame is among the case's documents, run a
narrow first-pass analysis on it alone (isnatEdilenSuc, iddiaOzeti,
onemliTarihler), then feed that as context into the general
case-wide evaluation instead of treating every document equally.
- ANALYSIS_SYSTEM_PROMPT no longer asks the AI to guess "taraflar" -
that now comes from real UYAP data (cases.parties) instead.
- Removed the hardcoded RunPod proxy URL fallback from every call
site (document/chat/precedent controllers + lib/openai.ts) - it was
a real infra endpoint checked into source. New lib/aiConfig.ts
throws if RUNPOD_API_BASE_URL isn't set rather than silently
falling back to it.
Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
The UYAP extension now captures the davaci/davali/sanik + vekil data
from the "Taraf Bilgileri" tab and sends it once per case. This
endpoint finds/creates the matching case by title (same lookup used
by registerLocalDocument, now shared via lib/caseLookup.ts) and stores
it in a new cases.parties column - a much more reliable source for
the case detail screen's "Taraflar" info than the AI's own guess from
OCR'd document text.
Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
POST /api/cases/:caseId/summarize combines extracted text from all of
a case's documents and runs the existing AI analysis prompt, storing
the result as a case-level analysis (document_id: null). Powers the
"Özet Hazırla" button on the case detail screen.
Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
Accepts pre-extracted text (no raw file) from the AyrisLegal Electron
app's local OCR pipeline, matches/creates a case by title, and runs
the existing AI analysis flow. Also fixes a bug in uploadDocument:
officeparser@7.x's parseOffice() now returns a result object with
.toText() instead of a plain string, which was breaking PDF/DOCX
manual uploads.
