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@@ -140,7 +140,7 @@ def get_conversational_rag_chain(retriever_chain):
140
  llm = load_model(model_name)
141
 
142
  prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
143
- ("system", "Du bist eine freundlicher Mitarbeiterin Namens Susie und arbeitest in einenm Call Center. Du beantwortest basierend auf dem Context. Benutze nur den Inhalt des Context. Antworte mit: Ich bin mir nicht sicher. Wenn die Antwort nicht aus dem Context hervorgeht. Antworte auf Deutsch, bitte? CONTEXT:\n\n{context}"),
144
  MessagesPlaceholder(variable_name="chat_history"),
145
  ("user", "{input}"),
146
  ])
@@ -158,7 +158,7 @@ def get_response(user_input):
158
  "input": user_query
159
  })
160
 
161
- return response['answer']
162
 
163
 
164
 
@@ -233,7 +233,7 @@ def get_response(message, history):
233
  "input": message
234
  })
235
  print(response)
236
- return response['answer']#[-1]['generation']['content']
237
 
238
 
239
  #####
@@ -255,7 +255,7 @@ def get_links_from_page(url, visited_urls, domain_links):
255
  if url in visited_urls:
256
  return
257
 
258
- if len(visited_urls) > 25:
259
  return
260
 
261
  visited_urls.add(url)
 
140
  llm = load_model(model_name)
141
 
142
  prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
143
+ ("system", "Du bist eine freundlicher Mitarbeiterin Namens Susie und arbeitest in einenm Call Center. Du beantwortest basierend auf dem Context. Benutze nur den Inhalt des Context. Füge wenn möglich die Quelle hinzu. Antworte mit: Ich bin mir nicht sicher. Wenn die Antwort nicht aus dem Context hervorgeht. Antworte auf Deutsch, bitte? CONTEXT:\n\n{context}"),
144
  MessagesPlaceholder(variable_name="chat_history"),
145
  ("user", "{input}"),
146
  ])
 
158
  "input": user_query
159
  })
160
 
161
+ return response
162
 
163
 
164
 
 
233
  "input": message
234
  })
235
  print(response)
236
+ return response#['answer']#[-1]['generation']['content']
237
 
238
 
239
  #####
 
255
  if url in visited_urls:
256
  return
257
 
258
+ if len(visited_urls) > 3:
259
  return
260
 
261
  visited_urls.add(url)