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.
Mustafa Yildiz