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pages/bot.py CHANGED
@@ -71,7 +71,7 @@ def get_vectorstore():
71
  return vectorstoreDB
72
 
73
 
74
- def main():
75
  #if os.path.exists("./Store"): #Nutzereingabe nur eingelesen, wenn vectorstore angelegt
76
  user_question = st.text_area("Stell mir eine Frage: ")
77
  #if os.path.exists("./Store"): #Nutzereingabe nur eingelesen, wenn vectorstore angelegt
@@ -79,15 +79,9 @@ def main():
79
  retrieved_docs=retriever.invoke(
80
  user_question
81
  )
82
- if user_question:
83
- st.text(retrieved_docs[0].page_content)
84
- qa_pipeline = pipeline("question-answering", model="hkunlp/instructor-base", tokenizer="hkunlp/instructor-base")
85
- context=retrieved_docs[0].page_content
86
- question=user_question
87
- answer = qa_pipeline(question=question, context=context)
88
- st.text("FORMATIERTE ANTWORT:")
89
- st.text(answer)
90
- # bei incoming pdf
91
 
92
  #vectorstore_DB=get_vectorstore() # bei Abfrage durch Chatbot
93
  #print(get_vectorstore().similarity_search_with_score("stelle")) # zeigt an ob Vektordatenbank gefüllt ist
 
71
  return vectorstoreDB
72
 
73
 
74
+ def ():
75
  #if os.path.exists("./Store"): #Nutzereingabe nur eingelesen, wenn vectorstore angelegt
76
  user_question = st.text_area("Stell mir eine Frage: ")
77
  #if os.path.exists("./Store"): #Nutzereingabe nur eingelesen, wenn vectorstore angelegt
 
79
  retrieved_docs=retriever.invoke(
80
  user_question
81
  )
82
+
83
+ return retrieved_docs[0].page_content
84
+
 
 
 
 
 
 
85
 
86
  #vectorstore_DB=get_vectorstore() # bei Abfrage durch Chatbot
87
  #print(get_vectorstore().similarity_search_with_score("stelle")) # zeigt an ob Vektordatenbank gefüllt ist