Update app.py

app.py

@@ -213,26 +213,31 @@ def process_image(image_path, prompt):
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 #openassistant um uploaded Files zu analysieren
 def create_assistant_file(prompt, file):
-    global client, general_assistant
+    global client, general_assistant_file
     #neues File dem Assistant hinzufügen
     file_neu = client.files.create(file=open(file,"rb",),purpose="assistants",)
     # Update Assistant
     #wenn type: code_interpreter, wird das file mit angehängt an den Prpmt, aber vorher nicht bearbeitet
     #wenn type: retrieval, wird das Dokument vorher embedded in einem vektorstore und nur entsprechende chunks mitgegeben.
     #pro Assistant 20 cent pro Tag als Nutzung - egal wie viele Fragen dazu.
-    updated_assistant = client.beta.assistants.update(general_assistant.id,tools=[{"type": "code_interpreter"}, {"type": "retrieval"}],file_ids=[file_neu.id],)
-    thread, run = create_thread_and_run(prompt, client, updated_assistant.id)
-    run = wait_on_run(run, thread, client)
-    response = get_response(thread, client, updated_assistant.id)
+    updated_assistant = client.beta.assistants.update(general_assistant_file.id,tools=[{"type": "code_interpreter"}, {"type": "retrieval"}],file_ids=[file_neu.id],)
+    thread_file, run = create_thread_and_run(prompt, client, updated_assistant.id)
+    run = wait_on_run(run, thread_file, client)
+    response = get_response(thread_file, client, updated_assistant.id)
     result = response.data[1].content[0].text.value
     return result
 
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 #openassistant um im Netz zu suchen
 def create_assistant_suche(prompt):
-    global client, general_assistant
+    global client
     #neues File dem Assistant hinzufügen
-    
+    assistant_suche =openai_assistant_suche(client, template)
+    thread_suche, run = create_thread_and_run(prompt, client, assistant_suche.id)
+    run = wait_on_run(run, thread_suche, client)
+    response = get_response(thread_suche, client, assistant_suche.id)
+    result = response.data[1].content[0].text.value
+
     return result
 
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