Update app.py

app.py

@@ -120,7 +120,6 @@ def create_directory_loader(file_type, directory_path):
 #die Inhalte splitten, um in Vektordatenbank entsprechend zu laden als Splits
 def document_loading_splitting():
     global splittet
-    print("aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa")
     ##############################
     # Document loading
     docs = []
@@ -148,7 +147,6 @@ def document_loading_splitting():
     # Load YouTube
     #loader = GenericLoader(YoutubeAudioLoader([YOUTUBE_URL_1,YOUTUBE_URL_2], PATH_WORK + YOUTUBE_DIR), OpenAIWhisperParser())
     #docs.extend(loader.load())
-    print("xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx")
     ################################
     # Document splitting
     text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_overlap = 150, chunk_size = 1500)
@@ -261,7 +259,6 @@ def generate_prompt_with_history_langchain(prompt, history):
 #Funktion von Gradio aus, die den dort eingegebenen Prompt annimmt und weiterverarbeitet
 def invoke (prompt, history, openai_api_key, rag_option, temperature=0.9, max_new_tokens=512, top_p=0.6, repetition_penalty=1.3,):
     global splittet
-    print("lllllllllllllllllll")
     print(splittet)
     #Prompt an history anhängen und einen Text daraus machen
     history_text_und_prompt = generate_prompt_with_history(prompt, history)
@@ -297,7 +294,6 @@ def invoke (prompt, history, openai_api_key, rag_option, temperature=0.9, max_ne
         if (rag_option == "An"):
             #muss nur einmal ausgeführt werden... 
             if not splittet:
-                print("bbbbbbbbbbbbbbbbbbbbb")
                 splits = document_loading_splitting()
                 document_storage_chroma(splits)
             db = document_retrieval_chroma(llm, history_text_und_prompt)